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【SLAM】ubuntu16.04及ubuntu20.04编译ORB-SLAM3及运行EuRoC数据集

ORB-SLAM3安装及运行EuRoC数据集

一、依赖库安装
- 0 准备工作
- - 安装最新版本的cmake
- 1 安装Pangolin
- - （1）安装必要的依赖项
  - （2）从github下载项目
  - （3）编译安装
- 2 OpenCV 3.4.11 安装及环境配置
- - （0）卸载OpenCV
  - （1）安装依赖项
  - - 1）安装编译工具
    - 2）安装依赖包
    - 3）安装可选包
  - （2）下载和编译OpenCV 3.4.11
  - （3）OpenCV环境配置
  - - 1）pkg-config环境
    - 2）动态库环境
    - 3）python-opencv环境
- 3 安装Eigen3
- - （1）源码安装
  - - 1）安装Eigen库
    - 2）寻找Eigen3头文件
    - 3）调用Eigen库
    - 4）修改目录
  - （2）压缩包安装
  - （3） Eigen3测试
- 4 安装g2o和DBoW2的依赖项
二、ORB-SLAM3 编译
- 1 ORB-SLAM3 源码下载
- 2 ORB-SLAM3 安装
- - (1) 编译环境
  - (2) 编译安装
三、EuRoC 数据集测试
四、运行bug解决
- （1）Pangolin安装问题
- - 1）cmake与anaconda的动态链接库冲突
  - 2）找不到 Doxygen
  - 3）找不到libpng，未连接动态库函数
  - 4）CMakeFiles文件出错
- （2）OpenCV安装问题
- - 1）找不到ccache
  - 2）找不到gtk+-3.0
  - 3）找不到OpenJPEG
  - 4）IPPICV安装
  - 5）找不到BLAS, Atlas, LAPACK
  - 6）找不到JNI
  - 7）找不到VTK
  - 8）Qt5.12.9安装
  - 9）找不到libavresample
  - 10）OpenCL未安装
- （3）ORB-SLAM3安装问题
- - 1）CMakeFiles文件出错
  - 2）Eigen的deprecated错误
  - 3）没找到Eigen3相关cmake文件
  - 4）error-找不到MatrixFunctions矩阵函数
  - 5）warning排除-static assertion failed

需要各种库的下载安装（Pangolin、Opencv、 Eigen 3安装），与ORB-SLAM2基本相同。

详见：https://blog.csdn.net/weixin_47074246/article/details/108690625

一、依赖库安装

0 准备工作

安装git、vim、g++、gcc、cmake工具

$ sudo apt-get install git
$ sudo apt-get install vim
$ sudo apt-get install g++
$ sudo apt-get install gcc
$ sudo apt-get install cmake

安装最新版本的cmake

将cmake更新至最新版本，现最新为3.18.3

卸载旧版本的cmake

$ sudo apt-get autoremove cmake

下载依赖项

$ sudo apt-get install build-essential
$ sudo apt-get install libssl-dev

下载

$ sudo wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.18.3/cmake-3.18.3.tar.gz

文件路径一般选择在/opt 或 /usr 路径下, 这里选择/opt
解压并安装

$ tar -zxvf  cmake-3.18.3.tar.gz
$ sudo mv cmake-3.18.3 /opt/cmake-3.18.3
$ cd /opt/cmake-3.18.3
$ ./configure
$ make -j8
$ sudo make install

创建软链接。

$ sudo ln -sf /opt/cmake-3.18.3/bin/*  /usr/bin/

查看cmake的版本

$ cmake --version

显示

cmake version 3.18.3

CMake suite maintained and supported by Kitware (kitware.com/cmake).

完成安装。

1 安装Pangolin

Pangolin是对OpenGL进行封装的轻量级的OpenGL输入/输出和视频显示的库。可以用于3D视觉和3D导航的视觉图，可以输入各种类型的视频、并且可以保留视频和输入数据用于debug。

（1）安装必要的依赖项

$ sudo apt-get install libglew-dev
$ sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev
$ sudo apt-get install libpython2.7-dev libpython3-dev
$ sudo apt-get install build-essential

（2）从github下载项目

$ git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

（3）编译安装

$ cd Pangolin
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ..
$ make
$ sudo make install

2 OpenCV 3.4.11 安装及环境配置

（0）卸载OpenCV

原本安装了OpenCV 4.5.0 但是ORB_SLAM3需要版本号为3，需要卸载原版本。

进入原先编译opencv的build目录，执行以下代码。

$  cd opencv/build
$  sudo make uninstall
$  cd ..
$  sudo rm -r build
$  sudo rm -r /usr/local/include/opencv2 /usr/local/include/opencv /usr/include/opencv /usr/include/opencv2 /usr/local/share/opencv /usr/local/share/OpenCV /usr/share/opencv /usr/share/OpenCV /usr/local/bin/opencv* /usr/local/lib/libopencv*

