slam(1)

ADD_LIBRARY(hello SHARED hello.cpp)
ADD_EXECUTABLE(sayhello useHello.cpp)
TARGET_LINK_LIBRARIES(sayhello hello)
install(FILES “PROJECTSOURCEDIR/include/hello.hDESTINATION/usr/local/include)install(FILES{PROJECT_SOURCE_DIR}/lib/libhello.so” DESTINATION “/usr/local/lib”
)

cmake ..
make
sudo make install

### 关于 ORB_SLAM1 的资源 ORB-SLAM系列算法由西班牙马德里自治大学(T.U. Madrid)的Raúl Mur-Artal和Juan D. Tardós等人提出并持续改进。对于ORB_SLAM1的具体资料,虽然目前更多关注集中在后续版本如ORB-SLAM2和ORB-SLAM3上,但仍有一些有价值的参考资料可以帮助理解这一早期版本。 #### 源码解析 针对ORB_SLAM1的源码解析相对较少,因为社区焦点已转向更新迭代后的版本。不过,在一些学术论坛和个人技术博客中仍能找到部分开发者分享的经验心得[^1]。这些文章通常会深入探讨核心模块的工作原理及其背后的数学基础,比如如何利用ORB特征点进行匹配、跟踪以及构建地图等过程[^4]。 #### 使用教程 尽管官方文档可能不再维护,网络上依然存在不少基于ORB_SLAM1的教学材料。这类指南往往涵盖了从环境配置到实际案例演示等多个方面,帮助新手快速入门。值得注意的是,由于不同操作系统间可能存在兼容性差异,因此建议参照具体平台下的安装说明执行操作[^3]。 #### 相关论文 原始研究团队发表了一系列高质量的研究成果来阐述ORB_SLAM的设计理念和技术细节。其中最具代表性的当属《ORB-SLAM:A Versatile and Accurate Monocular SLAM System》这篇论文,它不仅全面介绍了整个系统的架构特点,还提供了详尽实验数据验证其性能优势。 ```python # 示例代码片段展示ORB特征检测函数调用方式 def extract_orb_features(image): orb = cv2.ORB_create() keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(image, None) return keypoints, descriptors ```
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