visualSFM

Ubuntu18.04配置VisualSFM
参考：https://www.jianshu.com/p/cc0b548313e9

VisualSFM有GPU和NO_GPU两个版本，本文安装VisualSFM为有GUP版本

VisualSFM配置主要过程有：

1. Build VisualSFM

2. Build SiftGPU

3. Build Multicore Bundle Adjustment (a.k.a. “pba”)

4. Hack PMVS-2

5. Build Graclus 1.2

6. Hack CMVS

7. Running VisualSFM

一、安装前提

已经安装必须的工具和依赖
sudo apt install make build-essential pkg-config liblapack-dev gfortran jhead imagemagick libc6-dev-i386 libgtk2.0-dev libdevil-dev libboost-all-dev libatlas-cpp-0.6-dev libatlas-base-dev libcminpack-dev libgfortran3 libmetis-edf-dev libparmetis-dev freeglut3-dev

已经安装Nvidia显卡驱动和Cuda（GPU版本需要）            
安装过程中提示“cannot find -lXXX”，安装对应版本依赖。

二、编译VisualSFM
解压 VisualSFM_linux_64bit.zip，进入vsfm文件夹，open in Terminal，输入make
如果提示“...cannot be used when making a PIE project, recompile with -fPIC”，打开makefile文件，在LIB_LIST += 后添加“-no-pie”，然后重新make。

这一步只是生成了VisualSFM软件界面。

三、编译SiftGPU得到libsiftgpu.so
下载SiftGPU并得到编译文件，艰难过程
1.解压SiftGPU-V400.zip，进入SiftGPU文件夹，右键open in Terminal，输入make
可能出现数条以下错误：
/usr/bin/ld: cannot find XXX

一个个装包

其中/usr/bin/ld: cannot find -lIL 错误一直无法解决，最终找到该包为libdevil-dev包，进行安装，
$sudo apt-get install libdevil-dev

接着继续
$make
运行成功后在目录下得到一个libsiftgpu.so，copy该文件到上上一步的vsfm/bin中，即与VisualSFM程序同目录

四、编译pba-master包得到libpba.so
解压pba-master.zip
进入src/pba文件夹，编辑“SparseBundleCU.h” 和“pba.h” 文件，分别在顶部添加#include <stdlib.h>
回到pba-master文件夹下，右键open in Terminal，输入make
make完成后，把pba-master/bin下的libpba.so拷贝到上上一步的vsfm/bin中，即与VisualSFM程序同目录

五、接着生成pmvs2，cmvs，genOption三个二进制文件
在https://github.com/pmoulon/CMVS-PMVS上下载CMVS-PMVS-master.zip,解压后进入/VFMSource/CMVS-PMVS-master/program目录

$mkdir build
$cd build
$cmake ..
$make
到CMVS-PMVS/program/build/main下，将pmvs2，cmvs，genOption三个二进制文件拷贝到上上上一步的vsfm/bin中

六、VisualSFM运行
1.切换到vsfm/bin中，双击运行VisualSFM文件。
2.将VisualSFM添加到环境变量中，利用命令行运行。
$udo gedit ~/.bashrc
文件底部添加
export PATH=$PATH:/home/路径/vsfm/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/你的/路径/vsfm/bin
保存关闭，在命令行输入source ~/.bashrc 刷新一下输入VisualSFM&，即可运行

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PS:
在解决/usr/bin/ld: cannot find -lIL
过程中也经过一通操作，做了以下事：

参考：https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5149067.html

由于特征匹配是SLAM中非常耗时间的一步,普通SIFT计算非常慢，普通PC上计算一个640×480的图中的SIFT大约需要几百毫秒左右,SIFTGPU能够明显地提升程序提取SIFT的速度。同时，它的代码大部分是基于OpenGL的，即使在没有英伟达显卡的机器上也能运行起来。

