teaser++ 编译过程

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布
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#深度学习

https://github.com/MIT-SPARK/TEASER-plusplus
亲测3.8版本python可以正常编译使用

尔冰
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TEASER-plusplus 编译测试
jacke121的专栏
07-15 2794
TEASER-plusplus win10 linux子系统编译OK： sudo apt-get update sudo apt install cmake libeigen3-dev libboost-all-dev git clone https://github.com/MIT-SPARK/TEASER-plusplus.git cd TEASER-plusplus && mkdir build && cd build cmake .. &amp...
mysql 编译安装5.7
汤健斌的博客
03-28 5110
title: ‘mysql 编译安装5.7’ date: 2018-05-14 tags: linux mysql toc: true toc_label: “目录” header: teaser: /assets/images/blogs/mysql-install/mysql-install.png mysql 编译安装 mysql 源码包下载 链接 https://dev.mysq...
TEASER-plusplus 安装
baidu_40840693的博客
09-25 1978
https://github.com/MIT-SPARK/TEASER-plusplus 下载https://codeload.github.com/MIT-SPARK/TEASER-plusplus/zip/v2.0 下载GoogleTest太慢: 修改TEASER-plusplus-2.0/cmake/GoogleTest.CMakeLists.txt.in URL改为提前下载好的file:///home/usrer-id/下载/googletest-release-1.8.1.zip git c
TEASER-plusplu Windows Mingw编译
hpu_lx
05-29 305
URL改为提前下载好的file:///home/usrer-id/下载/googletest-release-1.8.1.zip。连接2：https://github.com/MIT-SPARK/TEASER-plusplus/releases。链接：https://github.com/google/googletest/releases?链接1：https://github.com/MIT-SPARK/TEASER-plusplus。5.4 不编译测试文件，要不make 测试代码的时候总报错。
TEASER | 快速且可证明的点云配准算法和代码解读
soaring_casia的专栏
05-08 3382
本文是对文章《TEASER：Fast and Certifiable Point Cloud Registration》的解读。 摘要 这篇文章提出了第一个快速且可证明的算法，用于存在大量外点对应的情况下两组3D点的配准。 可证明的算法尝试求解一个困难优化问题(比如带外点的鲁棒估计)，提供相对容易的检测条件验证返回的解是否最优(比如，如果算法在外点存在情况下产生最精确的估计)或者界限解的次优性或精确性。 为了达到这个目的，我们首先使用截断最小二乘(TLS)代价函数将配准问题重新建模，使得估计对大量.
geo_teaser代码阅读
Jack Cheung
05-01 1095
geo_teaser是论文Geo-Teaser: Geo-Temporal Sequential Embedding Rank for Point-of-interest Recommendation中的代码。该论文研究的是基于时空序列的POI推荐方式，论文具体内容不做介绍，这里研读下geo_teaser的相关代码。 数据格式 以gowalla为例：http://snap.stanfor...
【亲测免费】 推荐开源项目：TEASER++——快速且鲁棒的3D配准库
gitblog_00065的博客
05-13 1162
在计算机视觉和机器人领域，3D点云配准是一项核心任务，而**TEASER++** 是为此而生的一款高效且保证鲁棒性的C++库，还提供Python和MATLAB接口。该项目以解决两个3D点云之间的刚体变换问题为目标，即使在存在大量异常值的对应关系中也能表现出色。 ## 技术分析 **TEASER++** 基于创新的算法设计，能够在高噪声环境中准确估计旋转和平移。它的核心优势在于能够处理极端的异常...
teaser++
03-09
例如，Teaser++可能需要特定的C++版本或第三方库，用户如果遇到编译错误，可能需要检查环境配置。此外，参数如噪声边界、最大迭代次数等会影响配准效果，用户可能需要调整这些参数以适应自己的数据。 此外，用户...
teaser++文献阅读
03-25
可以从 GitHub 上克隆该项目并按照 README 中给出的说明编译运行示例程序: ```bash git clone https://github.com/MIT-SPARK/TEASER-plusplus.git cd TEASER-plusplus/ mkdir build && cd build cmake .. make -j8 ....
