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【1】下载安装包
Releases PointCloudLibrary/pcl GitHub 其中#xff0c;AllInOne是一个包含了PCL库所有模块的单独下载包#xff0c;方便快速获取整个PCL库#xff0c;而pdb则…本文为Windows配置点云库pcl步骤具体win10、visual studio 2019、pcl1.11.1。
【1】下载安装包
Releases · PointCloudLibrary/pcl · GitHub 其中AllInOne是一个包含了PCL库所有模块的单独下载包方便快速获取整个PCL库而pdb则是PCL库的调试信息文件可以在程序崩溃时提供更详细的调试信息来分析解决错误。 【2】安装
2.1 先执行win64.exe 建议自定义安装的位置按提示操作即可建议把pcl添加到PATH中。 2.2 解压win64.zip 把解压出来的子文件全部复制到PCL/bin中 2.3 OpenNI2安装 执行.msi建议修改路径到该文件夹下如果已安装过建议Remove后重新安装以便后续添加PATH和使用时路径清晰。 安装完毕该路径如下 【3】设置环境变量
“此电脑”右键属性如下图添加再重启电脑 【4】visual studio 项目实战
4.1 新建C空项目 可设置Debug-x64 4.2 右键属性
如下图右键 属性 4.3 包含目录 如下图编辑包含目录 添加如下路径不同库的路径层级不同建议各层级都添加避免包含错误 D:\tools\PCL 1.11.1\include\pcl-1.11 D:\tools\PCL 1.11.1\include\pcl-1.11\pcl D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\Boost\include\boost-1_74\boost D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\Eigen\eigen3 D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\Eigen\eigen3\Eigen D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\Eigen\eigen3\unsupported D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\Eigen\eigen3\unsupported\Eigen D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\FLANN\include D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\FLANN\include\flann D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\OpenNI2\Include D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\Qhull\include D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\Qhull\include\libqhull D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\Qhull\include\libqhull_r D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\Qhull\include\libqhullcpp D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\VTK\include D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\VTK\include\vtk-8.2 4.4 库目录 仿照4.3包含目录添加库目录 D:\tools\PCL 1.11.1\lib D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\Boost\lib D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\FLANN\lib D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\OpenNI2\Lib D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\Qhull\lib D:\tools\PCL 1.11.1\3rdParty\VTK\lib 4.5 添加附加依赖项 需要添加PCL和VTK的debug版lib总共140多个。 可以通过以下批处理的方法 cd\d D:\tools\PCL 1.11.1\lib //转到lib目录 dir/b *d.lib *0.txt //把debug用的d.lib后缀名字写到0.txt中 两次操作把这些名字复制粘贴到附加依赖项中。 4.6 添加.cpp并执行
#include iostream
#include thread#include pcl/console/parse.h
#include pcl/point_cloud.h // for PointCloud
#include pcl/common/io.h // for copyPointCloud
#include pcl/point_types.h
#include pcl/sample_consensus/ransac.h
#include pcl/sample_consensus/sac_model_plane.h
#include pcl/sample_consensus/sac_model_sphere.h
#include pcl/visualization/pcl_visualizer.husing namespace std::chrono_literals;pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr
simpleVis(pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::ConstPtr cloud)
{// --------------------------------------------// -----Open 3D viewer and add point cloud-----// --------------------------------------------pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer(3D Viewer));viewer-setBackgroundColor(0, 0, 0);viewer-addPointCloudpcl::PointXYZ(cloud, sample cloud);viewer-setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, sample cloud);//viewer-addCoordinateSystem (1.0, global);viewer-initCameraParameters();return (viewer);
}int
main(int argc, char** argv)
{// initialize PointCloudspcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ);pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr final(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ);// populate our PointCloud with pointscloud-width 500;cloud-height 1;cloud-is_dense false;cloud-points.resize(cloud-width * cloud-height);for (pcl::index_t i 0; i static_castpcl::index_t(cloud-size()); i){if (pcl::console::find_argument(argc, argv, -s) 0 || pcl::console::find_argument(argc, argv, -sf) 0){(*cloud)[i].x 1024 * rand() / (RAND_MAX 1.0);(*cloud)[i].y 1024 * rand() / (RAND_MAX 1.0);if (i % 5 0)(*cloud)[i].z 1024 * rand() / (RAND_MAX 1.0);else if (i % 2 0)(*cloud)[i].z sqrt(1 - ((*cloud)[i].x * (*cloud)[i].x)- ((*cloud)[i].y * (*cloud)[i].y));else(*cloud)[i].z -sqrt(1 - ((*cloud)[i].x * (*cloud)[i].x)- ((*cloud)[i].y * (*cloud)[i].y));}else{(*cloud)[i].x 1024 * rand() / (RAND_MAX 1.0);(*cloud)[i].y 1024 * rand() / (RAND_MAX 1.0);if (i % 2 0)(*cloud)[i].z 1024 * rand() / (RAND_MAX 1.0);else(*cloud)[i].z -1 * ((*cloud)[i].x (*cloud)[i].y);}}std::vectorint inliers;// created RandomSampleConsensus object and compute the appropriated modelpcl::SampleConsensusModelSpherepcl::PointXYZ::Ptrmodel_s(new pcl::SampleConsensusModelSpherepcl::PointXYZ(cloud));pcl::SampleConsensusModelPlanepcl::PointXYZ::Ptrmodel_p(new pcl::SampleConsensusModelPlanepcl::PointXYZ(cloud));if (pcl::console::find_argument(argc, argv, -f) 0){pcl::RandomSampleConsensuspcl::PointXYZ ransac(model_p);ransac.setDistanceThreshold(.01);ransac.computeModel();ransac.getInliers(inliers);}else if (pcl::console::find_argument(argc, argv, -sf) 0){pcl::RandomSampleConsensuspcl::PointXYZ ransac(model_s);ransac.setDistanceThreshold(.01);ransac.computeModel();ransac.getInliers(inliers);}// copies all inliers of the model computed to another PointCloudpcl::copyPointCloud(*cloud, inliers, *final);// creates the visualization object and adds either our original cloud or all of the inliers// depending on the command line arguments specified.pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer;if (pcl::console::find_argument(argc, argv, -f) 0 || pcl::console::find_argument(argc, argv, -sf) 0)viewer simpleVis(final);elseviewer simpleVis(cloud);while (!viewer-wasStopped()){viewer-spinOnce(100);std::this_thread::sleep_for(100ms);}return 0;
} 执行结果 另执行可能出现的代码错误解决方法 有两种解决方法 1、直接跳转到该位置注释 2、或在预编译器添加 _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE 注部分地方参考
PCL学习笔记一-- Windows下配置安装PCL开发环境_pcl环境配置_看到我请叫我学C的博客-CSDN博客