代码执行后会报错，忽略

$  sudo apt-get --purge remove opencv-doc opencv-data python-opencv

检查，用以下代码检查opencv是否卸载干净

$  pkg-config opencv --libs
$  pkg-config opencv --modversion

$  cd /usr
$  find . -name "*opencv*" | xargs sudo rm -rf

若仍能显出opencv的相关信息，则表示未卸载干净

清除干净

$  sudo apt-get autoremove opencv-doc opencv-data libopencv-dev libopencv2.4-java libopencv2.4-jni python-opencv libopencv-core2.4 libopencv-gpu2.4 libopencv-ts2.4 libopencv-photo2.4 libopencv-contrib2.4 libopencv-imgproc2.4 libopencv-superres2.4 libopencv-stitching2.4 libopencv-ocl2.4 libopencv-legacy2.4 libopencv-ml2.4 libopencv-video2.4 libopencv-videostab2.4 libopencv-objdetect2.4 libopencv-calib3d2.4

（1）安装依赖项

1）安装编译工具

$ sudo apt-get install build-essential

2）安装依赖包

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

3）安装可选包

# python支持
$ sudo apt install python-dev python-numpy python3-dev python3-numpy
# streamer支持
$ sudo apt install libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev
# 可选的依赖
$ sudo apt install libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev  libtiff5-dev libwebp-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev libopenexr-dev

（2）下载和编译OpenCV 3.4.11

官网下载：https://opencv.org/releases/

或者源码下载

$ git clone https://github.com/opencv/opencv.git

或

$ git clone https://hub.fastgit.org/opencv/opencv.git

$ cd opencv
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/ ..
$ make
$ sudo make install

（3）OpenCV环境配置

1）pkg-config环境

$ sudo find / -iname opencv4.pc

/usr/local/opencv4/lib/pkgconfig/opencv4.pc

将/usr/local/include/opencv4/lib/pkgconfig/路径加入PKG_CONFIG_PATH：

$ sudo gedit /etc/profile.d/pkgconfig.sh

在文件中加入下面一行：

export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv4/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH

保存退出后，使用命令激活：

$ source /etc/profile

验证是否配置成功：

$ pkg-config --libs opencv4
-L/usr/local/opencv4/lib -lopencv_ml -lopencv_dnn -lopencv_video -lopencv_stitching -lopencv_objdetect -lopencv_calib3d -lopencv_features2d -lopencv_highgui -lopencv_videoio -lopencv_imgcodecs -lopencv_flann -lopencv_photo -lopencv_gapi -lopencv_imgproc -lopencv_core

2）动态库环境

配置OpenCV动态库环境——程序执行时加载动态库*.so的路径。

$ sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv4.conf

在该文件（可能是空文件）末尾加上：

/usr/local/opencv4/lib

再执行以下命令使刚才配置的路径生效：

$ sudo ldconfig

3）python-opencv环境

找到编译好的python cv库：

$ sudo find / -iname cv2*.so

/home/username/opencv/build/lib/python3/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
/usr/local/opencv4/lib/python3.5/dist-packages/cv2/python-3.5/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so

cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so就是编译好的python3的opencv库，我们把它复制到对应python解释器的/path/to/dist-packages/(系统自带的python解释器)和/path/to/site-packages(用户安装的python解释器)目录下，之后就能在该python解释器中使用python-opencv库。

链接到系统自带的python3解释器中：

$ sudo ln -s /usr/local/opencv4/lib/python3.5/dist-packages/cv2/python-3.5/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so /usr/lib/python3/dist-packages/cv2.so

链接到Anaconda创建的虚拟环境python3解释器中：

$ ln -s /usr/local/opencv4/lib/python3.5/dist-packages/cv2/python-3.5/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so ~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/cv2.so

参考：https://blog.csdn.net/new_delete_/article/details/84797041

3 安装Eigen3

（1）源码安装

1）安装Eigen库

$ sudo apt-get install libeigen3-dev

2）寻找Eigen3头文件

$ sudo updatedb
$ locate eigen3
找到位置在/usr/include/eigen3

3）调用Eigen库

Eigen库全部由头文件组成要使用Eigen库
在cmake工程中的CMakeLists.txt文件中指定Eigen的头文件目录:

include_directories("/usr/local/include/eigen3")

4）修改目录

运行命令：

$ sudo cp -r /usr/local/include/eigen3/Eigen /usr/local/include

因为eigen3 被默认安装到了usr/local/include，很多程序经常使用#include 而不是使用#include 。所以要做下处理，否则一些程序在编译时会因找不到Eigen/Dense而报错。上面指令将usr/local/include/eigen3文件夹中的Eigen文件递归地复制到上一层文件夹（直接放到/usr/local/include中，否则系统无法默认搜索到 -> 此时只能在CMakeLists.txt用include_libraries）

