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您可以从 版本开始。 或者，如果您想要最新版本，可以克隆 git 存储库
Ceres Solver 2.2 requires a fully C++17-compliant compiler.
Ceres 依赖于许多开源库，其中一些是可选的。
3.16 or later required.
3.3 or later required.
0.3.5 or later. Recommended.
glog 在整个Ceres中被广泛使用，用于记录有关内存分配和求解各个部分所消耗的时间、内部错误条件等的详细信息。Ceres开发人员广泛使用它来观察和分析Ceres的性能。glog 允许您从命令行控制其行为。从 -logtostderr 开始，您可以添加-v=N以增加N的值，从而获得越来越多关于Ceres内部的详细信息。
Ceres还提供了一种称为 miniglog 的 glog 的最小替代品，该替代品可以通过 miniglog 构建选项启用。 miniglog 是为不支持完整版 glog 的平台提供的。为了减少依赖性，在已经支持 glog 的平台上使用 miniglog 可能很诱人。虽然没有什么可以阻止用户这样做，但我们强烈建议不要这样做。miniglog 的性能比 glog 差，而且更难控制和使用。为了减少依赖性，在已经支持glog的平台上使用miniglog是可行的，但我们强烈建议不要这样做。miniglog的性能比glog差，而且更难控制和使用。
. 构建 example 和 test 时的依赖，通常是 glog 的依赖项。
4.5.6 or later。求解大型稀疏线性系统所需。 可选的，强烈建议用于大尺度的 BA 问题。SuiteSparse 的 CMake 本机版本可以在各种平台上编译（例如，使用 Visual Studio、Xcode、MinGW 等），由 支持维护。
我们将使用 Ubuntu 作为 Linux 发行版的示例。
首先安装所有依赖项。
现在，我们已准备好构建、测试和安装 Ceres。
这将使用 DENSE_SCHUR 线性求解器对 Ceres 进行最多 10 次迭代。输出结果应该是这样的
在 macOS 上，可以使用 Homebrew（推荐）或 MacPorts 安装 Ceres Solver。如果使用 Homebrew，那么
将安装最新的稳定版本和所有必需的依赖项，同时如下命令将安装 git 仓库中的最新版本。
如果使用 MacPorts，那么如下命令将安装最新版本。
你也可以使用 Homebrew 手工安装每个依赖项。无需单独安装 BLAS 或 LAPACK，因为 macOS 已将优化的 BLAS 和 LAPACK 例程作为 vecLib 框架的一部分随附。
现在，我们已准备好构建、测试和安装 Ceres。
使用 vcpkg 安装并构建 Ceres 及其所有依赖项，例如 64 位 Windows 版
或使用可选组件，如 SuiteSparse，使用
将 vcpkg 软件包与 Visual Studio 集成，使其能够自动查找 vcpkg 安装的所有库。
通过在 CMake 中设置适当的选项，可以减少构建 Ceres 所需的库，并自定义构建过程。这些选项可以在 CMake GUI 中设置，或在命令行运行 CMake 时通过 -D<OPTION>=<ON/OFF> 设置。保险起见，只有在知道自己在做什么的情况下，才能修改这些选项的默认值。
如果您在调用 CMake 时通过 -D<VARIABLE>=<VALUE> 设置变量，请务必理解，这会在每次配置开始时强制覆盖 CMake 缓存中的变量 <VARIABLE>。
因此，通常不通过 -D 向 CMake 传递值，而是在 CMake GUI 中交互式地尝试它们的值会更方便。如果它们不在标准视图中，请使用 <t>切换到高级视图。
The use of -march=native will limit portability, as it will tune the implementation to the specific CPU of the compiling machine (e.g. use of AVX if available). Run-time segfaults may occur if you then tried to run the resulting binaries on a machine with a different processor, even if it is from the same family (e.g. x86) if the specific options available are different. Note that the performance gains from the use of -march=native are not guaranteed to be significant.
