网上DSO基本上都是在TUM数据集上跑得，教程也比较多，写论文需要，使用DSO跑了一下Euroc数据集，踩了很多坑，花了一天的时间才调通，记录一下。

本机运行环境：Ubuntu16.04 其它环境只要安装过ORB-SALM2的应该不用做额外的配置

1.安装DSO，教程很多，不做赘述，不过ziplib这个包需要注意，如果图片数据集是以zip格式存储方式进行读取的话需要安装这个包，当然直接建一个文件夹放图片也行。

2.按照教程运行DSO，运行Euroc数据集的命令为

./dso_dataset files=/home/SLAM/DSO/dso-master/EuRoc/V203/mav0/cam0/data calib=./camera.txt mode=1

注意这里files后的路径是存放Euroc数据集的路径，另外有一个重要的问题在于需要在“data”文件夹下放置“times.txt”,此文件每行包含文件名、时间戳、曝光时间（Euroc没有），这个times.txt可以用Euroc/mav0/cam0下的data.csv来生成，写一个python四行就可以搞定了。最后times.txt的格式应该像这样，每行第一个是图片的名字，但是“.png”被去掉了，时间戳注意小数点格式转换否则最后无法用evo拿来与真值评估：
(python代码)，

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

import csv
# 输入文件路径和输出文件路径
input_csv_file = 'data.csv'
output_txt_file = 'times.txt'

# 打开CSV文件进行读取
with open(input_csv_file, 'r') as csv_file:
    # 使用csv.reader读取CSV文件
    csv_reader = csv.reader(csv_file)

    # 打开输出文件进行写入
    with open(output_txt_file, 'w') as txt_file:
        # 使用csv.writer写入文本文件，以空格分隔
        txt_writer = csv.writer(txt_file, delimiter=' ')

        # 遍历CSV文件的每一行
        for row in csv_reader:
            # 获取时间戳和图片名
            timestamp = row[0]
            image_name = row[1]

            # 提取图片名的前缀（去除.png后缀）
            image_prefix = image_name.split('.')[0]

            # 将数据写入times.txt文件
            txt_writer.writerow([image_prefix, timestamp])

print("Conversion completed. Result written to {}".format(output_txt_file))

注意输出第一行非有用数据，可手动删除

得到之后便可运行，成功读取times.txt的话在执行界面时会显示如下格式：

成功运行如下：

3.运行后会在./build/bin下生成result.txt,如果第二步没有成功读取times.txt的话时间戳会全是0。

典型的TUM格式，但是生成的多了空格，需要处理一下才能用evo工具评估：

cat result.txt | tr -s [:space:] > DSO.txt

4.DSO格式就是最终的轨迹文件，直接用evo工具与Euroc的真值作对比即可，网上教程颇多，不做赘述。