$ sudo cp /usr/local/include/eigen3/ /usr/include/ -R

复制至/usr/include/目录以防万一。

参考：https://blog.csdn.net/ganbaoni9yang/article/details/83956999

（2）压缩包安装

详见（3）ORB-SLAM3安装问题 2）Eigen的deprecated错误

（3） Eigen3测试

编写程序test.cpp

#include 
#include 
 
//using Eigen::MatrixXd;
using namespace Eigen;
using namespace Eigen::internal;
using namespace Eigen::Architecture;
 
using namespace std;
 
int main()
{
        cout<<"*******************1D-object****************"<<endl;
        Vector4d v1;
        v1<< 1,2,3,4;
        cout<<"v1=\n"<<v1<<endl;
 
        VectorXd v2(3);
        v2<<1,2,3;
        cout<<"v2=\n"<<v2<<endl;
 
        Array4i v3;
        v3<<1,2,3,4;
        cout<<"v3=\n"<<v3<<endl;
 
        ArrayXf v4(3);
        v4<<1,2,3;
        cout<<"v4=\n"<<v4<<endl;
}

编译

$ g++  test.cpp

运行

./a.out

4 安装g2o和DBoW2的依赖项

由于在ORB_SLAM2项目的Thirdparty下已包含g2o和DBoW2，只需安装依赖项。

$ sudo apt-get install cmake libeigen3-dev libsuitesparse-dev qtdeclarative5-dev qt5-qmake libqglviewer-dev //g2o的依赖项
$ sudo apt-get install libboost-dev //DBoW2的依赖项

二、ORB-SLAM3 编译

1 ORB-SLAM3 源码下载

官网下载 https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3

但是国内有限制，下载很慢（平均30kb/s）。可以通过git clone 镜像文件提速。

下载git
官网有点慢 https://git-scm.com/downloads
或 windows下载 https://download.csdn.net/download/qq_20051535/12667504?utm_source=bbsseo

下载ORB-SLAM3的镜像文件

```
git clone https://hub.fastgit.org/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git
```

其他github下载提速方法参考：https://blog.csdn.net/weixin_44821644/article/details/107574297

2 ORB-SLAM3 安装

(1) 编译环境

Ubuntu 16.04 LTS
（Intel® Core™ i5-4210U CPU @ 1.70GHz x86_64-pc-linux-gnu）

Ubuntu 20.04 LTS
（Intel® Core™ i7-10710U CPU @ 1.10GHz × 12 x86_64-pc-linux-gnu）

Pangolin
Opencv 4.5.0
Eigen 3

(2) 编译安装

$ cd ORB_SLAM3
$ chmod +x build.sh
$  ./build.sh

编译成功

查看占用内存

$ free -m

若虚拟内存不足，编译提示virtual memory exhausted: Cannot allocate memory，则需增加Swap虚拟内存。
参考：https://blog.csdn.net/zzcchunter/article/details/83587881

三、EuRoC 数据集测试

EuRoC数据集是使用两个针孔照相机（双目）和一个惯性传感器（IMU）采集的数据
下载ASL格式的序列：https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets#downloads

这里下载的是MH01，Dataset machine hall “easy” 。
下载后进行解压。注意dataset文件夹与ORB_SLAM3同路径下，并且dataset目录下只有一个mav0文件夹，为解压后的MH_01。

打开ORB-SLAM3源码中的脚本euroc_examples.sh，找到包含MH01的指令：

./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml "$pathDatasetEuroc"/MH01 ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_mono

将$pathDatasetEuroc/MH01改成自己数据集的路径。其中我的路径为：ORB_SLAM3/Datasets/MH_01 ，并去掉指令中的dataset-MH01_mono，最终改成的指令如下：

./Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular-Inertial/EuRoC.yaml ./Dataset/MH01 ./Examples/Monocular-Inertial/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt

评价：
纯视觉的轨迹由左摄像头中心采集，通过evaluation文件夹将地面真实轨迹转换为左摄像头的参考轨迹。

执行以下脚本，处理序列并计算RMS ATE：

./Examples/Stereo/stereo_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Stereo/EuRoC.yaml ./Dataset/MH01 ./Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_stereo

echo “------------------------------------”
echo “Evaluation of MH01 trajectory with Stereo sensor”

python evaluation/evaluate_ate_scale.py evaluation/Ground_truth/EuRoC_left_cam/MH01_GT.txt f_dataset-MH01_stereo.txt --plot MH01_stereo.pdf