使用 -march=native会限制可移植性，因为它会根据编译机器的特定 CPU 来调整实现（例如，如果可用，则使用 AVX）。如果在不同处理器的机器上运行生成的二进制文件，即使是相同系列的处理器（如 x86），如果可用的特定选项不同，也可能出现运行时故障。请注意，使用 -march=native所带来的性能提升并不能显著保证。
LAPACK [Default: ON]： 如果启用此选项，并且找到了 BLAS 和 LAPACK 库，Ceres 将启用直接使用 LAPACK （即 Ceres 本身将调用它们）。如果禁用该选项，Ceres 将不需要 LAPACK 或 BLAS。不过，如果 LAPACK=OFF SUITESPARSE=ON ，Ceres 仍有可能通过 SuiteSparse 间接调用 LAPACK 例程。最后请注意，如果 LAPACK=ON 和 SUITESPARSE=ON ，SuiteSparse 和 Ceres 使用的 LAPACK 和 BLAS 库应该是相同的。
SUITESPARSE [Default: ON]: 默认情况下，如果 SuiteSparse 及其所有依赖项都存在，Ceres 将链接到 SuiteSparse。关闭此选项可在不使用SuiteSparse的情况下构建 Ceres。
ACCELERATESPARSE [Default: ON]: 默认情况下，如果检测到支持稀疏线性系统求解的苹果加速框架版本，Ceres 将直接链接到该框架。请注意，在苹果操作系统上，Accelerate 通常也提供 BLAS/LAPACK 实现，因此无论 ACCELERATESPARSE 的值如何，都会与之链接。
EIGENSPARSE [Default: ON]: 默认情况下，Ceres 将使用 Eigen 的稀疏 Cholesky 因式分解。
GFLAGS [Default: ON]: 关闭此选项可在不使用 gflags 的情况下构建 Ceres。这也会阻止某些示例代码的构建。
MINIGLOG [Default: OFF]: Ceres 包含一个精简的 glog 实现，可以选择用它来替代 glog，从而移除 glog 作为必需的依赖。开启此选项可使用最小化的 glog 实现。
SCHUR_SPECIALIZATIONS [Default: ON]: 如果您担心二进制文件大小/编译时间，而不是 "SPARSE_SCHUR "求解器的一些微小（10-20%）性能提升，您可以通过将其 "关闭 "来禁用一些模板特化。
BUILD_SHARED_LIBS [Default: OFF]: 默认情况下，Ceres 是以静态库的形式构建的，开启此选项，Ceres 将以共享库的形式构建。
MSVC_USE_STATIC_CRT [Default: OFF] 仅限 Windows： 默认情况下，Ceres 将使用 Visual Studio 默认的共享 C-Run Time (CRT) 库。打开此选项可使用 static C-Run Time 库。
LIB_SUFFIX [Default: "64" on non-Debian/Arch based 64-bit Linux, otherwise: ""]: 要追加到库安装目录的后缀，从： ${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/lib${LIB_SUFFIX}构建。文件系统层次标准建议 64 位系统将本地库安装到 lib64 而不是 lib。大多数 Linux 发行版都遵循这一惯例，但 Debian 和基于 Arch 的发行版不遵循这一惯例。请注意，"LIB_SUFFIX" 的一般合理值只有 "" 和 "64"。虽然默认情况下，Ceres 会自动检测非基于 Debian/Arch 的 64 位 Linux 发行版，并将 LIB_SUFFIX 默认为 "64"，但可通过在调用 CMake 时手动指定 LIB_SUFFIX 来覆盖此默认值： 调用 CMake 时，可使用 -DLIB_SUFFIX=<VALUE> 手动指定 LIB_SUFFIX 来覆盖。
