《视觉SLAM十四讲》slambook2配置和编译记录

最近有时间重拾《SLAM14讲》这本经典SLAM入门书。作者高老师提供了书中的整套习题和示例代码[https://github.com/gaoxiang12/slambook2]。
因为时间久远（当前2025年6月）,书本推荐的系统是ubuntu14，我的系统是ubuntu22.04，可能不支持老版本的第三方库了，所以我基本采用新版的第三方库，配置和编译的时候遇到了一些问题。
现在从一个全新的系统开始配置：

1. 安装依赖库

主要是slambook2/3rdparty/ 提供的第三方库，还有这些库的依赖库。
全部从源码编译安装：

# 安装示例
git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git
cd g2o && mkdir build && cd build
cmake .. 
make -j$(nproc)
sudo make install

Tips：

编译安装以前最好先切换到某个稳定版本，因为有的库安装时需要明确其依赖库的版本（例如Ceres 的配置文件 CeresConfig.cmake 在生成过程中需要知道你使用的 Abseil 库的版本号，后面会提到）。
具体方法如下：
git tag   // 查看tag
git checkout tags/20240116 -b version-20240116  //-b <新建分支名字>
Sophus库使用新版本会在编译到25%时死机，所以用的slambook2推荐sophus-13fb328。

opencv安装，采用官方文档，直接安装最新版的opencv和opencv-contrib。

使用apt安装pcl/libepoxy 库。

2. 代码适配

1. g2o::make_unique 全部替换成std::make_unique。
2. 由于 OpenCV 4.x 版本中，常量名发生了变化，创建替换脚本update_opencv_constants.sh将部分旧的常量名替换为新的常量名：

#!/bin/bash

# 定义要搜索和替换的目录
SEARCH_DIR="/home/koap/workspace/slambook2"

# 替换旧的常量名
find $SEARCH_DIR -type f -name "*.cpp" | xargs sed -i 's/CV_LOAD_IMAGE_COLOR/IMREAD_COLOR/g'
find $SEARCH_DIR -type f -name "*.cpp" | xargs sed -i 's/CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE/IMREAD_GRAYSCALE/g'
find $SEARCH_DIR -type f -name "*.cpp" | xargs sed -i 's/CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED/IMREAD_UNCHANGED/g'

echo "Constants have been updated to OpenCV 4.x style."

# 替换所有 .cpp 文件中的旧常量
find $SEARCH_DIR -type f -name "*.cpp" | xargs sed -i 's/CV_FM_8POINT/cv::FM_8POINT/g'
find $SEARCH_DIR -type f -name "*.cpp" | xargs sed -i 's/CV_FM_RANSAC/cv::FM_RANSAC/g'
find $SEARCH_DIR -type f -name "*.cpp" | xargs sed -i 's/CV_FM_LMEDS/cv::FM_LMEDS/g'
find $SEARCH_DIR -type f -name "*.cpp" | xargs sed -i 's/CV_BGR2GRAY/cv::COLOR_GRAY2BGR/g'
find $SEARCH_DIR -type f -name "*.cpp" | xargs sed -i 's/CV_GRAY2BGR/cv::COLOR_BGR2GRAY/g'
find $SEARCH_DIR -type f -name "*.cpp" | xargs sed -i 's/CV_BGR2RGB/cv::COLOR_BGR2RGB/g'
find $SEARCH_DIR -type f -name "*.cpp" | xargs sed -i 's/CV_FILLED/cv::FILLED/g'

echo "✅ OpenCV FM constants updated to OpenCV 4.x style."

3. 编译/安装/运行中的报错

1.

CMake Error at cmake_install.cmake:46 (message):
Cannot generate CeresConfig.cmake due to missing Abseil version. Using
resulting package configuration will likely result in integration errors.
Set absl_VERSION manually to disable this error message.

原因分析：ceres-solver安装时报错，Ceres 的配置文件 CeresConfig.cmake 在生成过程中需要知道使用的 Abseil 库的版本号。
解决办法：在确认好absl的版本后，在ceres的cmake时添加：

cmake .. -Dabsl_VERSION=20230802

2.

error: invalid use of incomplete type ‘PyFrameObject’

原因分析：这个错误发生在使用 pybind11 的代码中，尤其是在与 Python 3.13（Miniconda）结合时。这是一个典型的 Python 3.12+ 中引入的“受限头文件”机制导致的问题。
解决方法：将环境中的python降级到3.11解决。

3.

error: ‘enable_if_t’ is not a member of ‘std’

高频次问题！

原因分析：这个错误表明代码中使用了 std::enable_if_t，但编译器（C++11）无法识别它。std::enable_if_t 是 C++14 引入的模板别名（alias template），用于 SFINAE（替换失败并非错误）机制。
解决方法：在CMakeLists.txt中指定使用高版本的C++编译器：（推荐17+）

set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++17")

4.

