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CMake3: CMake的嵌套使用与自定义库

news 2025/8/22 6:43:04

文章目录

  • 1. CMake嵌套使用
  • 2.自定义库（该库依赖第三方库实现）

1. CMake嵌套使用

如果项目很大，或者项目中有很多的源码目录，在通过CMake管理项目的时候如果只使用一个CMakeLists.txt，那么这个文件相对会比较复杂，有一种化繁为简的方式就是给每个源码目录都添加一个CMakeLists.txt文件（头文件目录不需要），这样每个文件都不会太复杂，而且更灵活，更容易维护。

当前文件的目录结构为：

.
├── bin
│   └── function_text
├── build
├── CMakeLists.txt
├── dataset
├── cmake_modules
├── include
│   ├── Frame.h
│   ├── ORBextractor.h
│   ├── ORBVocabulary.h
│   ├── system.h
│   ├── visual_odometry.h
│   └── visual_template.h
├── lib
│   └── libmyslam.so
├── src
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── Frame.cpp
│   ├── ORBextractor.cpp
│   ├── system.cpp
│   ├── visual_odometry.cpp
│   └── visual_template.cpp
├── test
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── function_text.cpp
│   └── main.cpp
└── ThirdParty└── DBoW2├── CMakeLists.txt├── DBoW2│   ├── BowVector.cpp│   ├── BowVector.h│   ├── FClass.h│   ├── FeatureVector.cpp│   ├── FeatureVector.h│   ├── FORB.cpp│   ├── FORB.h│   ├── ScoringObject.cpp│   ├── ScoringObject.h│   └── TemplatedVocabulary.h├── DUtils│   ├── Random.cpp│   ├── Random.h│   ├── Timestamp.cpp│   └── Timestamp.h├── lib│   └── libDBoW2.so├── LICENSE.txt└── README.txt

根目录包含的内容一般包含以下几个文件：

  • bin : 存储生成的可执行二进制文件，可在CMakeLists.txt中指定路径
  • build ：存储查找链接库时生成的中间文件
  • include：放置函数的头文件
  • src : 放置函数的源文件
  • lib : 放由函数文件所生成的静态库（.a）和动态库（.so）可在CMakeLists.txt中指定路径
  • test : 存放主函数以及需要测试的文件（可撰写多个主函数，在CMakeLists.txt指定编译）
  • cmake_modules ：里边的文件以.cmake结尾，存放着库文件的路径，供find_package查询（文件名Find×××.cmake）
  • dataset : 存放运行程序所需要的数据集
  • CMakeLists.txt ： 撰写该文件指导整个项目的编译，可存在于不同的目录下（上述在根目录，src以及text文件内均存在CMakeLists.txt）
  • ThirdParty ：存放一些修改过的第三方库

(1)编写顶层的CMakeLists.txt

Linux的目录是树状结构，所以嵌套的 CMake 也是一个树状结构，最顶层的 CMakeLists.txt 是根节点，其次都是子节点。

注意：CMakeLists.txt 文件变量作用域有如下关系

  • 根节点CMakeLists.txt中的变量全局有效
  • 父节点CMakeLists.txt中的变量可以在子节点中使用
  • 子节点CMakeLists.txt中的变量只能在当前节点中使用

顶层，即根目录下的CMakeLists.txt内容为：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(myslam)#设置编译方式
set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)#设置C++标准
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11 -Wall")
#设置可执行文件输出路径
set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/bin)
#设置库文件输出路径
set(LIBRARY_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/lib)############### dependencies ######################
find_package(OpenCV REQUIRED)#包含头文件的路径
include_directories(
${PROJECT_SOURCE_DIR}
${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
${PROJECT_SOURCE_DIR}/include
${PROJECT_SOURCE_DIR}/ThirdParty
"/usr/include/eigen3"
)#给定自定义的库文件的路径
link_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/TirdParty/DBoW2/lib)set(THIRD_PARTY_LIBS${OpenCV_LIBS}libDBoW2.so)
add_subdirectory(src)
add_subdirectory(test)

