摘要：可以其中中的改为或，加快速度测试修改，将其中的改为放置数据集的地方，比如我的。我只保留了一个我下载的数据集对应的代码，其余的都删除了。最后运行然后结果就出来了待办事项在中调用深度相机上述相关配置的具体教程参考资料
在网站https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets中的dataset下载数据集，注意下载ASL Dataset Format格式，我下载的是mh03.
opencv主要用于ORB特征点提取。
首先在OpenCV官网上，下载一款你喜欢的OpenCV版本，选择sources版本。
sudo apt-get install cmake sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff4.dev libswscale-dev libjasper-dev 解压下载的文件夹，然后进入解压的文件夹
mkdir build //创建文件夹保存编译文件cd buildcmake ..make -j32sudo make install // 时间比较漫长这一步执行完毕之后，Opencv的编译过程就结束了，接下来的工作就是配置一些Opencv的编译环境。
首先打开一个文件
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf 打开的是一个空文件，直接在上面输入下面的语句就好，
/usr/local/lib 执行如下命令使得刚才的配置路径生效：
sudo ldconfig 再配置bash
sudo gedit /etc/bash.bashrc 我一般习惯在最开始的地方加，加上下面的语句
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig export PKG_CONFIG_PATH保存配置
source /etc/bash.bashrcsudo updatedb完成一个小功能，用C++和opencv读取一张图片
新建show.cpp的文件，用来写c++代码
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(void){Mat image = imread("1.jpg"); //MAT是数据类型（主要用来保存图片信息），image是变量名称。 imshow("image_show",image); //image在这个窗口上显示. waitKey(20000); //等待KEY,2000毫秒，2s等待输入，过了2s自动执行return 0. return 0;}执行
g++ show.cpp -o show `pkg-config --cflags --libs opencv`./show如果可以显示图像，那么就认为OpenCV完美的编译成功，可以进行后续操作了。
Pangolin 主要是用来可视化的. 下载和安装地址为下面的这个官方地址: https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.
首先安装一些依赖项
# See what package manager and packages are recommended./scripts/install_prerequisites.sh --dry-run recommended# Override the package manager choice and install all packages./scripts/install_prerequisites.sh -m brew all然后就可以build
# Get Pangolincd ~/your_fav_code_directorygit clone --recursive https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.gitcd Pangolin # Install dependencies (as described above, or your preferred method)./scripts/install_prerequisites.sh recommended# Configure and buildmkdir build && cd buildcmake ..cmake --build .# GIVEME THE PYTHON STUFF!!!! (Check the output to verify selected python version)cmake --build . -t pypangolin_pip_installsudo make install# Run me some tests! (Requires Catch2 which must be manually installed on Ubuntu.)ctest //这个即使不成果也不影响代码运行Eigen3官方网站：https://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page
可以点击图中的字样下载，按照Eigen3官方的说法不需要make install。
但是，我在后面编译的时候却遇到了问题，所以在这一步我还是对eigen库进行了编译。
unzip Eigen3 *.zipcd Eigen3 *mkdir buildcd buildcmake ..make -j32sudo make install 看的一个帖子说必须要安装boost库，那就为了避免报错那就安装吧。
到boost官网安装一个boost库的压缩包，我下的是1.77.0版本
解压，tar -xzvf 下载的文件
进入解压的文件，然后执行如下的操作就好
sudo ./bootstrap.shsudo ./b2 install完成！
官方的ORB_SLAM3地址：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git
最好用git的方式下载，否则一些依赖库可能就没法下载
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3下载下来之后就可以执行编译，值得注意的是，ORB_SLAM3中需要两个必要的库DBoW2和g2o，这两个库都在ORB_SLAM3下载下来的文件中，在执行build.sh的时候，首先是对这两个库的安装。
cd ORB_SLAM3chmod +x build.sh./build.sh //可以其中make -jn中的n改为32或16，加快速度修改ORB_SLAM3/Examples/euroc_examples.sh，将其中的pathDatasetEuroc改为放置数据集的地方，比如我的./datasets。我只保留了一个我下载的数据集对应的mh03代码，其余的都删除了。
最后运行
./euroc_examples.sh然后结果就出来了
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