InfrasCal 的安装和配置教程
2025-05-25 09:24:15作者:曹令琨Iris
项目基础介绍
InfrasCal 是一个基于基础设施的多相机系统内参和外参自动校准的C++库。该库支持多种相机模型,包括带有径向和切向畸变的针孔相机模型以及等距鱼眼模型。InfrasCal 适用于需要校准多相机系统的用户,特别是那些拥有映射数据集的多相机架校准。
主要编程语言
本项目主要使用 C++ 编程语言开发,同时使用了一些其他语言编写的第三方库。
关键技术和框架
- 针孔相机模型与鱼眼相机模型:支持两种相机模型,适用于不同的校准需求。
- 基础设施校准技术:利用已有的基础设施,如地图点,进行相机校准。
- Ceres Solver:一个开源的优化库,用于解决相机校准的非线性最小二乘问题。
- OpenCV:开源的计算机视觉库,用于图像处理和特征提取。
- CUDA:NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型,用于加速计算。
安装和配置准备工作
在开始安装 InfrasCal 之前,确保你的系统中已经安装以下依赖项:
- BLAS
- Boost
- Eigen3
- SuiteSparse
- Ceres-solver
- OpenCV 及 contrib 模块
- CUDA (可选,用于GPU加速)
同时,你需要安装编译工具和必要的开发包:
sudo apt-get install cmake git gcc g++ libopenblas-dev libblas-dev libeigen3-dev libgoogle-glog-dev
sudo apt-get install build-essential libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev freeglut3-dev libglew-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev libsuitesparse-dev libsqlite3-dev
安装步骤
- 安装 OpenCV
首先,安装 OpenCV 和 opencv_contrib:
mkdir -p ~/dev && cd ~/dev
git clone --depth 1 --branch 3.4.2 https://github.com/opencv/opencv.git
git clone --depth 1 --branch 3.4.2 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
cd opencv && mkdir build && cd build
CC=/usr/bin/gcc CXX=/usr/bin/g++ cmake .. -DWITH_CUDA=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules -DOPENCV_ENABLE_NONFREE:BOOL=ON
make -j8
sudo make install
- 安装 InfrasCal
接下来,克隆 InfrasCal 仓库并编译:
cd ~/dev
git clone https://github.com/youkely/InfrasCal.git
cd InfrasCal && mkdir build && cd build
CC=/usr/bin/gcc CXX=/usr/bin/g++ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j8
安装完成后,你可以通过以下命令运行示例程序来验证安装是否成功:
./build/bin/infrastr_calib --camera-count 5 \
--output ./data/demo/results \
--map ./data/demo/map \
--database ./data/demo/map/database.db \
--input ./data/demo/ \
--vocab ./data/vocabulary/sift128.bin \
-v --camera-model pinhole-radtan --save
请确保替换示例命令中的参数以匹配你的实际配置。
以上就是 InfrasCal 的详细安装和配置步骤。如果遇到任何问题,请查阅项目的官方文档或向社区寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

React Native鸿蒙化仓库
C++
176
261

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
861
511

🔥🔥🔥ShopXO企业级免费开源商城系统,可视化DIY拖拽装修、包含PC、H5、多端小程序(微信+支付宝+百度+头条&抖音+QQ+快手)、APP、多仓库、多商户、多门店、IM客服、进销存,遵循MIT开源协议发布、基于ThinkPHP8框架研发
JavaScript
93
15

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
129
182

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
259
300

deepin linux kernel
C
22
5

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
596
57

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.07 K
0

本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
398
371

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
332
1.08 K