forked from logzhan/ORB-SLAM3-UESTC
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# ORB-SLAM3 -UESTC使用说明
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## 一、基本操作
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### 1.1 代码的编译
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```shell
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# 如果没有build文件夹则创建build文件夹
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mkdir build
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cd build
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# 该命令会在当前目录的上级目录中查找CMakeLists.txt文件，并使用CMake生成Makefile。CMAKE_BUILD_TYPE指定编译的模式，这里指定为# Release，表示编译优化版本，以提高代码的性能
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cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
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# 该命令会使用Makefile编译和构建代码。Makefile是由CMake生成的，它包含了编译和构建代码所需的所有信息。在运行make命令后，它会# # 编译和构建代码，并在当前目录生成可执行文件或库文件
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# make -j4 命令用于在Linux或Unix系统上使用多个线程同时编译代码
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make
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### 1.2 代码的运行
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实际上是执行Examples目录下的mono_euroc_cap程序并提供两个参数信息，分别为ORBvoc.txt和cam2.yaml。
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ORBvoc是ORB-SLA-M2中使用的词汇表（vocabulary），也称为字典。ORB-SLAM2是一种基于特征点的实时单目SLAM算法，用于在机器人或无人机等设备上进行实时定位和建图。ORBvoc词汇表包含了一组视觉特征点的描述符，用于对图像进行特征点匹配和建图。在ORB-SLAM2中，ORB-voc词汇表用于实现回环检测和重定位，以提高定位和建图的准确性和鲁棒性。ORBvoc词汇表是通过使用一些大规模的数据集（如TUM、KITTI等）进行训练得到的，可以通过下载预训练的ORBvoc词汇表来加速ORB-SLAM2的使用。
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cam.yaml是摄像头的标定信息。
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```shell
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# 原版
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# 运行可执行程序 mono_euroc_cap 参数0为ORBvoc.txt 参数1为./Examples/Monocular/cam2.yaml
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./Examples/Monocular/mono_euroc_cap ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/cam2.yaml
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# zhanli整理版
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./Application/mono_euroc_cap ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Application/cam2.yaml
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```
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