在docker环境下从头搭建openvslam/orb_slam3的流程记录以及问题总结

玉堃2023-10-25 18:11

文章目录

    • [0. 前言](#0. 前言)
    • [1. MobaXterm软件](#1. MobaXterm软件)
    • [2. docker操作](#2. docker操作)
      • [2.1. 拉一个ubuntu镜像](#2.1. 拉一个ubuntu镜像)
      • [2.2. 修改名字（可选）](#2.2. 修改名字（可选）)
      • [2.3. 删除之前的docker镜像（可选）](#2.3. 删除之前的docker镜像（可选）)
    • [3. openvslam搭建流程](#3. openvslam搭建流程)
      • [3.1. 起容器](#3.1. 起容器)
      • [3.2. 前置包的安装](#3.2. 前置包的安装)
      • [3.3. 安装Eigen](#3.3. 安装Eigen)
      • [3.4. 安装opencv](#3.4. 安装opencv)
      • [3.5. 安装DBoW2](#3.5. 安装DBoW2)
      • [3.6. 安装g2o](#3.6. 安装g2o)
      • [3.7. 安装Pangolin库](#3.7. 安装Pangolin库)
      • [3.8. 安装yaml-cpp （可选）](#3.8. 安装yaml-cpp （可选）)
      • [3.9. 安装openvslam](#3.9. 安装openvslam)
      • [3.10. 安装openssh](#3.10. 安装openssh)
      • [3.11. MobaXterm软件远程连接容器](#3.11. MobaXterm软件远程连接容器)
      • [3.12. 运行demo](#3.12. 运行demo)
    • [4. orb_slam3搭建流程](#4. orb_slam3搭建流程)
      • [4. 1. 起容器](#4. 1. 起容器)
      • [4.2. 前置包的安装](#4.2. 前置包的安装)
      • [4.3. 安装Eigen](#4.3. 安装Eigen)
      • [4.4. 安装opencv](#4.4. 安装opencv)
      • [4.5. 安装Pangolin库](#4.5. 安装Pangolin库)
      • [4.6. 安装bosst库](#4.6. 安装bosst库)
      • [4.7. 安装DBoW2](#4.7. 安装DBoW2)
      • [4.8. 安装g2o](#4.8. 安装g2o)
      • [4.9. 安装Sophus](#4.9. 安装Sophus)
      • [4.10. 解压ORBvoc.txt.tar.gz压缩包](#4.10. 解压ORBvoc.txt.tar.gz压缩包)
      • [4.11. 安装orb_slam3](#4.11. 安装orb_slam3)
      • [4.12. 安装openssh](#4.12. 安装openssh)
      • [4.13. MobaXterm软件远程连接容器](#4.13. MobaXterm软件远程连接容器)
      • [4.14. 运行demo](#4.14. 运行demo)
    • [5. 编译问题](#5. 编译问题)
      • [5.1 MobaXterm相关问题](#5.1 MobaXterm相关问题)
        • [5.1.1 问题1：报错显示 "xclock command not found"：](#5.1.1 问题1：报错显示 “xclock command not found”：)
        • [5.1.2 问题2：报错显示 "Error: Can't open this Distplay"](#5.1.2 问题2：报错显示 "Error: Can't open this Distplay")
        • [5.1.3 问题3：报错显示 "error: XDG RUNTIME DIR not set in environment"](#5.1.3 问题3：报错显示 "error: XDG RUNTIME DIR not set in environment")
      • [5.2 编译问题](#5.2 编译问题)
        • [5.2.1 问题1：报错显示 "No rule to make target '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so', needed by 'src/libpangolin.so'. Stop"](#5.2.1 问题1：报错显示 "No rule to make target '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so', needed by 'src/libpangolin.so'. Stop")
        • [5.2.2 问题2：报错显示 "fatal error: openssl/md5.h: No such file or directory"](#5.2.2 问题2：报错显示 "fatal error: openssl/md5.h: No such file or directory")
        • [5.2.3 问题3：报错显示 "cannot find -lboost_serialization"](#5.2.3 问题3：报错显示 "cannot find -lboost_serialization")
      • [5.3. 之前遇到的编译问题](#5.3. 之前遇到的编译问题)
        • [5.3.1 问题1：报错显示 "Could not find the following static Boost libraries"](#5.3.1 问题1：报错显示 "Could not find the following static Boost libraries")
        • [5.3.2 问题2：报错显示 "/usr/bin/ld: cannot find -lboost_system-mt"](#5.3.2 问题2：报错显示 "/usr/bin/ld: cannot find -lboost_system-mt")
        • [5.3.3 问题3：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `__cudaRegisterFatBinary@libcudart.so.11.0"](#5.3.3 问题3：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `__cudaRegisterFatBinary@libcudart.so.11.0")
        • [5.3.4 问题4：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `ilGetIntege"](#5.3.4 问题4：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `ilGetIntege")
        • [5.3.5 问题5：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `std::__cxx11::basic_ostringstream<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >::basic_ostringstream()@GLIBCXX_3.4.26"](#5.3.5 问题5：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `std::__cxx11::basic_ostringstream<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >::basic_ostringstream()@GLIBCXX_3.4.26")
        • [5.3.6 问题6：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `log@GLIBC_2.29"](#5.3.6 问题6：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `log@GLIBC_2.29")
        • [5.3.7 问题7：报错显示 "apt-file not found"](#5.3.7 问题7：报错显示 "apt-file not found")
        • [5.3.8 问题8：报错显示 "ld.so.conf: No such file or directory"](#5.3.8 问题8：报错显示 "ld.so.conf: No such file or directory")