(2)编写src下的CMakeLists.txt，用于编译库文件

#获取当前文件夹下的所有源文件
aux_source_directory( ./ SRC_LIST)
#添加库文件
add_library(myslam SHARED   ${SRC_LIST})
#将生成的库文件与第三方库进行链接
target_link_libraries(myslam ${THIRD_PARTY_LIBS})
# 旧版本 CMake 中 target_link_libraries 默认是 PRIVATE 行为

(3)编写test下的CMakeLists.txt，用于编译主函数

add_executable(main_outcar main.cpp )
target_link_libraries(main_outcar myslam${THIRD_PARTY_LIBS})
#由前面注释知，（2）中的连接为 PRIVATE 行为，所以需要再连接一次add_executable(function_text function_text.cpp)
target_link_libraries(function_text myslam ${THIRD_PARTY_LIBS})
# 同上

2.自定义库（该库依赖第三方库实现）

将以上的文件修改，作为当前文件目录（不包含test文件夹）：

.
├── build
├── CMakeLists.txt
├── include
│   ├── Frame.h
│   ├── ORBextractor.h
│   ├── ORBVocabulary.h
│   ├── system.h
│   ├── visual_odometry.h
│   └── visual_template.h
├── src
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── Frame.cpp
│   ├── ORBextractor.cpp
│   ├── system.cpp
│   ├── visual_odometry.cpp
│   └── visual_template.cpp
└── ThirdParty└── DBoW2├── CMakeLists.txt├── DBoW2│   ├── BowVector.cpp│   ├── BowVector.h│   ├── FClass.h│   ├── FeatureVector.cpp│   ├── FeatureVector.h│   ├── FORB.cpp│   ├── FORB.h│   ├── ScoringObject.cpp│   ├── ScoringObject.h│   └── TemplatedVocabulary.h├── DUtils│   ├── Random.cpp│   ├── Random.h│   ├── Timestamp.cpp│   └── Timestamp.h├── lib│   └── libDBoW2.so├── LICENSE.txt└── README.txt

（1）编写带安装命令的CMakeLists.txt

在根目录下编写CMakeLists.txt为：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(myslam)
# 使用Debug或Release都可
set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11 -Wall")
set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE  "-std=c++11 -O3 -fopenmp -pthread")############### dependencies ######################
# OpenCV
find_package(OpenCV  REQUIRED)
include_directories(#opencv头文件路径${OpenCV_INCLUDE_DIRS}#自定义库的头文件路径${PROJECT_SOURCE_DIR}/include#第三方库的头文件路径（注：此处应与实际代码对应）#如：我的代码为#include "DBoW2/DBoW2/BowVector.h";因此上面加入的路径到ThirdParty就为止了${PROJECT_SOURCE_DIR}/ThirdParty#eigen库的头文件，该库全是头文件，无库文件，故后续无需链接"/usr/include/eigen3"
)#因为该库未安装到系统目录，也没有使用find_package指令进行查找，故在此处需要该库文件的路径
link_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/TirdParty/DBoW2/lib)set(THIRD_PARTY_LIBS${OpenCV_LIBS}libDBoW2.so)#添加子文件夹，在子文件夹中编译库文件
add_subdirectory(src)

在src目录下编写CMakeLists.txt为：

# 将当前目录下的所有源文件添加到 SRC_LIST 变量中
aux_source_directory(./ SRC_LIST)# 创建名为 myslam 的共享库，使用 SRC_LIST 中的源文件进行编译
add_library(myslam SHARED ${SRC_LIST})# 将 myslam 库链接到 THIRD_PARTY_LIBS 中指定的第三方库
target_link_libraries(myslam ${THIRD_PARTY_LIBS})# 设置 myslam 库的版本为 PROJECT_NAME
set_target_properties(myslam PROPERTIES VERSION ${PROJECT_NAME})# 将 myslam 库安装到指定目录
install(TARGETS myslam#安装动态库使用这行指令 DESTINATION指定安装目录LIBRARY DESTINATION /usr/local/lib#安装静态库使用这行指令ARCHIVE DESTINATION /usr/local/lib
)# 将 include 目录下的所有头文件安装到指定目录
install(DIRECTORY ${PROJECT_SOURCE_DIR}/include DESTINATION /usr/local/include/myslam# 匹配${PROJECT_SOURCE_DIR}/include 下的所有.h文件进行安装FILES_MATCHING PATTERN "*.h")# 还可加一些install命令，让其生成对应的Findmyslam.cmake或myslamConfig.cmake文件，这样就不用自己写配置文件了；具体指令目前尚未尝试