四、运行bug解决

（1）Pangolin安装问题

1）cmake与anaconda的动态链接库冲突

/usr/lib may be hidden by files in /home/username/anaconda/lib

系统存在两个动态链接库（.so文件），分别在 /usr/lib 和 anaconda/lib 下。
由于曾分别用常规方式和 anaconda 安装过 opencv。用anaconda安装后，默认的路径就是anaconda, 因此链接不到 /usr/lib 下的库文件，所以报错。

参考：https://blog.csdn.net/weixin_30555753/article/details/98960883

解决方法：删除或转移相关的文件

2）找不到 Doxygen

Could NOT find Doxygen (missing: DOXYGEN_EXECUTABLE)

解决办法：安装 Doxygen

sudo apt-get install doxygen

3）找不到libpng，未连接动态库函数

../../src/libpangolin.so: undefined reference to `png_set_longjmp_fn'

未找到动态库层的函数，可能是版本过低的原因，需要链接更高版本的libpng库。

查看系统png库的版本

$ cd /lib/x86_64-linux-gnu
$ ll | grep png

输出

lrwxrwxrwx  1 root root      18 7月  11  2018 libpng12.so.0 -> libpng12.so.0.54.0
-rw-r--r--  1 root root  149904 7月  11  2018 libpng12.so.0.54.0

$ cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
$ ll | grep png

输出

-rw-r--r--   1 root root    243746 7月  11  2018 libpng12.a
lrwxrwxrwx   1 root root        13 7月  11  2018 libpng12.so -> libpng12.so.0
lrwxrwxrwx   1 root root        35 7月  11  2018 libpng12.so.0 -> /lib/x86_64-linux-gnu/libpng12.so.0
lrwxrwxrwx   1 root root        10 7月  11  2018 libpng.a -> libpng12.a
lrwxrwxrwx   1 root root        11 7月  11  2018 libpng.so -> libpng12.so

现在用的libpng是libpng12.so

解决方法：
1）创建一个软链接libpng16.so指向libpng16.so.16

$ cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
$ sudo ln -s libpng16.so.16 libpng16.so
$ ll | grep png

输出

-rw-r--r--   1 root root    243746 7月  11  2018 libpng12.a
lrwxrwxrwx   1 root root        13 7月  11  2018 libpng12.so -> libpng12.so.0
lrwxrwxrwx   1 root root        35 7月  11  2018 libpng12.so.0 -> /lib/x86_64-linux-gnu/libpng12.so.0
lrwxrwxrwx   1 root root        14 9月  24 16:37 libpng16.so -> libpng16.so.16
lrwxrwxrwx   1 root root        10 7月  11  2018 libpng.a -> libpng12.a
lrwxrwxrwx   1 root root        11 7月  11  2018 libpng.so -> libpng12.so

2）删除之前的软链接libpng.so

$ cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
$ sudo rm -rf libpng.so 
$ ll | grep png

输出

-rw-r--r--   1 root root    243746 7月  11  2018 libpng12.a
lrwxrwxrwx   1 root root        13 7月  11  2018 libpng12.so -> libpng12.so.0
lrwxrwxrwx   1 root root        35 7月  11  2018 libpng12.so.0 -> /lib/x86_64-linux-gnu/libpng12.so.0
lrwxrwxrwx   1 root root        14 9月  24 16:37 libpng16.so -> libpng16.so.16
lrwxrwxrwx   1 root root        10 7月  11  2018 libpng.a -> libpng12.a
chan@chanpc:/usr/lib/x86_64-linux-gnu$

3）创建一个新的软链接libpng.so指向libpng16.so

$ cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
$ sudo ln -s libpng16.so libpng.so
$ ll | grep png

-rw-r--r--   1 root root    243746 7月  11  2018 libpng12.a
lrwxrwxrwx   1 root root        13 7月  11  2018 libpng12.so -> libpng12.so.0
lrwxrwxrwx   1 root root        35 7月  11  2018 libpng12.so.0 -> /lib/x86_64-linux-gnu/libpng12.so.0
lrwxrwxrwx   1 root root        14 9月  24 16:37 libpng16.so -> libpng16.so.16
lrwxrwxrwx   1 root root        10 7月  11  2018 libpng.a -> libpng12.a
lrwxrwxrwx   1 root root        11 9月  24 16:44 libpng.so -> libpng16.so

4）仍然报错No rule to make target '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.so', needed by 'src/libpangolin.so'. Stop.

动态链接库的链接性中断，搜索发现libpng.so文件存在与anaconda目录.