/usr/bin/ld: /usr/local/lib/libabsl_log_internal_log_sink_set.a(log_sink_set.cc.o):
relocation R_X86_64_TPOFF32 against '_ZZN4absl12lts_2024011612log_internal...`'
can not be used when making a shared object; recompile with -fPIC

原因分析：编译opencv时，依赖于 Abseil 库。系统中安装的 Abseil 是以静态库形式存在，但这些静态库没有使用 -fPIC 编译，因此不能被用来构建共享库（.so 文件），比如 OpenCV 的模块 opencv_sfm.so。
解决方法：重新构建 Abseil 动态库，并启用 -fPIC. 在cmake时添加：

cmake .. -DBUILD_SHARED_LIBS=ON \
         -DCMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE=ON \
         -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

5.

error while loading shared libraries: libpango_windowing.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

原因分析：已经安装了pangolin,在/usr/local/lib/下能找到libpango_windowing.so.0，在但是报libpango_windowing.so.0找不到。
解决方法：更新动态链接器缓存。

sudo ldconfig

6.

CMake 3.24 or higher is required. You are running version 3.22.1

原因分析：某些库需要高版本的CMake，但是apt里面版本比较旧。
解决方法：使用snap安装cmake，将路径添加到PATH第一位使其成为默认的cmake。

sudo snap install cmake --classic
export PATH=/snap/bin:$PATH

7.

/home/koap/miniconda3/include/spdlog/fmt/fmt.h:27:14: fatal error: spdlog/fmt/bundled/core.h: No such file or directory
27 | # include <spdlog/fmt/bundled/core.h>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.

原因分析：我最初没有重新装spdlog，而是将miniconda中已有的libspdlog.so软链接了在/usr/lib中，该spdlog不是完整的，没有自带的fmt。
解决方法：
1）从源码编译安装spdlog。
或者
2）使用外部的fmt，在CMakeLists.txt中添加声明：

add_definitions(-DSPDLOG_FMT_EXTERNAL)

8.

/home/koap/miniconda3/lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.30' not found (required by /usr/local/lib/libopencv_core.so.411)

原因分析：程序在运行时尝试加载 /usr/local/lib/libopencv_core.so.411，这个库需要更新版本的 libstdc++（GCC 的 C++ 标准库），但当前环境中优先使用了 Miniconda 自带的老版本 libstdc++（缺少 GLIBCXX_3.4.30）。
解决方法：强制使用系统自带的 libstdc++:

# 可以加到~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

9.

terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'
what(): OpenCV(4.11.0) ... error: (-15:Bad number of channels)
Invalid number of channels in input image:
'VScn::contains(scn)' where 'scn' is 1

原因分析：调用cv::imread(, 0)去读取图像（是单通道图），又调用cv::cvtColor时报错，因为但该函数期望的是一个三通道或四通道图像（彩色图）。
解决方法：报错处的cv::imread(, 0)改成cv::imread()。

10.

CMake Error at CMakeLists.txt:11 (find_package):
Found package configuration file:

/usr/local/lib/cmake/Ceres/CeresConfig.cmake

but it set Ceres_FOUND to FALSE so package "Ceres" is considered to be NOT FOUND.

Reason given by package:
Found Eigen dependency, but the version of Eigen found () does not exactly match the version of Eigen Ceres was compiled with (3.4.0).

原因分析：安装的 Ceres Solver 是使用 Eigen 3.4.0 编译的，与当前系统中找到的 Eigen 版本不一致。但其实系统的eigen版本就是3.4.0 。应该是ceres识别不到apt安装的eigen的版本号？（所以从源码安装最好自己指定版本，减少这类的报错）
解决方法：从源码重新安装eigen和ceres，指定版本号。

wget https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/archive/3.4.0/eigen-3.4.0.tar.gz
tar -xzf eigen-3.4.0.tar.gz
cd eigen-3.4.0
mkdir build && cd build
cmake ..
sudo make install

git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver.git
cd ceres-solver
git checkout <tag-or-commit-id>  # 推荐使用稳定版本如 2.1.0
mkdir build && cd build
cmake .. \
  -DEIGEN_INCLUDE_DIR=/usr/local/include/eigen3 \  # 直接指定EIGEN路径
  -DBUILD_EXAMPLES=OFF \
  -DBUILD_TESTING=OFF
make -j$(nproc)
sudo make install

11.

undefined reference to 'g2o::csparse::CSparse::CSparse()'
undefined reference to 'g2o::csparse::CSparse::freeSymbolic()'

原因分析：缺少 g2o_solver_csparse 这个库。g2o::csparse::CSparse ，g2o::csparse::CSparse::freeSymbolic()和 g2o::LinearSolverCSparse 的实现就在 libg2o_solver_csparse.so 或 .a 里。
解决方法：在ch9的CMakeLists.txt添加g2o_solver_csparse：

# ...existing code...
SET(G2O_LIBS g2o_csparse_extension g2o_stuff g2o_core g2o_solver_csparse cxsparse g2o_solver_cholmod)
# ...existing code...