（2）生成带安装指令的库文件并安装的系统目录

在根目录build文件夹中，执行指令：

cmake ..
make#待成功编译后
sudo make install

生成的库文件名称为libmyslam.so

安装成功后显示：

在这里插入图片描述

注：第一行的libmyslam.so.myslam，最后一个myslam即为之前指定的版本号，用的是project_name

在相应的系统路径可查询为：

在这里插入图片描述

(3)新建一个工作空间，使用安装到系统的myslam库文件

新的工作空间为：

├── CMakeLists.txt
├── build
├── cmake_modules
│   └── Findmyslam.cmake
└── main.cpp

主函数main.cpp如下,该程序只使用了一个system.h的头文件：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include "system.h"void Loadimage(const string&  Datafilepath,vector<string>& file_names);
int main(int argc, char **argv)
{vector<string> file_names;Loadimage(string(argv[1]),file_names);  System SLAM;SLAM.TrackRGB(file_names);SLAM.SaveTrajectory(SLAM.GetExpTrajectory(),"./coordinate.csv");return 0;
}

新的工作空间下的CMakeLists.txt为：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(Test_slam)# 设置 C++ 标准为 C++11
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)# 将自定义的模块路径添加到 CMake 模块路径中
set(CMAKE_MODULE_PATH  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake_modules ${CMAKE_MODULE_PATH})# 查找并加载名为 myslam 的 CMake 配置文件
find_package(myslam REQUIRED)# 将 myslam 的头文件路径添加到包含目录中
include_directories(${MYSLAM_INCLUDE_DIRS})# 添加可执行文件 main_outcar，使用 main.cpp 源文件
add_executable(main_outcar main.cpp )
# 将 myslam 库链接到 main_outcar 可执行文件中
target_link_libraries(main_outcar ${MYSLAM_LIBRARIES})

Findmyslam.cmake文件的编写如下：

注：这是固定格式的名称 Find库名.cmake;

# 检查是否已经找到 myslam 库
if(NOT MYSLAM_FOUND)
# 使用 find_path 查找指定的 .h 文件路径，并将结果存储到 MYSLAM_INCLUDE_DIRS 变量中# MYSLAM_INCLUDE_DIRS为变量，内存储的是路径find_path(MYSLAM_INCLUDE_DIRS#引入的头文件，此处不支持使用变量"system.h"#头文件的系统路径/usr/local/include/myslam/include)# 使用 find_library 查找指定的库文件，并将结果存储到 MYSLAM_LIBRARIES 变量中# MYSLAM_LIBRARIES为变量，内存储的是路径 + lib库名.sofind_library(MYSLAM_LIBRARIESmyslam/usr/local/lib)# 因为本库还依赖第三方库实现，需在此处引入连接find_package(OpenCV REQUIRED)# 添加需要的头文件include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}"/usr/include/eigen3""/home/wheeltec-client/Desktop/Neuroslam/NeuroSlam_cpp/NeuroSLAM_MATLABtocpp-neuroslam_v2.0/TirdParty")# 添加链接目录，链接到指定的库文件目录link_directories(/home/wheeltec-client/Desktop/Neuroslam/NeuroSlam_cpp/NeuroSLAM_MATLABtocpp-neuroslam_v2.0/TirdParty/DBoW2/lib)# 设置 MYSLAM_LIBRARIES 变量，包含 myslam 库、libDBoW2.so、以及 OpenCV 的库文件set(MYSLAM_LIBRARIES${MYSLAM_LIBRARIES}libDBoW2.so${OpenCV_LIBS})# 设置库的找到标志为 TRUEset(MYSLAM_FOUND TRUE)
endif()

最后在build目录下编译：

cmake ..
make
http://www.dtcms.com/a/342115.html

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