下载SiftGPU与依赖库

1.确保有OpenGL

查看是否安装opengl
dpkg -l|grep opengl
=============================OpenGL安装=====================================
参考：https://www.linuxidc.com/Linux/2017-03/141555.htm
首先不可或缺的就是编译器与基本的函数库，如果系统没有安装的话，依照下面的方式安装：

$ sudo apt-get install build-essential

安装OpenGL Library

$ sudo apt-get install libgl1-mesa-dev

安装OpenGL Utilities

$ sudo apt-get install libglu1-mesa-dev
      OpenGL Utilities 是一组建构于 OpenGL Library 之上的工具组，提供许多很方便的函数，使 OpenGL 更强大且更容易使用。

安装OpenGL Utility Toolkit

$ sudo apt-get install libglut-dev
      OpenGL Utility Toolkit 是建立在 OpenGL Utilities 上面的工具箱，除了强化了 OpenGL Utilities 的不足之外，也增加了 OpenGL 对于视窗介面支援。
      注意：在这一步的时候，可能会出现以下情况，shell提示：

Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
E: Unable to locate package libglut-dev
将上述$ sudo apt-get install libglut-dev命令改成$ sudo apt-get install freeglut3-dev即可。

2.Opengl按以上步骤安装好后下载GLEW
GLEW下载地址http://glew.sourceforge.net/，需根据opengl版本下载对应版本
运行以下文件opengl.c查看openGL版本，

#include <iostream>
#include <GL/glut.h>
// #include "stdafx.h"

//int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
int main(int argc, char *argv[])
{
    glutInit(&argc, (char**)argv);
    //显示模式初始化
    glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE|GLUT_RGB|GLUT_DEPTH);
    //定义窗口大小
    glutInitWindowSize(300,300);
    //定义窗口位置
    glutInitWindowPosition(100,100);
    //创建窗口
    glutCreateWindow("OpenGL Version");
    const GLubyte* name = glGetString(GL_VENDOR); //返回负责当前OpenGL实现厂商的名字
    const GLubyte* biaoshifu = glGetString(GL_RENDERER); //返回一个渲染器标识符，通常是个硬件平台
    const GLubyte* OpenGLVersion =glGetString(GL_VERSION); //返回当前OpenGL实现的版本号
    const GLubyte* gluVersion= gluGetString(GLU_VERSION); //返回当前GLU工具库版本
    printf("OpenGL实现厂商的名字：%s\n", name);
    printf("渲染器标识符：%s\n", biaoshifu);
    printf("OpenGL实现的版本号：%s\n",OpenGLVersion );
    printf("OGLU工具库版本：%s\n", gluVersion);
    system("pause");
    return 0;
}

输入命令：
g++ -o test /home/zsl/Desktop/opengl.c -lGL -lGLU -lglut
./test
输出信息：
OpenGL实现厂商的名字：NVIDIA Corporation
渲染器标识符：GeForce RTX 2080 Ti/PCIe/SSE2
OpenGL实现的版本号：4.6.0 NVIDIA 418.39
OGLU工具库版本：1.3
sh: 1: pause: not found

依据opengl版本，我下载的最新版的glew的zip包，解压，进入目录/glew-2.1.0，glew是用makefile直接编译的，不用cmake，直接在当前目录打开终端
$ make
$ sudo make install

其将以下编译好的文件libGLEW.a  libGLEW.so  libGLEW.so.2.1  libGLEW.so.2.1.0
放在了/usr/lib64目录下，由于之后我们要用cmake去编，但是它可能找不到这个文件夹，所以需要告诉系统该文件夹下有要找的链接库：
$ sudo ldconfig /usr/lib64

3.完成glew操作后，开始编译SiftGPU，在下载好SiftGPU-V400.zip后解压，进入解压文件下/SiftGPU-V400/SiftGPU目录中，打开终端进行make操作。
$ make

这通操作过后依然/usr/bin/ld: cannot find -lIL

最终解决是一个libdevil-dev包没装。

下一章试试运行下