搜索libpng.so文件路径：本机中路径为：~/anaconda3/libuuid/libpng.so
建立symlink

sudo ln -s ~/anaconda3/libuuid/libpng.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.so

报错File exists，则删除原有文件

sudo rm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.so

重新建立软连接即可。

参考：http://blog.csdn.net/wangpanbaoding/article/details/104185058

4）CMakeFiles文件出错

CMakeFiles/Makefile2:136: recipe for target 'src/CMakeFiles/pangolin.dir/all' failed
make[1]: *** [src/CMakeFiles/pangolin.dir/all] Error 2
Makefile:149: recipe for target 'all' failed
make: *** [all] Error 2

由于系统安装了Anaconda产生了冲突，可以采取软连接的方式指定。

（2）OpenCV安装问题

1）找不到ccache

looking for ccache --not found

解决方法：

$ sudo apt-get install ccache

2）找不到gtk±3.0

No package 'gtk+-3.0' found

安装gtk±3.0

$ sudo apt install libgtk-3-devgtk+-3.0

或

$ sudo apt-get install libgtk-3-dev

3）找不到OpenJPEG

Could NOT find OpenJPEG

安装依赖项

$ sudo apt-get install liblcms2-dev  libtiff-dev libpng-dev libz-dev

下载并解压

$ git clone https://github.com/uclouvain/openjpeg.git

编译

$ cd openjpeg
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
$ make

参考官网：https://github.com/uclouvain/openjpeg/blob/master/INSTALL.md

4）IPPICV安装

参考：https://www.cnblogs.com/yongy1030/p/10293178.html

打开ippicv.cmake文件

$ sudo gedit ~/opencv/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake

第一个是IPPICV_COMMIT，它的值可以从代码中找到：

set(IPPICV_COMMIT "a56b6ac6f030c312b2dce17430eef13aed9af274")

第二个是OPENCV_IPPICV_URL，同理可以找到：

$ENV{OPENCV_IPPICV_URL}"
"https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv/

最后一个是文件名OPENCV_ICV_NAME：

if(X86_64)
      set(OPENCV_ICV_NAME "ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz")
      set(OPENCV_ICV_HASH "7421de0095c7a39162ae13a6098782f9")

这三个联合起来就可以得到文件的下载路径为：

https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/a56b6ac6f030c312b2dce17430eef13aed9af274/ippicv/ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz

ps: 解决GitHub的raw.githubusercontent.com无法连接问题

修改host文件

$ sudo gedit /etc/hosts

添加以下内容保存即可（IP地址查询后相应修改，可以ping不同IP的延时选择最佳IP地址）

#GitHub Start
52.74.223.119 github.com
192.30.253.119 gist.github.com
54.169.195.247 api.github.com
185.199.111.153 assets-cdn.github.com
151.101.108.133 raw.githubusercontent.com
151.101.108.133 user-images.githubusercontent.com
151.101.76.133 gist.githubusercontent.com
151.101.76.133 cloud.githubusercontent.com
151.101.76.133 camo.githubusercontent.com
151.101.76.133 avatars0.githubusercontent.com
151.101.76.133 avatars1.githubusercontent.com
151.101.76.133 avatars2.githubusercontent.com
151.101.76.133 avatars3.githubusercontent.com
151.101.76.133 avatars4.githubusercontent.com
151.101.76.133 avatars5.githubusercontent.com
151.101.76.133 avatars6.githubusercontent.com
151.101.76.133 avatars7.githubusercontent.com
151.101.76.133 avatars8.githubusercontent.com
#GitHub End

参考：https://www.cnblogs.com/sinferwu/p/12726833.html

下载文件：

sudo wget https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/a56b6ac6f030c312b2dce17430eef13aed9af274/ippicv/ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz

修改 ippicv.cmake

将如下的地址

 "${OPENCV_IPPICV_URL}"
                 "$ENV{OPENCV_IPPICV_URL}"
                 "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv/"

修改为ippicv安装包所在本地路径file://本地路径

最后还是报错，直接将文件修改名字后放在.cache下载文件夹、

5）找不到BLAS, Atlas, LAPACK

 Could not find OpenBLAS include. Turning OpenBLAS_FOUND off
-- Could not find OpenBLAS lib. Turning OpenBLAS_FOUND off
-- Could NOT find Atlas (missing:  Atlas_CBLAS_INCLUDE_DIR Atlas_CLAPACK_INCLUDE_DIR Atlas_CBLAS_LIBRARY Atlas_BLAS_LIBRARY Atlas_LAPACK_LIBRARY) 
-- A library with BLAS API not found. Please specify library location.
-- LAPACK requires BLAS
-- A library with LAPACK API not found. Please specify library location.