0. 前言

最近基于公司的需求，开始搭建Slam算法。在搭建Slam算法的过程中，我遇到了很多问题。为了方便后续的重复部署以及给读者朋友做一个参考，因此，我记录了在服务器上通过docker搭建openvslam以及orb_slam3的全部过程，并且整理了遇到的编译问题。

本文主要内容如下：

第一部分：MobaXterm软件

第二部分：docker操作

第三部分：openvslam搭建流程

第四部分：orb_slam3搭建流程

第五部分：编译问题

参考博客：

  1. github：zm0612，名称：openvslam-comments
  2. 作者：一点儿也不萌的萌萌，开源SLAM框架学习------OpenVSLAM源码解析： 第一节 安装和初探
  3. openvslam论文链接
  4. github：UZ-SLAMLab，名称：ORB_SLAM3
  5. 作者：抓饼先生，Boost笔记 1：下载、编译、安装、测试
  6. How to fix: fatal error: openssl/opensslv.h: No such file or directory in RedHat 7
  7. 在Ubuntu上安装C++库
  8. 【视频开发】【计算机视觉】doppia编译之四：安装其他库、编译和运行doppia
  9. 运行应用程序时出现GLIBCXX_3.4.26not found问题
  10. wsl2中安装QGC

1. MobaXterm软件

本次部署因为是在远程服务器上，无法在命令行窗口显示Slam的定位和建图过程。因此，采用带有Xserver的MobaXterm软件。该软件可以通过Xserver服务来可视化服务器上的图形化窗口。

第一步，建立你的session：

第二步，测试可视化显示

输入xclock或者xeyes查看是否可以可视化显示：

在可视化窗口时，遇到问题可以查看第5章节中是否存在解决方法，如果依旧没有解决可以在评论区提出，我们一起解决。

2. docker操作

2.1. 拉一个ubuntu镜像

bash 复制代码 
 sudo docker pull ubuntu:18.04

2.2. 修改名字（可选）

我个人喜欢把镜像重命名一下，方便管理。
注意：不是把原始镜像重命名，而是重新生成一个新的镜像

bash 复制代码 
sudo docker tag f9a80a55f492 liyi_cpp:1.0
# f9a80a55f492 是ubuntu:18.04的镜像编号。
# liyi_cpp:1.0是重命名的名字和版本号。

