【javastring源码】【视频自动转码源码】【HTML多人游戏源码】eigen3 源码安装

2024-11-25 05:40:38 来源:.hex文件源码 分类:娱乐

1.window 配置eigen3环境
2.vs2019已经在vc++目录中加入eigen的码安目录为什么还是提示找
3.ubuntu安装Pangolin
4.关于运行DynaSLAM源码这档子事(OpenCV3.x版)
5.Python与C++混合开发(VisualStudio+PyBind11)
6.Eigen3不同版本切换

eigen3 源码安装

window 配置eigen3环境

       在VS 、CMake 3..2和GCC/G++ 8.1的码安环境中配置Eigen3库的步骤如下:

       首先,从官网下载Eigen3源码包。码安

       接着,码安进行解压操作以准备编译。码安

       进入步骤3,码安javastring源码编译并安装。码安执行以下命令:

       创建一个名为"build"的码安目录。

       切换到该目录。码安

       使用CMake构建库:运行`cmake ..`。码安默认安装路径为C:\Program Files (x)\Eigen3,码安但为了便于管理,码安可以选择将安装文件复制到D盘,码安并移除C盘原有的码安文件。

       Eigen3是码安一个模板库,主要包含头文件和xx.cmake文件,不包含预编译的库。

       在进行测试时,需要编写测试文件。创建一个cmakeLists.txt和一个main.cpp文件。

       继续测试步骤,你可以选择以下两种方法:

       创建新的"build"目录,切换并运行`cmake ..`。这将生成一个Visual Studio解决方案文件,用于在VS中进行工程操作。

       或者,如果使用MinGW Makefiles,执行`cmake .. -G "MinGW Makefiles"`后,进行`make`,直接生成可执行文件。视频自动转码源码

vs已经在vc++目录中加入eigen的目录为什么还是提示找

       欲在Visual Studio 中集成著名的矩阵运算库Eigen,本文提供详细步骤。首先,访问Eigen官网下载3.3.8版本源码。在Visual Studio中创建空项目。为简化管理,不勾选将解决方案和项目置于同一目录选项,以确保文件结构清晰。创建src、include、deps、config等文件夹,Eigen源码置于deps/eigen目录下。

       配置项目属性,添加Eigen目录。在项目属性页中选择C/C++标签进行调整,确保文件夹路径正确设置。创建test_eigen.cpp文件进行代码测试,验证配置是否正确。若项目多于一个,例如Project2,需将Eigen目录添加至其C/C++属性页的附加包含目录中,并确保路径相对项目文件夹。创建Project2/src目录,添加测试代码,并设置Project2为启动项,运行以验证配置。

       总结,本文详细阐述了如何在Visual Studio 中集成Eigen库,HTML多人游戏源码并说明了处理多项目情况的方法。此过程对于集成其他库应具相似性。欢迎关注个人网站以及GzH: SLAM学习er,作者将持续更新更多内容。

ubuntu安装Pangolin

       安装Pangolin的步骤可以简化为几个关键步骤,以下为详细指南。

       首先,确保已安装所需的依赖项。这可能包括一些C++编译工具和库,如CMake、Eigen、OpenCV等。根据系统需求和版本,可能还需要其他库。建议使用包管理器进行安装,例如在Ubuntu中使用`sudo apt-get install`。

       在安装Pangolin前,推荐的版本为0.6,原因是此版本被认为较为稳定,并且适应了后续开源代码如dm-vio的严格需求,以避免在安装过程中删除不必要的库函数,减少额外的编译工作。安装过程会涉及删除原有版本并安装指定版本,对已有依赖的代码可能需要重新编译。

       开启终端,执行以下命令:

       切换至工作目录。

       使用`git clone`命令克隆Pangolin源代码仓库。

       进入克隆的目录。

       使用`cmake .`和`make`命令编译Pangolin。手机赌钱游戏源码

       完成后,Pangolin应已成功安装在系统中。在使用Pangolin之前,确保已正确设置环境变量,以便在命令行中引用Pangolin的头文件和库。

       总结,安装Pangolin涉及依赖项管理、选择稳定版本、克隆源代码、配置构建环境、以及编译安装。遵循这些步骤,将有助于确保安装过程顺利,同时减少因版本差异导致的问题。希望此指南对您安装Pangolin有所帮助。