安装OpenBLAS、Atlas和lapack

$ sudo apt-get install libopenblas-dev
$ sudo apt-get install libatlas-dev
$ sudo apt-get install liblapacke-dev

找到API，仍然找不到库文件和头文件，报错

-- Could not find OpenBLAS include. Turning OpenBLAS_FOUND off
-- Could not find OpenBLAS lib. Turning OpenBLAS_FOUND off
-- Could NOT find Atlas (missing: Atlas_CBLAS_LIBRARY Atlas_BLAS_LIBRARY)

官网下载源文件，进行库文件和头文件的复制。

安装gfortran编译器

$ sudo apt-get install gfortran

下载blas, cblas, lapack 源代码
官网：http://www.netlib.org/blas
依次解压之后有三个文件夹,BLAS-3.8.0,CBLAS, lapack-3.9.0

编译 blas

$ cd BLAS-3.8.0
$ gfortran -c  -O3  -fPIC  *.f # 编译所有的 .f 文件，生成 .o文件   加上了-fPIC
$ gcc -shared *.o -fPIC -o  libblas.so
$ sudo cp libblas.so /usr/local/lib/
$ ar rv libblas.a *.o  # 链接所有的 .o文件，生成 .a 文件  
$ sudo cp libblas.a /usr/local/lib  # 将库文件复制到系统库目录

编译 cblas

进入CBLAS文件夹，根据计算机平台，将目录下某个 Makefile.XXX 复制为 Makefile.in 。XXX表示计算机的平台，如果是Linux，那么就将Makefile.LINUX 复制为 Makefile.in。

$ cd CBLAS
$ sudo cp ../BLAS-3.8.0/libblas.a  testing  # 将上一步编译成功的 libblas.a 复制到 CBLAS目录下的testing子目录  
$ make # 编译所有的目录    
$ sudo cp lib/cblas_LINUX.a /usr/local/lib/libcblas.a  #   将lib文件夹下cblas-LINUX.a文件名改为libcblas.a 将库文件复制到系统库目录下

编译 lapack

进入lapack-3.9.0文件夹，根据平台将INSTALL目录下对应的make.inc.XXX 复制一份到 lapack-3.9.0目录下，并命名为make.inc, 这里复制的是 INSTALL/make.inc.gfortran

$ sudo cp INSTALL/make.inc.gfortran  make.inc

修改Makefile, 因为lapack以来于blas库，所以需要做如下修改

$ sudo gedit Makefile

.PHONY: lib
lib: lapacklib tmglib
#lib: blaslib variants lapacklib tmglib

改为

#lib: lapacklib tmglib
lib: blaslib variants lapacklib tmglib

修改make.inc 文件

$ sudo gedit make.inc

将

#
BLASLIB      = $(TOPSRCDIR)/librefblas.a
CBLASLIB     = $(TOPSRCDIR)/libcblas.a
LAPACKLIB    = $(TOPSRCDIR)/liblapack.a
TMGLIB       = $(TOPSRCDIR)/libtmglib.a
LAPACKELIB   = $(TOPSRCDIR)/liblapacke.a

改为

BLASLIB  = /usr/local/lib/libblas.a
CBLASLIB = /usr/local/lib/libcblas.a
LAPACKLIB = liblapack.a
TMGLIB = libtmglib.a
LAPACKELIB = liblapacke.a

设定好对应的blas和cblas目标文件的链接路径（在系统库目录下的）。

$ make # 编译所有的lapack文件
$ cd LAPACKE # 进入LAPACKE 文件夹，这个文件夹包含lapack的C语言接口文件
$ make # 编译lapacke
$ sudo cp include/*.h /usr/local/include #将lapacke的头文件复制到系统头文件目录
$ cd .. #返回到 lapack-3.9.0 目录
$ sudo cp *.a /usr/local/lib # 将生成的所有库文件复制到系统库目录

头文件包括： lapacke.h, lapacke_config.h, lapacke_mangling.h, lapacke_mangling_with_flags.h lapacke_utils.h

库文件包括：liblapack.a, liblapacke.a, librefblas.a, libtmglib.a

检查/usr/local/lib，发现缺少lapacke_mangling_with_flags.h，返回LAPACKE/include文件夹将后缀h.in修改为.h，重新复制。

发现缺少liblapacke.a和libtmglib.a，发现之前安装过的文件放在/usr/lib/x86_64-linux-gnu，重新复制。

发现缺少librefblas.a，且本机无相关文件，阅读make.inc和example文件发现与liblapack.a相同，链接BLASLIB，忽略。

尝试将文件复制到/usr/lib和/usr/include 的目录下

/usr/local/lib$ sudo cp *.a /usr/lib
/usr/local/include$ sudo cp *.h /usr/include

