windows下在wsl安装ceres以及如何cmake、g++编译使用

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

• 前言
• 一、Ceres简介？
• 二、安装步骤
  • 1.安装wsl内核
  • 2.Ubuntu安装ceres
  • 3.使用cmake, g++编译
• 参考

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

       在Windows下配置ceres有很多bug，后来想到可以使用win10子系统wsl安装ceres，这样使用起来也方便，同时调用suitesparse的速度也不会变慢，花了一天时间配置，并且最后运行成功。

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一、Ceres简介

Ceres 是一个开源的非线性求解器，用途广泛，http://ceres-solver.org/features.html这里是官网。然后下面是大佬对Ceres在“Win10环境+Visual Stdio 2019”下的配置：https://blog.csdn.net/ndwonduosk_/article/details/117331564 可以参考。

二、安装步骤

1.Win10安装WSL内核

wsl概述：适用于 Linux 的 Windows 子系统可让开发人员按原样运行 GNU/Linux 环境 - 包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序 - 且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销。(p.s.使用wsl 1或许更方便，我使用wsl 2 出现一些问题未能解决)。

参考：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install

我使用wsl 1内核，安装了Ubuntu-20.04，安装完成后sudo apt-get update,如果感觉速度较慢的话，可以自己更换国内镜像源，具体办法可以百度，很简单。

2.Ubuntu环境下安装Ceres

（1）WSL的非内核目录文件和windows是共享的，所以安装ceres之前可以先在windows中建立一个Ceres文件夹，然后在文件夹里“shift+鼠标右键”，选择“在此处打开Linux shell”

（2）打开Ubuntu-20.04，在命令行窗口，一步步地输入如下代码（step1  准备工作）：

#利用git从官网下载安装包
git clone https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solver

# 安装CMake
sudo apt-get install cmake

# 安装google-glog 和 gflags
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev libgflags-dev

# Use ATLAS for BLAS & LAPACK
sudo apt-get install libatlas-base-dev

# 安装Eigen3
sudo apt-get install libeigen3-dev

# 安装SuiteSparse and CXSparse (optional)
sudo apt-get install libsuitesparse-dev

综上所述，准备工作需要cmake、附属包glog、gflags，数值分析库Eigen3、系数矩阵求解包suitesparse（也可以选择简化版本CXSparse）。

step2 安装阶段：

# 解压ceres包
tar zxf ceres-solver-2.1.0.tar.gz

# 创建build目录，使用cmake编译
mkdir ceres-bin
cd ceres-bin
cmake ../ceres-solver-2.1.0

# 构建ceres工程，做测试
make -j3
make test

# 安装(建议sudo,避免权限问题)
sudo make install

step3  测试是否安装成功（进入bin目录下的测试文件）：

bin/simple_bundle_adjuster ../ceres-solver-2.1.0/data/problem-16-22106-pre.txt

3.使用cmake编译
 

（1）测试helloworld.cc文件的编译、运行过程：

建立一个test文件夹，里面包含“CMakeLists.txt 和 helloworld.cc”

# CMakeList.txt 文件内容
find_package( Ceres REQUIRED )
include_directories( /mnt/d/Ceres/ceres-bin/include )#更换你的inclued目录

#if(COMMAND cmake_policy)
#       cmake_policy(SET CMP0003 NEW)
#endif(COMMAND cmake_policy)

add_executable(helloworld helloworld.cc)
target_link_libraries(helloworld PRIVATE Ceres::ceres)

// hellowold.cc程序
#include "ceres/ceres.h"
#include "glog/logging.h"

using ceres::AutoDiffCostFunction;
using ceres::CostFunction;
using ceres::Problem;
using ceres::Solve;
using ceres::Solver;

// A templated cost functor that implements the residual r = 10 -
// x. The method operator() is templated so that we can then use an
// automatic differentiation wrapper around it to generate its
// derivatives.
struct CostFunctor {
  template 
  bool operator()(const T* const x, T* residual) const {
    residual[0] = 10.0 - x[0];
    return true;
  }
};

int main(int argc, char** argv) {
  google::InitGoogleLogging(argv[0]);

  // The variable to solve for with its initial value. It will be
  // mutated in place by the solver.
  double x = 0.5;
  const double initial_x = x;

  // Build the problem.
  Problem problem;

  // Set up the only cost function (also known as residual). This uses
  // auto-differentiation to obtain the derivative (jacobian).
  CostFunction* cost_function =
      new AutoDiffCostFunction(new CostFunctor);
  problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, &x);

  // Run the solver!
  Solver::Options options;
  options.minimizer_progress_to_stdout = true;
  Solver::Summary summary;
  Solve(options, &problem, &summary);

  std::cout << summary.BriefReport() << "\n";
  std::cout << "x : " << initial_x << " -> " << x << "\n";
  return 0;
}

在此处打开Linux shell，依次输入cmake .     make     ./helloworld

结果如下：

（2）测试 Eigen3 和 Suitesparse 的程序包链接：

建立一个test_eg3sp文件夹，里面包含“CMakeLists.txt 和 linear_solver.cpp”

# CMakeList.txt 文件
find_package( Ceres REQUIRED )
include_directories( /mnt/d/Ceres/ceres-bin/include )
include_directories( /usr/include/suitesparse ) # 你的suitesparse包include位置

if(COMMAND cmake_policy)
        cmake_policy(SET CMP0003 NEW)
endif(COMMAND cmake_policy)

add_executable(linear_solver linear_solver.cpp)

target_link_libraries(linear_solver PRIVATE Ceres::ceres)

// eigen + suitesparse 测试程序
#include 
#include "Eigen/Eigen"
#include "Eigen/SPQRSupport"

using namespace Eigen ;
int main ( ) {
	
	SparseMatrix < double > A ( 4 , 4 ) ;
	std :: vector < Triplet < double > > triplets ;
 
	// 初始化非零元素
	int r [ 3 ] = { 0 , 1 , 2 } ;
	int c [ 3 ] = { 1 , 2 , 2 } ;
	double val [ 3 ] = { 6.1 , 7.2 , 8.3 } ;
	for ( int i = 0 ; i < 3 ; ++ i )
		triplets . push_back( Triplet < double >(r [ i ] , c [ i ] , val [ i ]) ) ;
 
	// 初始化稀疏矩阵
	A . setFromTriplets ( triplets . begin ( ) , triplets . end ( ) ) ;
	std :: cout << "A = \n" << A << std :: endl ;


             // 一个QR分解的实例
	SPQR < SparseMatrix < double > > qr ;
	// 计算分解
	qr . compute ( A ) ;
	// 求一个A x = b
	Vector4d b ( 1 , 2 , 3 , 4 ) ;
	Vector4d x = qr . solve ( b ) ;
	std :: cout << "x = \n" << x << std::endl;
	std :: cout << "A x = \n" << A * x << std:: endl;

	return 0 ;
}

在此处打开Linux shell，依次输入cmake .     make     ./linear_solver

结果如下图：

（3）g++编译

g++ test.cpp  -o test -rdynamic /usr/local/lib/libceres.a  -lcholmod   -llapack -lf77blas   -lcxsparse   -lglog -I /usr/loca/include -isystem /usr/include/eigen3 -I /usr/include/suitesparse

使用g++编译注意用  "-I"（大写I）引用include、lib等（p.s. 一个电脑成功，一个电脑失败）。

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参考

https://blog.csdn.net/xiamentingtao/article/details/50100549Eigen+suitesparse for windows 安装：https://blog.csdn.net/xiamentingtao/article/details/50100549