2.3. 删除之前的docker镜像（可选）

bash 复制代码 
sudo docker rmi ubuntu:18.04

3. openvslam搭建流程

OpenvSlam的官方仓库已经关闭，但是github作者：zm0612 已经fork下来可以继续进行安装。

该作者还有一个csdn的博客进行安装说明，我就是参考的这个博主的内容进行整理的。

读者朋友也可以参考这个博主的文章：
作者：一点儿也不萌的萌萌，开源SLAM框架学习------OpenVSLAM源码解析： 第一节 安装和初探

openvslam的环境包含以下安装包：

  • Eigen：用于矩阵运算。
  • g2o： 用于优化基于图的非线性误差函数。
  • SuiteSparse: 一组与稀疏矩阵相关的包。
  • DBoW2：用于图像检索的词袋图像数据库。
  • yaml-cpp：yaml文件管理的包。（可选）
  • OpenCV：数字图像处理的包。
  • Pangolin：用于可视化显示的包。

这些包我已经提前下好了，放在百度云中，读者朋友可以自行下载

链接：https://pan.baidu.com/s/1wT95r1iJFwyVg8vhPbcGtQ

提取码：1234

3.1. 起容器

基于之前拉取的镜像，起一个容器。

bash 复制代码 
sudo docker run --name openvslam -v /media/DATA/liyi/project/vscode:/data -p 6790:22 --gpus=all -it liyi_cpp:1.0 /bin/bash
# --name 后面是容器名字
# -v 指的是本地目录和容器目录的映射关系
# -p 指的是容器开放的端口的映射
# --gpus 指的是容器可以调用nvidia的gpu。all指的是全部的显卡
# -it 后面跟着镜像的名字和版本号

3.2. 前置包的安装

基于基础使用以及依赖库，需要提前安装一些包。代码如下：

bash 复制代码 
sudo apt update -y
apt upgrade -y --no-install-recommends
# basic dependencies
apt install -y build-essential pkg-config cmake git wget curl unzip vim
# g2o dependencies
apt install -y libatlas-base-dev libsuitesparse-dev
# OpenCV dependencies
apt install -y libgtk-3-dev
apt install -y ffmpeg
apt install -y libavcodec-dev libavformat-dev libavutil-dev libswscale-dev libavresample-dev
# eigen dependencies
apt install -y gfortran
# other dependencies
apt install -y libyaml-cpp-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev
# (if you plan on using PangolinViewer)
# Pangolin dependencies
apt install -y libglew-dev
# 用来读取jpeg图像的包。
apt install -y libjpeg

3.3. 安装Eigen

bash 复制代码 
cd /path/to/working/dir(工作路径)
# 版本也可以自己指定。eigen也可以通过我的百度云离线下载好，自己解压。
wget -q http://bitbucket.org/eigen/eigen/get/3.3.4.tar.bz2
tar xf 3.3.4.tar.bz2
rm -rf 3.3.4.tar.bz2
cd eigen-eigen-5a0156e40feb
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
sudo make install

安装好后，include文件和lib文件，分别在/usr/local/include和/usr/local/lib下。

3.4. 安装opencv

bash 复制代码 
cd /path/to/working/dir
# 版本也可以自己指定。
wget -q https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.0.zip
unzip -q 3.4.0.zip
rm -rf 3.4.0.zip
cd opencv-3.4.0
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DENABLE_CXX11=ON -DBUILD_DOCS=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF -DBUILD_JASPER=OFF -DBUILD_OPENEXR=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_TESTS=OFF -DWITH_EIGEN=ON -DWITH_FFMPEG=ON -DWITH_OPENMP=ON ..
make -j4
sudo make install

安装好后，include文件和lib文件，分别在/usr/local/include和/usr/local/lib下。

3.5. 安装DBoW2

bash 复制代码 
cd /path/to/working/dir
git clone https://github.com/shinsumicco/DBoW2.git
cd DBoW2
mkdir build 
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
sudo make install