其他依赖项可使用 "Find<DEPENDENCY_NAME>.cmake "脚本查找，这些脚本要么包含在 Ceres 中（适用于大多数依赖项），要么作为 "CMake "的标准配置随附（适用于 "LAPACK "和 "BLAS"）。这些脚本将为每个依赖项搜索各种操作系统的所有 "标准 "安装位置。不过，特别是对于 Windows，它们可能会找不到库，在这种情况下，您必须手动指定其安装位置。随 Ceres 提供的 Find<DEPENDENCY_NAME>.cmake 脚本支持两种方法：
. Optional：Apple 的 Accelerate 稀疏求解器。 从 Xcode 9.0 开始，Apple 的 Accelerate 框架支持跨 macOS、iOS 等解决稀疏线性系统。 可选的。
SuiteSparse 需要 和 ，Ceres 也可选择直接使用进行某些操作。为了在基于 x86 的 Linux 系统上获得最佳性能，我们建议使用 。另外两个不错的选择是，其中包括 "BLAS "和 "LAPACK "例程，以及。不过，需要注意在 OpenBLAS 中 ，因为它与 Ceres 中线程的使用相冲突。MacOS 已将优化的 LAPACK 和 BLAS 实现作为 Accelerate 框架的一部分。Ceres 编译系统会自动检测并使用它。对于 Windows，情况要复杂得多。 有详细说明。Optional but required for SuiteSparse.
Optional：如果您有英伟达™（NVIDIA®）图形处理器，Ceres Solver 可使用 CMake 标志 USE_CUDA 来加速高斯-牛顿线性系统的求解。目前，这种支持仅限于使用 CUDA 附带的密集线性求解器。因此，GPU 加速可用于加速 DENSE_QR、DENSE_NORMAL_CHOLESKY 和 DENSE_SCHUR。这还能为 DENSE_NORMAL_CHOLESKY 和 DENSE_SCHUR 启用 CUDA 混合精度求解。
您还可以尝试使用其中一个问题运行命令行 BA 应用程序，该问题来自华盛顿大学的 BAL 数据集[。
是 Microsoft Windows 的库管理器，可用于安装 Ceres Solver 及其所有依赖项。
在 Windows 环境下，按照 将库管理器安装到顶层目录 vcpkg/ 中，例如使用 Visual Studio 2022 社区版，或直接运行
Ceres Solver 也可从源代码构建。我们基本不在Windows开发，因此这里并没有做详细翻译，读者可去查看。
如果您调用 CMake 终端图形用户界面（通过 ccmake，例如 ccmake -D<VARIABLE>=<VALUE> <PATH_TO_SRC>），这可能会导致混乱。在这种情况下，即使您在 CMake GUI 中更改了 <VARIABLE> 的值，您的更改也会被每次配置开始时通过 -D<VARIABLE>=<VALUE>（如果存在）传递的值覆盖。
CMAKE_CXX_FLAGS 变量可用于为编译定义额外的默认编译标志。例如，如果您希望使用 来构建 Ceres，而这在默认情况下是不启用的（即使 CMAKE_BUILD_TYPE=Release 也是如此），您可以调用 CMake：
EXPORT_BUILD_DIR [Default: OFF]: 默认情况下，Ceres 只为安装而配置，因此必须安装后客户端才能使用它。开启此选项可将 Ceres 的构建目录位置导出到，在调用时，使用 CMake 的客户端项目将在该注册表中检测到 Ceres，而无需安装。
BUILD_DOCUMENTATION [Default: OFF]: 使用此功能可以编译文档，需要 和 软件包，可从 Python 软件包索引中获取。此外，"make ceres_docs "可用于仅构建文档。
Ceres 使用 CMake 函数查找所有依赖项。在所有支持的平台上，如果库提供标准配置文件，那么预计可以在 find_package（Eigen、gflags）的“Config”模式中找到。这意味着您可以使用标准的 CMake 工具来定制这些依赖项的位置，例如 CMAKE_PREFIX_PATH、 <DEPENDENCY_NAME>_DIR 变量，或者自 CMake 3.12 起使用 <DEPENDENCY_NAME>_ROOT 变量。