1. 点云注册概念 点云注册是计算机视觉和机器人技术领域的一个关键问题，指的是将两个或多个不同视角下获取的点云数据对齐到一个共同坐标系统的过程。良好的点云注册能够提高3D模型重建的质量，增强场景理解和地图构建的精确度。 2. TEASER++库介绍 TEASER++（Trustable Estimator of Absolute SE3 Rotations）是一个高性能、可信赖的点云注册库，它利用C++编写，并提供了Python和MATLAB的接口。TEASER++致力于解决3D点云数据之间的刚体变换估计问题，即使在输入对应关系中存在大量噪声和异常值时，它也能提供稳定的注册结果。 3. 关键优势 - 高速性能：TEASER++优化了算法实现，能够快速完成点云数据的对齐计算，满足实时或近实时应用需求。 - 强鲁棒性：在对应关系中存在噪声或异常值时，TEASER++通过先进的算法确保了注册的准确性和稳定性。 - 可靠认证：TEASER++提供了保证注册结果正确性的机制，能够在异常值比率较高的情况下依旧给出可信的注册结果。 4. 应用场景 - 机器人技术：在移动机器人或无人机中，需要将多个不同位置获取的点云数据融合到同一地图中，TEASER++能够在复杂的环境下提供准确的注册。 - SLAM（即时定位与地图构建）：SLAM系统中需要频繁进行点云注册，TEASER++可以作为其中的关键组件，提高地图构建的质量和速度。 - 3D重建：在进行场景的3D重建时，不同视角的点云需要被注册到统一的坐标框架中，TEASER++能够提升重建结果的精确度和可靠性。 5. 技术背景 - 优化技术：TEASER++实现了先进的优化算法，这些算法能够在解决刚体变换问题时，即使面对高度非线性和复杂的优化空间，也能快速收敛到全局最优解。 - 数学基础：库中的算法基于可靠的数学理论，如多项式时间解决方案和最小化估计问题等，这些理论为点云注册提供了坚实的数学基础。 6. 相关论文与引用 TEASER++库的开发受到了相关学术论文的指导和影响，其中包括“TEASER：快速认证的点云登记”和“具有极高异常值率的鲁棒配准的多项式时间解决方案”。这些论文详细介绍了TEASER++的核心算法原理和应用效果。如果用户在项目中使用了TEASER++库，并认为它有所帮助，则被鼓励引用这些论文，以支持库的开发者和维持学术诚信。 7. 技术标签 - robotics：用于机器人技术中的点云数据处理。 - optimization：涉及点云注册过程中的优化算法。 - slam：SLAM技术中应用点云注册以构建和更新环境地图。 - point-clouds：直接关注点云数据处理和分析。 - 3d-reconstruction：3D模型重建的算法实现。 - 3d-registration：点云数据间的对齐和注册技术。 - C++：TEASER++库的开发语言。 通过以上信息，可以深入了解TEASER++点云注册库的功能、优势、应用场景以及相关的技术背景和学术贡献。基于上述描述，我在想如何使用cmake编译为静态库使用
05-11
好的，我现在需要帮助用户了解如何使用CMake将TEASER++库编译为静态库。首先，我得回忆一下CMake的基本用法和静态库的配置方法。用户提到的TEASER++可能是一个特定的C++项目，因此需要针对其源代码结构进行配置。 ...
1. 点云注册概念 点云注册是计算机视觉和机器人技术领域的一个关键问题，指的是将两个或多个不同视角下获取的点云数据对齐到一个共同坐标系统的过程。良好的点云注册能够提高3D模型重建的质量，增强场景理解和地图构建的精确度。 2. TEASER++库介绍 TEASER++（Trustable Estimator of Absolute SE3 Rotations）是一个高性能、可信赖的点云注册库，它利用C++编写，并提供了Python和MATLAB的接口。TEASER++致力于解决3D点云数据之间的刚体变换估计问题，即使在输入对应关系中存在大量噪声和异常值时，它也能提供稳定的注册结果。 3. 关键优势 - 高速性能：TEASER++优化了算法实现，能够快速完成点云数据的对齐计算，满足实时或近实时应用需求。 - 强鲁棒性：在对应关系中存在噪声或异常值时，TEASER++通过先进的算法确保了注册的准确性和稳定性。 - 可靠认证：TEASER++提供了保证注册结果正确性的机制，能够在异常值比率较高的情况下依旧给出可信的注册结果。 4. 