之前因为版本兼容问题，弄的LZ几乎都要崩溃了，不过和软件打交道，如果没有强大的心里承受能力，感觉基本上是只能GG了。实验室老师也经常说，全身心投入科研，膜拜中…
重头戏来了，怎么快速编译通过dso slam呢
dso的依赖项比较少，所以想要跑通这个程序还是比较容易的。
1.安装一些必备的依赖项
sudo apt-get install libsuitesparse-dev libeigen3-dev sudo apt-get install libopencv-dev安装pangolin可以按照之前的slam配置大全里介绍的方法安装，这里就不多说了
2.下载dso源码，这个其实也很简单
git clone https://github.com/JakobEngel/dso如果之前没有安装git，这个时候可能要安装一下。
安装一下ziplib，这个可以用来解压读取数据压缩包中的图片，因为如果下载了TUM的mono数据集，你会发现解压了所有的sequences后还有一个图片的压缩文件，如果再次解压，一个比较麻烦，第二个，空间浪费。‘
sudo apt-get install zlib1g-dev cd Documents/code/dso/thirdparty tar-zxvf libzip-1.1.1.tar.gz cd libzip-1.1.1/./configure make sudo make install sudo cp lib/zipconf.h/usr/local/include/zipconf.h3.编译dso
cd Documents/code/dso mkdir build cd build cmake..make-j如果按照上述步骤，不出意外的编译通过，但是我编译的时候出现了一个问题
EIGEN_ALIGN32没有这个函数解决方案很简单，把这个去掉就可以编译通过了，这个代码实现比较容易，所以我也没有碰到其它的问题。
4.使用
其实我个人觉得事无巨细有的时候是好事，因为你可以无障碍的踩着别人的走过的路走一遍，但是，自己思考具体怎么实现的或者怎么使用的还是很有必要的，如果一遇到问题不先想着怎么解决，就直接去讨教别人虽然感觉很节约时间，但是实际上自己的能力并没有很多提高。因为我也是刚接触，有些时候有些同学私聊我一些问题，我感觉有些能够很轻松就能解决的问题还是依靠自己比较好。
写个dso的使用说明，这个看上去比较麻烦，其实就是个读取内参啊，图片文件的一个简单操作
cd/home/frr/Documents/code/dso/build/bin./dso_dataset \files=path to data/images.zip\calib=path to data/camera.txt \gamma=path to data/pcalib.txt \vignette=path to data/vignette.png \preset=0\mode=0感觉写代码代码管理很重要，文件归档，不然也会麻烦的，经常浪费时间在找文件夹，按照自己的固有习惯把还是。
哇哇哇，dso飞起来啦，自己动手试一试O(∩_∩)O