12. ch10, 运行./pose_graph_g2o_lie sphere.g2o 时

Sophus ensure failed in function 'void Sophus::SO3Base::normalize() [with Derived = Sophus::SO3]', file '/usr/local/include/sophus/so3.hpp', line 273.
Quaternion ( 0.706662 4.32706e-17 0.707551 -4.3325e-17) should not be close to zero!
Aborted (core dumped)

原因分析：这个错误是 Sophus 库中的一个运行时断言（assert）触发，说明程序中某个 SO3 或 SE3 的四元数构造或旋转操作导致了一个接近零向量的非法单位四元数。
read函数漏写了return true;，导致C++返回未定义值，导致后续出错：四元数归一化失败导致的崩溃。
解决方法：确保 read 函数有 return true; 确认四元数顺序与 g2o 文件一致。

13. ch11, 安装DBow3

原因分析：由于版本太老，编译报错。
解决方法：
CMakeLists.txt：

set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF)

检查并补全 BowVector.h 的头部：

#pragma once

#include <map>
#include <iterator>
#include <ostream>
#include <string>
#include <cstdint>
#include <cstddef>

14. ch12， PCL相关

/home/koap/workspace/slambook2/ch12/dense_RGBD/surfel_mapping.cpp: In function ‘SurfelCloudPtr reconstructSurface(const PointCloudPtr&, float, int)’:
/home/koap/workspace/slambook2/ch12/dense_RGBD/surfel_mapping.cpp:31:9: error: ‘class pcl::MovingLeastSquares<pcl::PointXYZRGB, pcl::PointXYZRGBNormal>’ has no member named ‘setPolynomialFit’; did you mean ‘setPolynomialOrder’?
31 | mls.setPolynomialFit(polynomial_order > 1);
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
| setPolynomialOrder

原因分析：PCL 1.12 及以后版本中，setPolynomialFit 方法已被移除或重命名。现在只需设置 setPolynomialOrder。
解决方法：直接删除或注释掉 mls.setPolynomialFit(...) 这一行，只保留 mls.setPolynomialOrder(polynomial_order); 即可。

15. ch12，运行./dense_mapping test_data/ 时报错

read total 202 files.
*** loop 1 ***
Segmentation fault (core dumped)

原因分析：update函数为定义为bool类型，但是没有返回值。
解决方法：可以改为void，或者添加返回值 return true;

运行以后，生成了一个全黑的图，解决方法：https://github.com/gaoxiang12/slambook2/issues/323

16. ch12，运行./pointcloud_mapping 时报错

(base) koap@koap:~/workspace/slambook2/ch12/dense_RGBD$ ./pointcloud_mapping
正在将图像转换为点云...
转换图像中: 1
Segmentation fault (core dumped)

原因分析：
在CMakeLists.txt中，我把set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++17 -02")写成了set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++17 -march=native -O3")。
-march=native 导致了某些库（如 OpenCV、PCL、Eigen）或你自己代码中对内存访问/向量化操作的行为变化，从而导致崩溃。
解决方法：去掉 -march=native 后，程序能正常运行，因为编译器会生成更通用的代码，兼容性更好。 谨慎使用！

posted @ 2025-06-27 14:03 唐康阅读(225) 评论(0) 收藏举报

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《视觉SLAM十四讲》slambook2配置和编译记录

1. 安装依赖库

2. 代码适配

3. 编译/安装/运行中的报错

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12. ch10, 运行./pose_graph_g2o_lie sphere.g2o 时

13. ch11, 安装DBow3

14. ch12， PCL相关

15. ch12，运行./dense_mapping test_data/ 时报错

16. ch12，运行./pointcloud_mapping 时报错

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2. 代码适配

3. 编译/安装/运行中的报错

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12. ch10, 运行./pose_graph_g2o_lie sphere.g2o 时

13. ch11, 安装DBow3

14. ch12， PCL相关

15. ch12， 运行./dense_mapping test_data/ 时报错

16. ch12， 运行./pointcloud_mapping 时报错

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15. ch12，运行./dense_mapping test_data/ 时报错

16. ch12，运行./pointcloud_mapping 时报错