Pangolin项目在Ubuntu 20.04上的编译问题分析与解决方案
问题背景
Pangolin是一个轻量级的3D视觉库,广泛应用于SLAM、计算机视觉等领域。在Ubuntu 20.04系统上编译最新版本的Pangolin时,开发者可能会遇到一些编译错误,主要与OpenEXR库和编译器选项相关。
错误现象
在Ubuntu 20.04(Focal)系统上编译Pangolin时,会出现以下几类错误:
-
OpenEXR相关错误:编译器报告
half.h头文件中的operator=操作符存在deprecated-copy问题,这是由于OpenEXR库的实现方式触发了现代C++的拷贝构造函数弃用警告。 -
编译器选项错误:系统报告无法识别
-Wno-deprecated-register、-Wno-null-pointer-subtraction和-Wno-null-pointer-arithmetic等编译选项。 -
警告被视为错误:由于项目中设置了
-Werror选项,所有警告都会被当作错误处理,导致编译失败。
问题根源分析
经过深入分析,这些问题主要源于以下几个方面:
-
Ubuntu 20.04的编译器版本:该系统默认安装的GCC/G++版本较旧,不支持某些较新的编译器警告选项。
-
OpenEXR库版本兼容性:系统自带的OpenEXR库实现使用了某些在现代C++标准中被认为不安全的编码模式。
-
Pangolin的编译选项配置:项目中的某些编译选项是针对较新版本的编译器设计的,在旧版本编译器上无法识别。
解决方案
临时解决方案
对于急需在Ubuntu 20.04上使用Pangolin的开发者,可以采用以下临时解决方案:
-
修改CMakeLists.txt: 移除不支持的编译器选项,特别是
-Wno-null-pointer-arithmetic和-Wno-null-pointer-subtraction。 -
设置环境变量: 在运行cmake时添加
CXXFLAGS="-Wno-error=deprecated-copy"选项,避免将特定警告视为错误。 -
使用特定版本: 可以考虑使用Pangolin的v0.9版本分支,该版本对Ubuntu 20.04有更好的兼容性。
长期解决方案
对于项目维护者和希望长期稳定使用的开发者,建议:
-
条件编译选项: 在CMake脚本中添加对编译器版本的检测,只在支持的编译器版本上启用特定的警告选项。
-
OpenEXR版本管理: 考虑使用较新版本的OpenEXR库,或者为不同系统版本提供不同的编译配置。
-
CI/CD支持: 在持续集成系统中添加对Ubuntu 20.04的测试支持,确保兼容性。
版本兼容性对比
通过对Ubuntu不同版本的测试,我们发现:
| 系统版本 | 编译表现 |
|---|---|
| Ubuntu 20.04 | 出现多种编译错误,主要与OpenEXR和编译器选项相关 |
| Ubuntu 22.04 | 编译顺利,无警告和错误 |
| Ubuntu 24.04 | 出现少量警告,但不影响编译 |
最佳实践建议
-
升级系统:如果可能,建议将系统升级到Ubuntu 22.04或更高版本,以获得更好的兼容性。
-
容器化开发:考虑使用Docker容器进行开发,可以灵活选择基础镜像版本。
-
版本锁定:对于生产环境,建议锁定Pangolin和依赖库的特定版本,确保稳定性。
结论
Pangolin在Ubuntu 20.04上的编译问题主要源于系统组件版本与项目需求的差异。通过合理的配置调整和版本选择,开发者仍然可以在该平台上成功编译和使用Pangolin。随着Ubuntu 20.04逐步退出主流支持,建议开发者考虑升级到更新的系统版本,以获得更好的开发体验和长期支持。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00