VS2022+ORB-SLAM3在Windows下编译

一、部署opencv

（1）、下载opencv

官网地址

Releases - OpenCVhttps://opencv.org/releases/下载完成后，根据下载提示进行

（2）、配置环境

配置path路径

二、部署boost

（1）、下载boost

官网下载地址

Boost C++ Librarieshttps://www.boost.org/文件结构如图

（2）、编译boot库

运行该脚本会生成b2.exe应用程序，再通过cmd形式控制b2.exe生成lib、dll

在boost路径下cmd

输入命令

b2.exe --toolset=msvc-14.2 architecture=x86 address-model=64 link=static --build-type=complete --with-system --with-thread --with-date_time --with-filesystem --with-serialization

 命令解析

• --toolset=msvc-14.2

  • 作用：指定编译器工具链。msvc-14.2对应Visual Studio 2019（MSVC版本号14.2）
  • 常见值：

    • gcc/clang: 跨平台编译时使用

    • msvc-14.1: VS 2017

    • msvc-14.3: VS 2022

• architecture=x86

  • 作用：指定目标CPU架构为32位x86指令集，生成兼容32位系统的二进制文件。

  • 注意：与address-model=64组合时可能冲突（见下文）

• address-model=64

  • 作用：指定生成64位地址模型的二进制文件（即64位程序）。
  • 常见值：
    • 32: 32位程序
    • 64: 64位程序
  • 冲突说明：若同时设置architecture=x86和address-model=64，实际以address-model为准，生成64位代码

• link=static

  • 作用：生成静态链接库（.lib文件），编译后的程序运行时无需依赖Boost动态库。
  • 对比：
    • link=shared: 生成动态链接库（.dll+.lib），减少最终程序体积，但需分发动态库

• --build-type=complete

  • 作用：编译所有可能的库变体，包含：

    • Debug/Release版本

    • 静态/动态链接（需结合link参数）

    • 多线程/单线程（默认多线程）

  • 替代选项：--build-type=minimal仅生成必要库

• with-<库名>

  • 作用：指定需要编译的Boost库。例如：
    • with-system: 编译Boost.System
    • with-thread: 编译Boost.Thread
    • with-filesystem: 编译Boost.Filesystem
  • 默认行为：不指定时编译所有库，但部分库可能依赖外部组件（如Python）

三、下载CMake工具

（1）、下载CMake

官网地址

Download CMakehttps://cmake.org/download/

如果有下载过Qt Creator IDE的可以直接在里面找，根目录下找到Tools->CMake_64->bin

四、部署第三方库

（1）、编译DBoW2

在ORB-SLAM3forWindows-master文件夹下找到Thirdparty中的DBoW2

修改DBoW2中CMakeLists.txt文件

新建build文件夹

 使用CMake工具编译，生成sln解决方案

 

 打开sln解决方案生成库文件

VC++目录->包含目录

C/C++->代码生成

配置完成后右键->DBoW2项目->生成即可

（2）、编译g2o

在ORB-SLAM3forWindows-master文件夹下找到Thirdparty中的g2o

新建build文件夹，这里的CMakeLists.txt不需要更改

同上，使用CMake工具生成sln解决方案即可，打开sln

 C/C++->常规->附加包含目录

C/C++->预处理器->预处理器定义

 右键->g2o项目->生成即可

（3）、编译Pangolin

在ORB-SLAM3forWindows-master文件夹下找到Thirdparty中的Pangolin

新建build文件夹，这里的CMakeLists.txt也不需要更改 

 

 同上，使用CMake工具生成sln解决方案即可，打开sln

VC++目录->包含目录

VC++目录->库目录

C/C++->常规->附加包含目录

可以指定编译器宏，C/C++—>预处理器—>预处理器定义

COMPILEDWITHC11;

五、编译ORB_SLAM3

（1）、下载ORB_SLAM3

官网下载地址

https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3

（2）、编译ORB_SLAM3

新建build文件夹

设置CMakeLists.txt

设置完毕后通过CMake工具生成sln解决方案，生成方式同上，然后打开解决方案

VC++目录->包含目录

VC++目录->库目录

C/C++->预处理器->预处理器定义

确保运行为多线程

右键ORB_SLAM3项目->生成，出现opencv找不到错误提示，无法打开包括文件: “opencv/cv.h”: No such file or directory，可修改此处

从opencv的目录结构也可看的出来

 生成ORB_SLAM3，提示"CV_RGB2GRAY": 未声明的标识符，进入Traking.cc文件，添加以下头文件

生成ORB_SLAM3，提示“CvMat”: 未声明的标识符，进入PnPsolver.cc文件 

打开头文件PnPsolver.h，引入以下头文件

再次编译生成ORB_SLAM3，提示"CV_GRAY2BGR": 未声明的标识符 ，再次添加以下头文件

再次编译生成ORB_SLAM3，提示"CV_REDUCE_SUM": 未声明的标识符，添加以下头文件

此时就能生成成功了

六、编译mono_tum

（1）、配置环境

右键mono_tum项目->属性，VC++目录->包含目录

 VC++目录->库目录

C\C++->常规->附加包含目录

 C/C++–>预处理器–>预处理器定义

 确保运行库为多线程

 链接器->输入->附加依赖项

配置完成编译生成就可以通过了

（2）、测试数据

下载地址

https://vision.in.tum.de/rgbd/dataset/freiburg1/rgbd_dataset_freiburg1_desk.tgzhttps://vision.in.tum.de/rgbd/dataset/freiburg1/rgbd_dataset_freiburg1_desk.tgz将rgbd_dataset_freiburg1_desk解压至ORB-SLAM3forWindows-master\Examples\data，data需要自行新建

将所有opencv生成的dll文件、mono_tum应用程序，都放入ORB-SLAM3forWindows-master\Examples\Monocular\Release

修改ORB-SLAM3forWindows-master\Examples\Monocular路径下的TUM1.yaml文件，添加如下代码 

进入ORB-SLAM3forWindows-master\Vocabulary，解压ORBvoc.txt.tar，得到ORBvoc.txt

在ORB-SLAM3forWindows-master\Examples\Monocular\Release

 输入命令

mono_tum 盘符:\ORB-SLAM3forWindows-master\Vocabulary\ORBvoc.txt 盘符:\ORB-SLAM3forWindows-master\Examples\Monocular\TUM1.yaml 盘符:\ORB-SLAM3forWindows-master\Examples\data\rgbd_dataset_freiburg1_desk

如上述操作未能出现界面，以下提供文章供大家参考

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