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matlab 編譯loransac，lapack

mex ranH.c時一直鏈接錯誤。

原來mex在編譯多個文件時要把所有的C文件都列出來。命令如下：

?mex loransacH.mex.c ranH.c utools.c Htools.c lapwrap.c matutl.c?
rtools.c -I'D:\lapack\headers\lapack' -L'D:\lapack' -
lcbia.lib.lapack.dyn.rel.x64.12.lib -lcbia.lib.blas.dyn.rel.x64.12.lib

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在linux，鏈接lapack-3-6-0，

1、makefile

#lib: lapacklib tmglib
lib: blaslib variants lapacklib tmglib

2、執行

./lapack_testing.py
make: execvp: ./lapack_testing.py: 權限不夠
make: *** [lapack_testing] 錯誤 127

?chmod +x lapack_testing.py

3 繼續make

4、make完將liblapack.a、libblas.a、libtmglib.a重命名為：lapack.a、blas.a、tmglib.a。

5、mex命令：

?mex loransacH.mex.c ranH.c utools.c Htools.c lapwrap.c matutl.c rtools.c -L'/home/pengshengfeng/mproject/lapack-3.6.0' -llapack -lblas?

如果沒有第四步：會出現的錯誤，可能和其他已經安裝的庫同名字了，或者其他原因，因為對linux暫時不是很熟悉，也可能是其他原因。

/usr/bin/ld: cannot find -libtmglib
/usr/bin/ld: cannot find -librefblas

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LO-RANSAC Algorithm

The locally optimized RANSAC adds an optimization step after the verification phase, if a so-far-the-best model is found.

Speeding up Local Optimization

To reduce the time consumption, introducing a limit on the number of inliers that participate in estimation of model M' parameters. The precision of the estimated model will not be affected.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SLAM之特征匹配（三）————RANSAC------LO-RANSAC Algorithm的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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