安装好后，include文件和lib文件，分别在/usr/local/include和/usr/local/lib下。

3.6. 安装g2o

bash 复制代码 
cd /path/to/working/dir
# 可以自己在github上体现下载好。
git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git
cd g2o
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DCMAKE_CXX_FLAGS=-std=c++11 -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DBUILD_UNITTESTS=OFF -DBUILD_WITH_MARCH_NATIVE=ON -DG2O_USE_CHOLMOD=OFF -DG2O_USE_CSPARSE=ON -DG2O_USE_OPENGL=OFF -DG2O_USE_OPENMP=ON ..
make -j4
sudo make install

安装好后，include文件和lib文件，分别在/usr/local/include和/usr/local/lib下。

3.7. 安装Pangolin库

bash 复制代码 
cd /path/to/working/dir
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
git checkout ad8b5f83222291c51b4800d5a5873b0e90a0cf81
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
sudo make install

安装好后，include文件和lib文件，分别在/usr/local/include和/usr/local/lib下。

3.8. 安装yaml-cpp （可选）

执行以下命令：

bash 复制代码 
git clone https://github.com/jbeder/yaml-cpp
cd yaml-cpp
mkdir build 
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
sudo make install

3.9. 安装openvslam

DCMAKE_BUILD_TYPE可以根据需求选择Release或者Debug。

bash 复制代码 
cd /path/to/openvslam
mkdir build 
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DBUILD_WITH_MARCH_NATIVE=ON -DUSE_PANGOLIN_VIEWER=ON -DUSE_SOCKET_PUBLISHER=OFF -DUSE_STACK_TRACE_LOGGER=ON -DBOW_FRAMEWORK=DBoW2 -DBUILD_TESTS=ON ..
make -j4

3.10. 安装openssh

bash 复制代码 
#下载openssh
apt-get update
apt-get install openssh-server
# 设置root密码，然后设置两遍相同的密码，之后登陆的时候要用到
passwd
# 修改配置文件
apt-get install vim
vim /etc/ssh/sshd_config
# 注释掉 PermitRootLogin prohibit-password 这一行 添加这一行 PermitRootLogin yes 
# 5. 重启ssh服务
service ssh restart
# 或使用
# /etc/init.d/ssh restart

# 本机连接ssh
# ssh -p 6789 root@0.0.0.0
# 远程访问服务器docker里正在运行的容器
# ssh -p 6790 root@192.168.2.83

3.11. MobaXterm软件远程连接容器

和之前的方法一样，配置远程服务器的会话。注意端口是起容器时设置的端口号，在上述例子中为6790。

3.12. 运行demo

bash 复制代码 
cd slam编译所在位置/build
./run_euroc_slam -v /data/database/orb_vocab.dbow2 -d /data/database/EuRoC/V1_03_difficult/mav0 -c ../example/euroc/EuRoC_mono.yaml
# -v orb_vocab.dbow2的文件路径。可以在网上下载，或者通过我的百度云分享下载。
# -d 数据的所在路径
# -c 相机的配置文件

4. orb_slam3搭建流程

orb_slam3的github代码：github：UZ-SLAMLab，名称：ORB_SLAM3

orb_slam不用自己找第三方库，代码里面就自带各种三方库。（缺一个boost_1_83_0，需要自己下载。）

openvslam的环境包含以下安装包：

  • Eigen：用于矩阵运算。
  • g2o： 用于优化基于图的非线性误差函数。
  • Sophus: 这是一个李群的c++实现，通常用于二维和三维几何问题(即计算机视觉或机器人应用)。
  • DBoW2：用于图像检索的词袋图像数据库。
  • OpenCV：数字图像处理的包。
  • Pangolin：用于可视化显示的包。
  • boost：Boost库是为C++语言标准库提供扩展的一些C++程序库的总称。

搭建流程如下：

4. 1. 起容器

bash 复制代码 
sudo docker run --name orb_slam3 -v /media/DATA/liyi/project/vscode:/data -p 6788:22 --gpus=all -it liyi_cpp:1.0 /bin/bash
# --name 后面是容器名字
# -v 指的是本地目录和容器目录的映射关系
# -p 指的是容器开放的端口的映射
# --gpus 指的是容器可以调用nvidia的gpu。all指的是全部的显卡
# -it 后面跟着镜像的名字和版本号

