Ceres Solver 从1.14.0升级到2.0.0的兼容性问题解析
2025-06-16 23:19:42作者:翟江哲Frasier
升级过程中的链接错误分析
在将Ceres Solver从1.14.0版本升级到2.0.0版本时,开发者可能会遇到链接错误。典型错误信息显示为"undefined reference to ceres::Problem::AddResidualBlock",这表明项目在链接阶段无法找到正确的Ceres库实现。
这种问题通常源于以下几个原因:
- 系统中存在多个不同版本的Ceres库
- CMake配置没有正确指向新安装的2.0.0版本库
- 链接顺序不正确导致符号解析失败
解决方案
针对链接错误,开发者可以采取以下解决措施:
- 明确指定库文件路径:在CMakeLists.txt中直接使用完整路径指向新版本的库文件,例如:
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} /usr/local/lib/libceres.so.2.0.0)
-
确保环境变量正确:检查LD_LIBRARY_PATH等环境变量是否包含新版本库的路径。
-
清理旧版本残留:彻底移除旧版本的库文件和头文件,避免链接器找到错误的版本。
AutoDiffCostFunction的API变更
在升级到2.0.0版本后,开发者可能会遇到AutoDiffCostFunction相关的编译错误。错误信息通常提示"static assertion failed: Can't run the dynamic-size constructor if the number of residuals is not ceres::DYNAMIC"。
这是因为在2.0.0版本中,AutoDiffCostFunction的构造函数行为发生了变化:
- 对于编译时确定残差维度的cost function,应该使用静态大小的构造函数
- 只有在残差维度需要在运行时确定时,才使用DYNAMIC版本的构造函数
代码适配建议
对于使用模板显式实例化的代码,如:
template class ceres::AutoDiffCostFunction<PinholeCameraFunctor, 2, 3, 4, 3, 3>;
在2.0.0版本中,这种写法可能不再必要,甚至会导致编译错误。开发者可以考虑:
- 移除显式模板实例化,让编译器自动推导
- 确保使用正确的构造函数形式
- 检查残差维度是否确实需要在编译时确定
最佳实践
为了确保平稳升级,建议开发者:
- 仔细阅读Ceres Solver的版本变更说明
- 逐步测试各个功能模块
- 保持开发环境的整洁,避免多版本共存
- 对于复杂的项目,考虑分阶段升级
通过以上方法,开发者可以顺利完成从1.14.0到2.0.0版本的升级,并充分利用新版本提供的改进和优化。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
1.03 K
492