最后发现是文件放在/usr/lib/x86_64-linux-gnu cmake文件没有搜到，修改OpenCVFindOpenBLAS.cmake

$ sudo gedit opencv/cmake/OpenCVFindOpenBLAS.cmake

找到

SET(Open_BLAS_INCLUDE_SEARCH_PATHS

添加路径/usr/include/x86_64-linux-gnu

找到

SET(Open_BLAS_LIB_SEARCH_PATHS

添加路径/usr/lib/x86_64-linux-gnu

参考：https://www.jianshu.com/p/33c4aea6117b

6）找不到JNI

Could NOT find JNI (missing:  JAVA_AWT_LIBRARY JAVA_JVM_LIBRARY JAVA_INCLUDE_PATH JAVA_INCLUDE_PATH2 JAVA_AWT_INCLUDE_PATH)

尝试安装jdk-8u202-linux-x64.tar.gz解决问题
参考：https://blog.csdn.net/zbj18314469395/article/details/86064849

· 下载推荐镜像地址：https://mirrors.huaweicloud.com/java/jdk/

· 解压缩到指定目录（以jdk-8u202-linux-x64.tar.gz为例）

创建目录:

$ sudo mkdir /usr/lib/jvm

解压缩到该目录:

$ sudo tar -zxvf jdk-8u202-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm

· 修改环境变量:

$ sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾追加下面内容：

#set oracle jdk environment
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202 ## 这里要注意目录要换成自己解压的jdk 目录
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre  
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib  
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

· 使环境变量马上生效：

$ source ~/.bashrc

· 系统注册此jdk

$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/java 300

· 查看java版本，看看是否安装成功：

$ java -version

重启生效

7）找不到VTK

 VTK is not found. Please set -DVTK_DIR in CMake to VTK build directory, or to VTK install subdirectory with VTKConfig.cmake file

编译安装

$ sudo apt install libvtk6-dev

一连串的报错

The imported target "vtkHashSource" references the file
   "/usr/bin/vtkHashSource-6.3"
but this file does not exist.

尝试手动编译安装vtk
下载依赖项

$ sudo apt-get install libgl1-mesa-dev
$ sudo apt-get install libglu1-mesa-dev
$ sudo apt-get install freeglut3-dev
$ sudo apt-get install mesa-common-dev
$ sudo apt-get install cmake-curses-gui

下载源码：https://vtk.org/download/

建议使用git clone

$ git clone https://gitlab.kitware.com/vtk/vtk.git

或镜像文件

$ git clone https://hub.fastgit.org/Kitware/VTK

下载的版本为9.0.1

配置VTK


$ cd VTK
$ mkdir build
$ cd build
$ ccmake ..

主要配置选项：

    # 按照VTK tutorial要求，每设置完一项均按'c'进行一次configuration，直到所有项目设置完，
     
    BUILD_SHARED_LIBS = ON   
     
    BUILD_TESTING = ON    # 默认OFF，如果打开的话，编译时会由于下载测试数据所用url过旧而报错，建议OFF
     
    CMAKE_BUILD_TYPE = Release    # 默认Debug运行会较慢
     
    CMAKE_INSTALL_PREFIX = /usr/local    # 这里用默认就行，或者改到想要安装的位置
     
    # 以下为高级设置，需先在命令行按't'才可见
    VTK_FORBID_DOWNLOADS = ON    # 默认OFF，建议打开，否则编译会报错，理由同BUILD_TESTING
     
    # 按 c 进行configure
    # 此时应已经出现'g' generating 的按键选项，按 'g' 即完成配置.

编译安装VTK

$ cd /VTK/build
$ cmake -DVTK_QT_VERSION:STRING=5 \
      -DQT_QMAKE_EXECUTABLE:PATH=/opt/Qt5.12.9/5.12.9/gcc_64/bin/qmake \
      -DVTK_Group_Qt:BOOL=ON \
      -DCMAKE_PREFIX_PATH:PATH=/opt/Qt5.12.9/5.12.9/gcc_64/lib/cmake  \
      -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOL=ON ..
$ sudo make -j8
$ sudo make install

官方cmake编译容易报错，可以采用以下的cmake gui的方式

$ sudo apt install cmake-qt-gui

在build目录下运行

$ cd VTK/build
$ sudo cmake-gui

弹出配置窗口

configure报错，cmake版本需要在3.7以上。原版本为3.5.1，需要更新。

ubuntu20.04更新后重复以上操作，会安装3.16.3的版本。
但ubuntu16.04会安装回3.5.1版本，回到cmake-3.18.3目录，进行编译。

$ cd /opt/cmake-3.18.3
$ ./configure --qt-gui
$ make -j8
$ sudo make install

· cmake上advance打勾，将VTK_Group_Qt打勾，制定Qt相应模块的目录
点击configure
点击generate

最后编译：

$ sudo make -j8
$ sudo make install

完成安装，再次编译OpenCV已找到VTK。

若仍然无法找到VTK，用cmake-gui进行配置OpenCV：

1、找到VTK_DIR,填写VTK的build目录
2、勾选WITH_VTK.
3、勾选BIULD_opencv_world(勾选此项，编译之后会生成opencv_world.lib)。点击configure按钮。没有红色标识后，点击generate按钮。