4.2. 前置包的安装

基于基础使用以及依赖库，需要提前安装一些包。代码如下：

bash 复制代码 
sudo apt update -y
apt upgrade -y --no-install-recommends
# basic dependencies
apt install -y build-essential pkg-config cmake git wget curl unzip vim
# g2o dependencies
apt install -y libatlas-base-dev libsuitesparse-dev
# OpenCV dependencies
apt install -y libgtk-3-dev
apt install -y ffmpeg
apt install -y libavcodec-dev libavformat-dev libavutil-dev libswscale-dev libavresample-dev
# eigen dependencies
apt install -y gfortran
# other dependencies
apt install -y libyaml-cpp-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev
# (if you plan on using PangolinViewer)
# Pangolin dependencies
apt install -y libglew-dev
# 用来读取jpeg图像的包。
apt install -y libjpeg

4.3. 安装Eigen

bash 复制代码 
cd orb_slam3代码所在路径/Thirdparty_add/eigen-git-mirror
mkdir build 
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
sudo make install

4.4. 安装opencv

bash 复制代码 
cd orb_slam3代码所在路径/Thirdparty_add/opencv-4.8.0
mkdir build 
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DENABLE_CXX11=ON -DBUILD_DOCS=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF -DBUILD_JASPER=OFF -DBUILD_OPENEXR=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_TESTS=OFF -DWITH_EIGEN=ON -DWITH_FFMPEG=ON -DWITH_OPENMP=ON ..
make -j4
sudo make install

4.5. 安装Pangolin库

bash 复制代码 
cd orb_slam3代码所在路径/Thirdparty_add/Pangolin
mkdir build 
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
sudo make install

4.6. 安装bosst库

bash 复制代码 
cd orb_slam3代码所在路径/Thirdparty_add/boost_1_83_0
sh bootstrap.sh
./b2
./b2 --clean
./b2 install

参考博客流程：作者：抓饼先生，Boost笔记 1：下载、编译、安装、测试

4.7. 安装DBoW2

bash 复制代码 
cd orb_slam3代码所在路径/Thirdparty/DBoW2
mkdir build 
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
sudo make install

4.8. 安装g2o

bash 复制代码 
cd orb_slam3代码所在路径/Thirdparty/g2o
mkdir build 
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DCMAKE_CXX_FLAGS=-std=c++11 -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DBUILD_UNITTESTS=OFF -DBUILD_WITH_MARCH_NATIVE=ON -DG2O_USE_CHOLMOD=OFF -DG2O_USE_CSPARSE=ON -DG2O_USE_OPENGL=OFF -DG2O_USE_OPENMP=ON ..
make -j4
sudo make install

4.9. 安装Sophus

bash 复制代码 
cd orb_slam3代码所在路径/Thirdparty/Sophus
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
make install

4.10. 解压ORBvoc.txt.tar.gz压缩包

bash 复制代码 
cd orb_slam3代码所在路径/Vocabulary
tar -xf ORBvoc.txt.tar.gz

4.11. 安装orb_slam3

DCMAKE_BUILD_TYPE可以根据需求选择Release或者Debug。

bash 复制代码 
cd orb_slam3代码所在路径
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j4

我的docker环境为：

4.12. 安装openssh

bash 复制代码 
#下载openssh
apt-get update
apt-get install openssh-server
# 设置root密码，然后设置两遍相同的密码，之后登陆的时候要用到
passwd
# 修改配置文件
apt-get install vim
vim /etc/ssh/sshd_config
# 注释掉 PermitRootLogin prohibit-password 这一行 添加这一行 PermitRootLogin yes 
# 5. 重启ssh服务
service ssh restart
# 或使用
# /etc/init.d/ssh restart

# 本机连接ssh
# ssh -p 6789 root@0.0.0.0
# 远程访问服务器docker里正在运行的容器
# ssh -p 6790 root@192.168.2.83

4.13. MobaXterm软件远程连接容器

和之前的方法一样，配置远程服务器的会话。注意端口是起容器时设置的端口号，在上述例子中为6788。

4.14. 运行demo

bash 复制代码 
cd slam编译所在位置/build
../Examples/Monocular/mono_euroc ../Vocabulary/ORBvoc.txt ../Examples/Monocular/EuRoC.yaml /data/database/EuRoC/V1_03_difficult ../Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/V103.txt test

