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1. 编译依赖及相关版本

2. 编译步骤

由于要编译和安装的库比较多，于是参考链接[1] 建立了一个文件夹来统一存放
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buildDir 用来存放安装后的 include 和 lib 文件，buildSrc 用来存放需要编译的源码文件，originFiles 则用来存放下载的原始代码包，后续 CMake 里面都注意修改安装的最后路径（一般是 CMAKE_INSTALL_PREFIX）。

2.1. 安装 MKL 库

Get Started with Intel® oneAPI Math Kernel Library
从链接下载 oneAPI exe 安装，安装完成后可以在目录下看到 mkl 的相关库
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后续主要使用 mkl_intel_Ip64.lib 和 mkl_intel_Ip64_dll.lib

2.2. 编译 glog 和 glag

两个在编译过程中，都注意去掉 BUILD_TESTING 选项，同时选中 BUILD_SHARED_LIBS 以便生成.dll文件。如果该项不存在通过“Add Entry”手动加入，后续程序运行时可能会提示需要 glog 或 gflag.dll 文件。

2.3. 编译 Eigen

Eigen 库本身是不需要安装的，这里为了将其与其他库统一位置方便来安装。这里编译选项中也取消掉 BUILD_TESTING 选项即可。

2.4. 编译 SuitesParse

根据参考链接[1] 这步也可以只生成静态库

这步比较麻烦，通过使用 suitesparse-metis-for-windows 编译框架，里面已经自带了相应版本的 SuitesParse 代码，如 1.3.1 版本中版本为 Bundled versions: SuiteSparse 4.5.1, Metis 5.1.0。下面分两步来执行
首先生成静态库，编译选项中不选择 SHARED 和 HAVE_COMPLEX，按照步骤编译生成。然后再生成动态库，这次编译选项中选择 SHARED 其余不变，然后再次编译工程安装。

2.5. 编译 Ceres

终于到了最后一步，开始添加和新建各种相关的环境路径了。分三小步来进行方便配置

  • 依赖配置
    根据情况如果自动找到了就不需要配置，主要是如下几个
    • gflags_DIR ： D:/3DAT_Environment/buildDir/gflags/lib/cmake/gflags
    • glog_DIR ：D:/3DAT_Environment/buildDir/glog/lib/cmake/glog
    • Eigen3_DIR ： D:/3DAT_Environment/buildDir/eigen/share/eigen3/cmake
    • SuritesParse 有点多，如下图所示几个
    • BLAS_LIBRARIES：D:/3DAT_Environment/buildDir/suitesparse/lib64/lapack_blas_windows/libblas.lib
    • LAPACK_LIBRARIES：D:/3DAT_Environment/buildDir/suitesparse/lib64/lapack_blas_windows/liblapack.lib
    • CMAKE_INSTALL_PREFIX：D:/3DAT_Environment/buildDir/ceres
  • 依赖勾选
    • LAPACK 选中：ceres直接使用LAPACK
    • CUSTOM_BLAS: 选中，使用手动编码的blas代替eigen(通常更快)
    • SUITESPARSE：选中，为了加速稀疏矩阵的运算
    • gflags: 选中
  • 其他编译选项
    • BUILD_EXAMPLES 取消勾选。为了节省后续编译时间。
    • BUILD_TESTING 取消勾选，为了节省后续编译时间。
    • BUILD_SHARED_LIBS 勾选，以便生成动态链接库文件。
    • CMAKE_BUILD_TYPE 设为 Release
      通过以上填写后 Configure 和 Generate 后，应该可以看到成功的输出结果

3. 配置工程环境变量

在系统环境变量 PATH 中加入以下 4 个地址
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然后在 VS 工程中加入 Ceres 及相关库的 include 和 lib 路径，下面编译运行官方 Example 示例进行测试

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// A simple example of using the Ceres minimizer.
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// Minimize 0.5 (10 - x)^2 using jacobian matrix computed using
// automatic differentiation.

#include "ceres/ceres.h"
#include "glog/logging.h"

using ceres::AutoDiffCostFunction;
using ceres::CostFunction;
using ceres::Problem;
using ceres::Solve;
using ceres::Solver;

// A templated cost functor that implements the residual r = 10 -
// x. The method operator() is templated so that we can then use an
// automatic differentiation wrapper around it to generate its
// derivatives.
struct CostFunctor
{
    template<typename T> bool operator()(const T *const x, T *residual) const
    {
        residual[0] = 10.0 - x[0];
        return true;
    }
};

int main(int argc, char **argv)
{
    google::InitGoogleLogging(argv[0]);

    // The variable to solve for with its initial value. It will be
    // mutated in place by the solver.
    double x = 0.5;
    const double initial_x = x;

    // Build the problem.
    Problem problem;

    // Set up the only cost function (also known as residual). This uses
    // auto-differentiation to obtain the derivative (jacobian).
    CostFunction *cost_function = new AutoDiffCostFunction<CostFunctor, 1, 1>(new CostFunctor);
    problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, &x);

    // Run the solver!
    Solver::Options options;
    options.minimizer_progress_to_stdout = true;
    Solver::Summary summary;
    Solve(options, &problem, &summary);

    std::cout << summary.BriefReport() << "\n";
    std::cout << "x : " << initial_x << " -> " << x << "\n";
    return 0;
}

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参考链接

[1]. (72条消息) Windows Ceres 编译安装_blanklog的博客-CSDN博客_windows编译ceres
[2].Ceres Solver 在Windows下安装配置笔记 - 程序员大本营 (pianshen.com)
[3]. (72条消息) error C2589: “(”: “::”右边的非法标记 error C2059: 语法错误 : “::”_hgj 每天快乐学习的博客-CSDN博客
[4].Ceres Solver 的编译 - Jinyu Li