参考：
https://blog.csdn.net/weixin_30552635/article/details/96263611
https://blog.csdn.net/sinat_28752257/article/details/79169647
https://blog.csdn.net/luolinll1212/article/details/102721840

8）Qt5.12.9安装

VTK仍然没有找到，cmake预设目录查找。
发现本机缺少安装Qt5。

采用cmake-gui的时候报错

Found unsuitable Qt version "" from NOTFOUND, this code requires Qt 4.x
Call Stack (most recent call first):

需要qt4.x以上的安装。

下载官网：http://download.qt.io/archive/qt/4.8/4.8.6/

或者选择镜像文件

$ sudo wget https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/qt/archive/qt/5.12/5.12.9/qt-opensource-linux-x64-5.12.9.run

解压后将文件移动至/opt/文件夹进行编译安装

$ sudo mv qt-opensource-linux-x64-5.12.9.run /opt/
$ cd /opt/
$ sudo chmod +x qt-opensource-linux-x64-5.12.9.run
$ sudo ./qt-opensource-linux-x64-5.12.9.run

进行注册后按照步骤进行安装
安装成功后返回cmake-gui进行路径设置

重新编译VTK

9）找不到libavresample

-- Checking for module 'libavresample'
--   No package 'libavresample' found

安装libavresample


$ sudo apt-get install libavresample-dev

10）OpenCL未安装

CMake Warning at cmake/OpenCVFindVA_INTEL.cmake:28 (message):
  Intel OpenCL installation is not found.
Call Stack (most recent call first):
  cmake/OpenCVFindLibsVideo.cmake:333 (include)
  CMakeLists.txt:693 (include)

（3）ORB-SLAM3安装问题

1）CMakeFiles文件出错

CMake Error at CMakeLists.txt:31 (message):
  OpenCV > 2.4.3 not found.

问题应该是OpenCV要求在3.x的版本，但是下载了较高版本的4.5.0，尝试卸载重装。

重新设置OpenCV路径

$ sudo gedit /ORB_SLAM3/CMakeLists.txt

set(OpenCV_DIR  /home/username/opencv/build)
find_package(OpenCV REQUIRED)

2）Eigen的deprecated错误

编译ORB-SLAM3时，出现关于eigen的deprecated错误，如下：
出现这个问题是因为安装的eigen版本太高，需要降低到3.2.1版本。

查看版本

$ sudo gedit /usr/local/include/Eigen/src/Core/util/Macros.h

原本装的是eigen-3.3.7

操作方法：

卸载原本的eigen:

$ sudo rm -rf /usr/local/include/Eigen

下载eigen-3.2.10版本，并解压缩进入文件夹，执行如下命令：

下载

$ sudo wget https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/archive/3.2.1/eigen-3.2.1.zip

$ mkdir build && cd build
$ cmake ..
$ sudo make install

重新编译Pangolin, DBoW2, g2o, ORB_SLAM3

参考：https://blog.csdn.net/u010003609/article/details/100676041

相关bug解决
（1）

-- Performing Test COMPILER_SUPPORT_wd981 - Failed
-- Performing Test COMPILER_SUPPORT_wd2304 - Failed

（2）

qmake: could not find a Qt installation of ''

之前安装过旧版本的 Qt ，所以 qmake 软链接发生错误



$ sudo rm /usr/bin/qmake #        删除原先的链接
$ sudo ln -s Qt-qmake的位置 /usr/bin/qmake         #建立新的链接

若仍然未解决
添加#include 到System.h

参考：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/issues/661

3）没找到Eigen3相关cmake文件

报错

CMake Error at CMakeLists.txt:72 (FIND_PACKAGE):
  By not providing "FindEigen3.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project has
  asked CMake to find a package configuration file provided by "Eigen3", but
  CMake did not find one.

  Could not find a package configuration file provided by "Eigen3" (requested
  version 3.1.0) with any of the following names:

    Eigen3Config.cmake
    eigen3-config.cmake

  Add the installation prefix of "Eigen3" to CMAKE_PREFIX_PATH or set
  "Eigen3_DIR" to a directory containing one of the above files.  If "Eigen3"
  provides a separate development package or SDK, be sure it has been
  installed.

对路径为 …/ORB-SLAM3/CMakeLists.txt的47行，进行修改

find_package(Eigen3 3.1.0 REQUIRED)

去掉3.1.0限制，改为

find_package(Eigen3 REQUIRED)

同时对路径 …/ORB_SLAM3/Thirdparty/g2o/CMakeLists.txt的第72行，进行修改

FIND_PACKAGE(Eigen3 3.1.0 REQUIRED)