# 第一个参数是ORBvoc.txt的路径
# 第二个参数是箱子配置参数的路径
# 第三个参数是数据的路径
# 第四个参数是时间戳txt文件的路径
# 第五个轨迹文件名

5. 编译问题

5.1 MobaXterm相关问题

5.1.1 问题1：报错显示 "xclock command not found"：

解决：

x11的包没有安装，需要通过下属代码进行安装：

bash 复制代码 
sudo apt-get update
sudo apt-get install x11-apps
5.1.2 问题2：报错显示 "Error: Can't open this Distplay"

解决：

这是找不到显示的服务器，需要添加服务器的地址和端口号。

首先，编辑环境变量：

bash 复制代码 
vim ~/.bashrc

添加显示服务器地址和端口号：

bash 复制代码 
# 例如我的
export DISPLAY=192.168.2.136:0.0

再刷新环境变量：

bash 复制代码 
source ~/.bashrc
5.1.3 问题3：报错显示 "error: XDG RUNTIME DIR not set in environment"

解决：

XDG运行的缓存没有地方存储，需要设置存放目录。

首先，编辑环境变量：

bash 复制代码 
vim ~/.bashrc

添加显示服务器地址和端口号：

bash 复制代码 
# 例如我的
export XDG_RUNTIME_DIR=/tmp/runtime_root

再刷新环境变量：

bash 复制代码 
source ~/.bashrc

5.2 编译问题

5.2.1 问题1：报错显示 "No rule to make target '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so', needed by 'src/libpangolin.so'. Stop"
bash 复制代码 
make[2]: *** No rule to make target '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so', needed by 'src/libpangolin.so'.  Stop.
CMakeFiles/Makefile2:168: recipe for target 'src/CMakeFiles/pangolin.dir/all' failed
make[1]: *** [src/CMakeFiles/pangolin.dir/all] Error 2
Makefile:151: recipe for target 'all' failed
make: *** [all] Error 2

libpangolin.so需要libjpeg.so文件，但是libjpeg.so不存在。

解决方法：

  1. 先查看/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so是否存在，没有的话则重新下载：
bash 复制代码 
apt install -y libjpeg

如果存在，但是名称不一样。如下图：
则可以进行软连接。

bash 复制代码 
ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so.8 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so
# 第一个是源文件。
# 第二个是软连接生成的文件。

其他包也同理：

5.2.2 问题2：报错显示 "fatal error: openssl/md5.h: No such file or directory"

没有下载openssl

解决方法：

bash 复制代码 
sudo apt-get install libssl-dev

解决方法引用自How to fix: fatal error: openssl/opensslv.h: No such file or directory in RedHat 7

5.2.3 问题3：报错显示 "cannot find -lboost_serialization"

该docker没有lboost_serialization库，需要下载boost库。

解决方法：

之前文章中介绍过boost库的下载方法。如下：

bash 复制代码 
cd orb_slam3代码所在路径/Thirdparty_add/boost_1_83_0
sh bootstrap.sh
./b2
./b2 --clean
./b2 install

解决方法引用自作者：抓饼先生，Boost笔记 1：下载、编译、安装、测试

5.3. 之前遇到的编译问题

我之前编译siftgpu遇到的问题，和本文章相关不大，只是总结在这，方便我后续查看。

5.3.1 问题1：报错显示 "Could not find the following static Boost libraries"
bash 复制代码 
Could not find the following static Boost libraries
      boost_system
      boost_filesystem
      boost_thread
      boost_date_time
      boost_chrono
      boost_regex
      boost_serialization
      boost_program_options

解决方法：

bash 复制代码 
apt install libboost-all-dev
5.3.2 问题2：报错显示 "/usr/bin/ld: cannot find -lboost_system-mt"
bash 复制代码 
/usr/bin/ld: cannot find -lboost_program_options-mt
/usr/bin/ld: cannot find -lboost_filesystem-mt
/usr/bin/ld: cannot find -lboost_system-mt
/usr/bin/ld: cannot find -lboost_thread-mt