关于运行DynaSLAM源码这档子事(OpenCV3.x版)

       源码运行记录

       本次记录基于OpenCV 3.x版本的DynaSLAM源码运行过程。

       基础环境

       根据DynaSLAM源码的Readme文件,需确保Python 2.7环境,并在Anaconda中建立虚拟环境进行后续操作。此记录面向OpenCV 3.x版本,对于版本适配的修改在第四大点,其余为通用步骤。

       满足ORB-SLAM2条件

       由于DynaSLAM基于ORB-SLAM2编写,需预装C++或C++0x编译器、Pangolin、OpenCV和Eigen3。DynaSLAM最初仅支持OpenCV 2.4.,但年有开发者提交了OpenCV 3.x支持代码。我使用的python源码剖析 doc是OpenCV 3.4.5版本。

       安装其他库

       遵循开源代码Readme指南:

       安装boost库:sudo apt-get install libboost-all-dev

       克隆DynaSLAM源码并下载h5文件:git clone /BertaBescos/DynaSLAM.git,从github.com/matterport/M...下载h5文件,存入DynaSLAM/src/python/目录下。

       创建并激活Anaconda新虚拟环境,安装tensorflow和keras。

       测试环境,若输出“Mask R-CNN is correctly working”表示配置完成。然而,实际操作可能遇到问题,如:

       未安装scikit-image:sudo pip install scikit-image

       安装pycocotools时需在Python 2.7环境下执行以确保生成_mask.so文件,否则运行Check.py会报错。

       将pycocotools文件夹复制到src/python/目录。

       源码修改

       感谢某**姐提交的代码修改,针对OpenCV 3.x使用做了适配,删除了CMakeLists.txt中的-march=native(可消除Segment Default错误),并修改了/Thirdparty/DBoW2/CMakeLists.txt、include/Conversion.h和src/Conversion.cc文件。确保与自用的OpenCV 3.x版本兼容。

       编译与运行

       编译DynaSLAM源码,运行时不给后面两个参数默认执行ORB-SLAM2。若只想使用MaskRCNN功能但不保存mask,将PATH_MASK设为no_save。若遇到Light Track无法初始化的问题,增加ORB参数中特征点的数量,通常设置为。

       至此,DynaSLAM源码运行记录完成。

Python与C++混合开发(VisualStudio+PyBind)

       在开发过程中,Python与C++的混合使用可以通过Visual Studio和PyBind实现。本文将指导如何在Visual Studio中创建动态链接库,并通过PyBind为C++库添加Python接口,以便于Python调用。

       步骤如下:

       1. 创建一个Visual Studio的C++动态链接库项目,详细步骤可参考作者之前的文章。

       2. 在GitHub上下载pybind(版本2..1)和Eigen(版本3.4.0)的源码,将它们解压缩并放入项目文件的deps文件夹。

       3. 配置项目属性,包括添加包含目录(添加Python和Eigen库路径),库目录(Python的lib文件夹),以及预处理器和链接器的设置,确保链接python3.lib或python.lib。

       4. 编写C++源代码,如include/common.h、transform_2d.h和src/transform_2d.cpp,同时在python/akai.cpp中定义Python模块和接口。

       5. 在工程中生成akai.pyd动态链接库,通过重新生成项目并查看日志确认库的生成。

       6. 在AKAI/example文件夹中,通过终端运行jupyter notebook,并编写Python脚本,导入akai的tf2d模块,调用RotationMatrix函数,验证接口的正确性。

       完成以上步骤后,你将能够在Visual Studio中成功混合使用Python和C++,并利用PyBind建立两者间的交互。

Eigen3不同版本切换

       在探索SLAM技术的过程中,版本问题常常成为编译挑战的关键。为此,我整理了一篇关于Eigen版本切换的实用指南,帮助你在不同项目中轻松转换。让我们从apt-get安装开始,它是最常用且便捷的方式:

       首先,你可以使用sudo apt-get install libeigen3-dev命令,apt-get的安装路径通常在/usr/include下的eigen3文件夹中(见下图)。

       如果你需要特定版本,如Eigen3.3.9,源码编译是你的选择。以这个版本为例:

       首先,从GitHub或GitLab下载所需的版本,比如:

