在SLAM十四讲的代码编译过程中direct_method.cpp和optical_flow.cpp有CV_GRAY2BGR语句的报错这是因为CV_GRAY2BGR是opencv2的用法，而slambook2的的cmakelist.txt中opencv的库用的是opencv4，因此要将CV_GRAY2BGR改为cv::COLOR_BGR2GRAY，这是用来将彩色图转换灰度图的，之后就可以顺利编译但是编译之后，在运行代码的时候会出现英文报错，意思是输入的图片通道数无效，（核心已转储）这是因为在slambook2的ch8中提供的图片本身就是单通道的灰度图，不需要进行转换，因此只需要将相应的代码注释
在SLAM十四讲的代码编译过程中direct_method.cpp和optical_flow.cpp有CV_GRAY2BGR语句的报错这是因为CV_GRAY2BGR是opencv2的用法，而slambook2的的cmakelist.txt中opencv的库用的是opencv4，因此要将CV_GRAY2BGR改为cv::COLOR_BGR2GRAY，这是用来将彩色图转换灰度图的，之后就可以顺利编译但是编译之后，在运行代码的时候会出现英文报错，意思是输入的图片通道数无效，（核心已转储）这是因为在slambook2的ch8中提供的图片本身就是单通道的灰度图，不需要进行转换，因此只需要将相应的代码注释
《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第2章_C++编程范式视频讲解【第1季】2.第2章_C++编程范式-视频讲解【第1季】2.1.第2章_C++编程范式-C++工程的组织结构-视频讲解【第1季】2.2.第2章_C++编程范式-C++代码的编译方法-视频讲解【第1季】2.3.第2章_C++编程范式-C++编程风格指南-视频讲解第1季：第2章_C++编程范式先导课第1季：快速梳理知识要点与学习方法第2季：详细推导数学公式与代码解析第3季：代码实操以及真实机器人调试答疑课------（永久免费●系列课程●长期更新）------C++、ROS和SLAM是什么关系？SLAM大都是用C++编
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讲解关于slam一系列文章主要分为以下几个板块,其中的序列号代表其学习难度,入门学员建议从01开始学习,相同序列号表示其难度相当 文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人\color{red}联系方式，\color{blue}点击本人照片即可显示WX→官方认证}文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证 零、SLAM基础知识解读–>难度系数00学习者预备条件:高数,线性代数,矩阵运算。 （01）史上最简SLAM零基础解读(1)-旋转平移矩阵→欧式变换推导 （02）史上最简SL
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加稠密建图：git@github.com:huashu996/ORB_SLAM3_Dense_YOLO.git纯净版：git@github.com:huashu996/ORB_SLAM3.git一.坑的前言orb-slam3的整个环境配置还是比较麻烦的，先将一些坑写在前面，供大家参考和避开这些坑。1.1主要配置orb-slam3的配置要求还是很重要的，主要需要安装以下的第三方库和功能包ubuntu20.04ROSnoeticPangolin0.6Eigen3Opencv4.2usb_cam1.2Opencv的坑其中opencv版本有比较严格的要求，建议先安装ROS中的cv_bridge和lib
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本讲目标●理解三维空间的刚体运动描述方式:旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。●学握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。旋转矩阵、变换矩阵向量外积向量外积（又称叉积或向量积）是一种重要的向量运算，它表示两个向量所形成的平行四边形的面积。在几何学中，向量外积的大小是表示两个向量所形成的平行四边形的面积。axb几何意义：a转到b右手坐标系的方向axb大小：就是两个向量所围成的平行四边形的面积。xw世界坐标，xc表示camera相机坐标好处：将旋转和平移的动作放在一个矩阵中，这样每次变换就可以先进行旋转和平移动作的全部叠加，变换矩阵。TWR表示机器人坐标在世界坐标下的位姿,TRW表示世界坐标在机器
本讲目标●理解三维空间的刚体运动描述方式:旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。●学握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。旋转矩阵、变换矩阵向量外积向量外积（又称叉积或向量积）是一种重要的向量运算，它表示两个向量所形成的平行四边形的面积。在几何学中，向量外积的大小是表示两个向量所形成的平行四边形的面积。axb几何意义：a转到b右手坐标系的方向axb大小：就是两个向量所围成的平行四边形的面积。xw世界坐标，xc表示camera相机坐标好处：将旋转和平移的动作放在一个矩阵中，这样每次变换就可以先进行旋转和平移动作的全部叠加，变换矩阵。TWR表示机器人坐标在世界坐标下的位姿,TRW表示世界坐标在机器
