Ubuntu 16.04下CUDA 10.1环境下Colmap编译与安装教程

本篇教程详细介绍了如何在Ubuntu 16.04.6的联想Y7000笔记本上安装CUDA加速的Colmap版本，特别是针对使用NVIDIA 1050Ti显卡和显卡驱动版本430，以及CUDA 10.1环境的情况。由于预装的Colmap软件未包含CUDA支持，且后续需要使用Pycolmap库，因此作者建议从源代码级进行编译安装。 首先，作者强调了在安装过程中需避免使用Anaconda，因为可能会导致编译引用库时出现libtiff4_0引用失败等错误。如果已安装Anaconda，可以通过重命名文件夹或在Bash中移除Anaconda路径来解决这个问题，确保系统不会自动选择其内部库。 安装步骤分为两个部分： 1. 前期准备： - 避免使用Anaconda：为了减少编译期间的冲突，推荐先卸载或重置Anaconda，以防其库影响Colmap的编译过程。 - 安装必要的基础依赖： - git: 版本控制工具 - cmake: 构建系统 - boost系列库：提供额外的功能和性能 - Eigen3: 多线性代数库 - SuiteSparse：稀疏矩阵处理库 - FreeImage：图像处理库 - Google Glog和Gflags：日志和命令行标志处理 - GLew：OpenGL的轻量级封装 - Qt相关开发包：用于构建图形用户界面 1. 开始安装： - 官方文档：作者参考了ceres库的官方安装教程，但指出在安装过程中遇到问题，可能需要对某些步骤进行调整。 - CUDA推荐：推荐使用CUDA至少版本7.x，尽管教程中未明确提及具体的CUDA版本，但10.1版本被提到了，说明至少高于7.x。 - 安装Ceres库：由于官方教程中的错误，可能需要寻找其他可靠的教程或社区解决方案来安装Ceres库，这一步骤是安装Colmap的关键依赖之一。 总结来说，这篇教程指导读者如何在特定硬件配置和操作系统环境下，通过规避特定问题并正确安装所需的依赖，来实现CUDA加速的Colmap从源代码级别的安装。这不仅涉及技术细节，如库的管理与版本兼容，还包含了实践经验，以帮助用户顺利解决实际安装过程中的问题。