这里出现错误的原因，是boost库链接出错，这时候我们需要修改CMakeList.txt文件，这里我就直接把CMakeList.txt贴出来，修改的地方做过注释。

解决方法：
【视频开发】【计算机视觉】doppia编译之四：安装其他库、编译和运行doppia

在错误四：

5.3.3 问题3：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `__cudaRegisterFatBinary@libcudart.so.11.0"

解决方法:

没有libcudart.so.11.0，请安装cuda，并配置cuda环境。

5.3.4 问题4：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `ilGetIntege"
bash 复制代码 
undefined reference to `ilInit'
undefined reference to `ilGenImages'
undefined reference to `ilBindImage'
 undefined reference to `ilLoadImage'
undefined reference to `ilGetInteger'
undefined reference to `ilGetInteger'
undefined reference to `ilGetInteger'
undefined reference to `ilGetInteger'

解决方法：

安装 devil库
在Ubuntu上安装C++库

bash 复制代码 
sudo apt-get install libdevil1c2 libdevil-dev
apt-file show libdevil1c2

libdevil1c2: /usr/bin/ilur

libdevil1c2: /usr/lib/libIL.so.1

libdevil1c2: /usr/lib/libIL.so.1.1.0

libdevil1c2: /usr/lib/libILU.so.1

libdevil1c2: /usr/lib/libILU.so.1.1.0

libdevil1c2: /usr/lib/libILUT.so.1

libdevil1c2: /usr/lib/libILUT.so.1.1.0

libdevil1c2: /usr/share/doc/libdevil1c2/changelog.Debian.gz

libdevil1c2: /usr/share/doc/libdevil1c2/copyright

libdevil1c2: /usr/share/lintian/overrides/libdevil1c2\

5.3.5 问题5：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `std::__cxx11::basic_ostringstream<char, std::char_traits, std::allocator >::basic_ostringstream()@GLIBCXX_3.4.26"

解决：

libstdc++.so.6.0.25中不包含GLIBCXX的3.4.26版本，因此需要下载libstdc++.so.6.0.26，然后重新软连接到libstdc++.so.6

一般libstdc++都在/usr/lib64中，但是我在docker中为/usr/lib/x86_64-linux-gnu

参考：运行应用程序时出现GLIBCXX_3.4.26not found问题

5.3.6 问题6：报错显示 "//data/casia_mosaic_liyi_linux/src/siftgpu_extractor/SiftGPU/bin/libsiftgpu.so: undefined reference to `log@GLIBC_2.29"

解决方法：

检查/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so，看看是否存在或者，兼容GLIBC_2.29.

检查命令：

bash 复制代码 
strings /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 | grep GLIBC_

没有lib.so，则安装glibc-2.29，并进行安装和编译

bash 复制代码 
cd glibc-build
../glibc-2.29/configure --prefix=/usr/lib/glibc-2.29
make -j8
make install

然后进行软连接：

bash 复制代码 
ln -sf /usr/lib/glibc-2.29/lib/libm-2.29.so libm.so.6

参考博客：wsl2中安装QGC

缺失bison和gawk，或者bison和gawk的版本过低。

解决办法：

更新文件　gawk 和　bison

命令为：

sudo apt-get install gawk

sudo apt-get install bison

然后libsiftgpu.so的重新编译生成。在SiftGPU下进行编译。

用ldd /bin/libsiftgpu.so来进行测试。

参考博客：SiftGPU在Ubuntu和Windows下的编译与使用

5.3.7 问题7：报错显示 "apt-file not found"

解决：

bash 复制代码 
sudo apt-get update
sudo apt-get install apt-file
sudo apt-file update
5.3.8 问题8：报错显示 "ld.so.conf: No such file or directory"

在指定位置建立ld.so.conf

bash 复制代码 
mkdir -p $prefix/etc
touch $prefix/etc/ld.so.conf

参考博客：ld.so.conf: No such file or directory

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