应用场景 - 机器人技术：在移动机器人或无人机中，需要将多个不同位置获取的点云数据融合到同一地图中，TEASER++能够在复杂的环境下提供准确的注册。 - SLAM（即时定位与地图构建）：SLAM系统中需要频繁进行点云注册，TEASER++可以作为其中的关键组件，提高地图构建的质量和速度。 - 3D重建：在进行场景的3D重建时，不同视角的点云需要被注册到统一的坐标框架中，TEASER++能够提升重建结果的精确度和可靠性。 5. 技术背景 - 优化技术：TEASER++实现了先进的优化算法，这些算法能够在解决刚体变换问题时，即使面对高度非线性和复杂的优化空间，也能快速收敛到全局最优解。 - 数学基础：库中的算法基于可靠的数学理论，如多项式时间解决方案和最小化估计问题等，这些理论为点云注册提供了坚实的数学基础。 6. 相关论文与引用 TEASER++库的开发受到了相关学术论文的指导和影响，其中包括“TEASER：快速认证的点云登记”和“具有极高异常值率的鲁棒配准的多项式时间解决方案”。这些论文详细介绍了TEASER++的核心算法原理和应用效果。如果用户在项目中使用了TEASER++库，并认为它有所帮助，则被鼓励引用这些论文，以支持库的开发者和维持学术诚信。 7. 技术标签 - robotics：用于机器人技术中的点云数据处理。 - optimization：涉及点云注册过程中的优化算法。 - slam：SLAM技术中应用点云注册以构建和更新环境地图。 - point-clouds：直接关注点云数据处理和分析。 - 3d-reconstruction：3D模型重建的算法实现。 - 3d-registration：点云数据间的对齐和注册技术。 - C++：TEASER++库的开发语言。 通过以上信息，可以深入了解TEASER++点云注册库的功能、优势、应用场景以及相关的技术背景和学术贡献。teaser++能直接使用c++调用吗？
05-11
用户之前询问了Teaser++的编译步骤，现在的问题转向C++调用方法和实现细节。根据提供的引用[1]，TEASER++是一个用C++编写的库，所以自然支持C++直接调用。需要确认用户是否需要具体的代码示例或者调用流程。 接下来...
TEASER-plusplus:快速而强大的点云注册库
03-21
TEASER ++：快速且可认证的3D注册 TEASER ++是使用C ++编写的具有Python和MATLAB绑定的快速且可靠的点云注册库。 关于 左：由生成的对应（绿线和红线分别表示根据地面真实情况的离群值和离群值对应）。右：由TEASER ++估算的对齐方式（绿色点表示由TEASER ++找到的像素）。 TEASER ++可以解决3D中两点云之间的刚体转换问题。即使输入的对应关系中有大量异常值，它也能很好地执行。有关概念的简短介绍，请我们的。有关更多信息，请参阅我们的论文： ， ，和 ， “TEASER：快速认证的点云登记”。 [cs，math]，2020年1月。（ ） 和 ，“具有极高异常值率的鲁棒配准的多项式时间解决方案”，《机器人技术：科学与系统》（RSS），2019年。（ ） 如果您发现此库有用或在您的项目中使用它，请引用： @article { Yang20
TEASER++：快速且可证明的点云配准算法
lovely_yoshino的博客
05-13 5549
我们提出了。可证明的算法尝试求解一个困难优化问题(比如带外点的鲁棒估计)，提供相对容易的检测条件验证返回的解是否最优(比如，如果算法在外点存在情况下产生最精确的估计)或者界限解的次优性或精确性。为了达到这个目的，我们首先使用，使得估计对大量假对应点不敏感。然后，我们提供一个通用的，这样就可以级联地求解三个变换。尽管每一个子问题仍然是非凸和组合的，但我们证明了(i)通过一个adaptive，(ii)TLS旋转估计可以被松弛为一个，(iii)图理论框架通过。
python 点云配准_TEASER++：快速鲁棒的C++点云配准库
weixin_39676972的博客
12-09 1229
TEASER++: fast & certifiable 3D registration TEASER++ is a fast and certifiably-robust point cloud registration library written in C++, with Python and MATLAB bindings.About Left: correspondence...