       # git clone /libeigen/eigen.git

       wget /libeigen/eigen/-/archive/3.3.9/eigen-3.3.9.zip

       unzip eigen-3.3.9.zip

       cd eigen-3.3.9

       mkdir build && cd build

       cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/eigen_output ..

       make && make install

       编译完成后,你将在~/eigen_output目录下找到eigen3库。之后,将生成的库文件重命名,如sudo mv eigen3 eigen,便于版本区分。

       Ubuntu系统通过eigen3.pc文件管理版本查找。apt-get安装的版本位于/usr/share/pkgconfig,而源码编译的版本在安装目录的share/pkgconfig。对比两者,确保保留适当的eigen3.pc文件,修改Version行指向所需的版本,然后重命名eigen3路径:

       执行如下命令进行版本切换:sudo mv eigen3 eigen,将当前版本重命名;sudo mv eigen eigen3,将新版本设置为主用。这样,通过路径重定向,版本切换顺利完成。

       如果你在实际操作中遇到问题,这个指南希望能作为参考。祝你在Eigen版本管理上得心应手!

       (注意:以上内容旨在提供指导,实际操作时请确保对文件和路径有充分的理解,以避免可能的冲突。)

OCS2安装以及Hunter双足机器人仿真环境配置

       随着腿足式机器人技术的不断发展,双足机器人成为了研究热点。其中,Hunter双足机器人由桥介数物和因克斯智能合作研发,其开源的控制程序为学习者提供了便利。为了搭建Hunter双足机器人的仿真环境,首先需要安装和配置依赖环境。

       安装流程分为四个阶段:安装OCS2、安装相关库、配置Hunter工作环境以及问题排查与优化。

       阶段一:安装OCS2

       在安装OCS2前,确保已安装Ubuntu.版本的ROS,并根据OCS2官方文档完成所有依赖安装。具体步骤如下:

       检查C++编译器版本,通常不会存在问题。

       确保Eigen3版本大于3.3。

       在工作空间下创建OCS2文件夹,然后安装Boost C++。

       安装catkin,并根据实际版本替换官方文档中的命令。

       安装剩余依赖。

       阶段二:安装相关库

       安装过程中需确保安装了所有必需库。这包括但不限于Raisim库,需指定版本号进行安装。确保安装了checkinstall工具,完成Raisim库的编译与安装。

       阶段三:配置Hunter工作环境

       在建立Hunter工作空间后,下载源码并直接编译。在编译过程中可能出现的问题需逐一解决,如readline相关报错、pinocchio相关报错、以及依赖缺失等。

       阶段四:问题排查与优化

       在安装和配置过程中,可能会遇到多种问题。其中,读取行相关错误、pinocchio相关报错、以及依赖缺失等,需通过安装相应组件、重新编译以及优化环境变量解决。切记优先编译elevation_mapping_cupy包。

       在安装和配置过程中,遇到问题时,可以在线上社区寻求帮助或私信作者。后续将发布更多关于Hunter双足机器人的运行测试和代码分析。

       祝大家都能成功安装OCS2以及Hunter双足机器人仿真环境!

Eigen的介绍、安装与入门操作

       Eigen是一个C++的开源模板库,专用于线性代数运算,包括向量和矩阵操作,以及数值分析等。它以头文件形式存在,无需编译,只需在cpp文件中添加`#include "Eigen/Dense"`即可使用。

       安装与入门

       在Ubuntu Server .上,Eigen的安装有两条路径:通过apt命令或手动编译。

       1. apt命令安装

       虽然简单,但apt包更新较慢,可能不是最新版本,这可能影响依赖于最新Eigen的库的使用。检查版本的命令是:`apt-cache policy eigen`。

       2. 手动编译安装

       从Eigen官网下载源码或使用wget,解压后进入目录,然后进行编译。安装成功后,可以通过编写并运行代码验证,如`MatrixXd matrix = MatrixXd::Random(2, 2); cout << matrix << endl;`。

       实例演示

       矩阵操作

       创建一个2x2矩阵,赋值并输出,如`MatrixXd m = MatrixXd::Random(2, 2); cout << m << endl;`。

       矩阵与向量

       定义一个3x3矩阵和3维向量,进行矩阵加常数和矩阵向量乘法,展示其运算结果。

       总结

       本文简要介绍了Eigen的基本概念、安装方法、头文件使用以及入门级的矩阵向量操作。深入学习Eigen,还有更多内容等待探索。

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