Linux下cmake編譯流程實踐--初學篇

Linux 下文件顏色說明

1. 紅色表示壓縮包文件
2. 綠色代表可執行文件
3. 藍色表示文件夾
4. 白色表示一般性文件

Linux 下hello SLAM 工程編譯

參考視覺SLAM工程，設計最簡單的文件如下：

#include<iostream>
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    cout<<"Hello, SLAM!"<<endl;
    return 0;
}

g++ hello.cpp 則默認編譯生成a.out，若要指定文件名，則採用g++ -o hello.out hello.cpp
在實際操作過程中，則採用cmake來管理代碼，此方法管理多文件時比較方便。首先創建build文件夾就用來存儲生成的中間文件，然後創建並編輯CMakeLists.txt文件如下：

#聲明Cmake的最低版本信息
cmake_minimum_required( VERSION 2.8) 
#聲明一個cmake工程
project( HelloSLAM)
#添加執行文件
add_executable(HelloSLAM hello.cpp)

編譯過程中，先進入build文件夾，然後

cd build 
cmake ..
make

工程中使用庫

首先編寫庫文件，這裏創建libHelloSlam.cpp，以及libHelloSlam.h，其中CPP文件如下：

#include<iostream>
using namespace std;
void printHello()
{
    cout<<"hello SLAM"<<endl;
}

添加 CMakeLists.txt文件內容

cmake_minimum_required( VERSION 2.8)

project( HelloSLAM)

add_executable(HelloSLAM hello.cpp)
add_library(libHello SHARED libHelloSlam.cpp)

然後，按照上述同樣的方法進行cmake以及make指令，會生成liblibHello.so文件（共享庫，相對於靜態庫更省空間）。然後編寫庫文件的頭文件，方便其他地方調用，其頭文件如下：

#ifndef LIBHELLOSLAM_H_
#define LIBHELLOSLAM_H_
void printHello();
#endif

創建主函數，以及修改調用

#include "libHelloSlam.h"
int main( int argc, char** argv)
{
    printHello();
    return 0;
}

添加CMakeLists.txt如下

cmake_minimum_required( VERSION 2.8)
project( HelloSLAM)
add_executable(HelloSLAM hello.cpp)
add_executable(useHello useHello.cpp)
target_link_libraries(useHello libHello)
add_library(libHello SHARED libHelloSlam.cpp)

至此，完成最後的cmake，以及make指令就可以實現調用庫函數輸出了。

在實際使用C++工程中，常採用這種方法實現整個工程的編譯。

一個不是很恰當的例子：Eigen庫的使用

之所以選用eigen庫，是因爲eigen庫在APM，PX4以及SLAM中都會用到，是一個常見的高效的矩陣運算庫。在Ubuntu的安裝方法爲：

sudo apt-get install libeigen3-dev

默認情況下，該庫會安裝在/usr/include/eigen3下。之所以說是一個不是很恰當的例子，是由於該庫只有頭文件，沒有對應的cpp文件。其對應的CMakeLists.txt文件爲

cmake_minimum_required( VERSION 2.8)
project( HelloSLAM)
add_executable(HelloSLAM hello.cpp)
add_executable(useHello useHello.cpp)
target_link_libraries(useHello libHello)
add_library(libHello SHARED libHelloSlam.cpp)

include_directories("/usr/include/eigen3")
add_executable(eigen_learn eigen_learn.cpp)

給出參考的eigen_learn.cpp文件如下：

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
#include <eigen3/Eigen/Core>
#include <eigen3/Eigen/Geometry>
using namespace Eigen;
int main(int argc, char** argv)
{
    Matrix3d rotation_matrix = Eigen::Matrix3d::Identity();
    cout<<rotation_matrix<<endl; //output the 3*3 identity matrix

    rotation_matrix<<1,2,3,4,5,6,7,8,9;  //init the value 

    Eigen::AngleAxisd rotation_vection (double(0.25*M_PI), Eigen::Vector3d::UnitZ());
    //rotation 45 degree along z axis
    cout<<"rotation_vection=\n"<<rotation_vection.matrix()<<endl;

    cout<<"rotation_matrix(0,0)="<<rotation_matrix(0,0)<<endl;
    cout<<"rotation_matrix(2,2)="<<rotation_matrix(2,2)<<endl;


    rotation_matrix = rotation_vection.toRotationMatrix();
    cout<<rotation_matrix<<endl;

    Eigen::Vector3d v(1,0,0);
    Eigen::Vector3d v_rotation = rotation_matrix*v;
    cout<<v_rotation.transpose()<<endl; 
    cout<<v_rotation<<endl;

    //quat
    Eigen::Quaterniond q;
    q = Eigen::Quaterniond(rotation_vection);
    cout<<q.coeffs()<<endl;
    q = Eigen::Quaterniond(rotation_matrix);
    cout<<q.coeffs()<<endl;

    return 0;
}

注：先包含頭文件，才能使用using namespace Eigen;使用命名空間後，Eigen::可以省去。上述程序的輸出結果爲：