【免费下载】 TEASER++ 点云配准库安装与配置指南
gitblog_00291的博客
06-26 918
TEASER++ 是一个高效的点云配准算法库，支持多种平台环境。经过测试验证的主要平台包括： - **Ubuntu 18.04**：兼容 g++-7/9 和 clang++-7/8/9 编译器 - **Ubuntu 16.04**：需要手动安装 Eigen 3.3 版本 - **Python 绑定**：推荐使用 Python 3 环境 ### 核心依赖项 构建 TEASER++ 需要以下基础...
windows编译和使用tesseract（C++ api）
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踏莎行的博客
06-02 1万+
tesseract是一个基于C++编写的开源OCR（光学字符识别）库本文简单介绍一下windows系统中编译和使用tesseract以及调用该库的C++ api进行开发环境为win10+vs2015源码下载tesseract的编译有诸多依赖，tesseract依赖于leptonica，而leptonica又依赖于png，tiff，jpeg等基础库，所以需要下载这些依赖的源码，并且依次编译考虑到某些...
TeaseR++：快速鲁棒的C++点云配准库介绍+英文版视频教程
点云PCL
09-25 5590
本文提出了一种快速鲁棒的点云配准算法，对存在离群噪声点的点云数据具有较好的配准效果。首先使用了截断最小二乘（Truncated Least Squares TLS）代价函数重新构造配准问...
点云配准之 《TEASER：快速且可证明点云配准》阅读笔记
qq_41918369的博客
02-12 3278
原论文： 《TEASER: Fast and Certifiable Point Cloud Registration》 作者及团队： 作者:Heng Yang ,15年清华本科毕业，17年MIT硕士毕业，发文章时为MIT博士生，SPARK实验室， SPARK实验室主页：http://web.mit.edu/sparklab/ SPARK实验室github主页：https://github.com/mit-spark/ 3D点云配准背景： 3D点云配准方法概述： 效果： 视频：https://yout
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
最新发布
xiezhiyi007的专栏
12-02 1379
Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
teaser++编译
05-11
<think>嗯，用户想找Teaser++的编译教程或安装指南。首先，我需要回想一下Teaser++是什么，它应该是一个点云配准库，常用于机器人或计算机视觉领域。编译这类库通常需要依赖项，比如CMake、Eigen、PCL等。用户可能是在Linux环境下编译，也可能是在Windows，但通常这类库在Linux上更常见，所以先假设是Ubuntu系统。 接下来，我需要确保自己记得正确的步骤。首先安装依赖项，比如PCL和Eigen，这两个是常见的依赖。然后从GitHub克隆仓库，创建build目录，运行cmake和make。可能还需要安装Python绑定，所以需要pybind11。用户可能会遇到依赖版本问题，或者编译时的错误，比如找不到某个头文件或者链接库失败。 然后，我需要检查常见的编译问题。例如，PCL的版本是否兼容，CMake是否找到所有依赖项，Python环境是否正确。还有，用户可能忘记安装某些开发包，比如libpcl-dev。此外，如果用户想生成Python绑定，可能需要安装pybind11和setuptools，并且正确设置PYTHONPATH。 还要考虑用户可能的后续问题，比如如何测试安装是否成功，或者如何处理编译错误。例如，如果出现关于C++11特性的错误，可能需要检查CMake中是否启用了C++11标准。或者，如果Python模块导入失败，可能需要检查安装路径是否正确。 需要确保步骤清晰，分点说明，并且给出验证安装的方法，比如运行一个测试程序或Python示例。还要提醒用户注意权限问题，比如使用sudo安装到系统目录，或者使用虚拟环境。另外，可能还需要提到如何配置项目依赖，比如在CMakeLists.txt中添加Teaser++的路径。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步了解可能的需求，比如依赖项安装问题、编译错误处理、Python绑定使用等。这样用户如果有其他问题，可以继续提问，覆盖更多潜在的问题点。</think>根据GitHub官方仓库和开源社区资料，Teaser++的编译步骤如下： ### 一、环境准备 1. 系统要求：Ubuntu 18.04/20.04（推荐）或Windows WSL 2. 安装基础依赖： ```bash sudo apt install build-essential cmake git libeigen3-dev libpcl-dev python3-dev ``` ### 二、编译核心库 ```bash git clone https://github.com/MIT-SPARK/TEASER-plusplus.git cd TEASER-plusplus mkdir build && cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. make -j$(nproc) sudo make install # 可选系统级安装 ``` ### 三、Python绑定编译 ```bash cd ../python pip3 install pybind11 numpy python3 setup.py install --user ``` 验证安装： ```python import teaserpp_python print(teaserpp_python.__version__) ``` ### 四、验证安装 运行示例程序： ```bash cd ../examples/teaser_cpp_align mkdir build && cd build cmake .. make ./teaser_cpp_align ```
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