前言

本文介紹在Ubuntu18.04系統中，如何安裝PCL。

源碼安裝方式：pcl版本1.91，vtk版本8.2.0，Ubuntu版本18.04。

安裝好后，可以看到pcl的庫，在/usr/lib/中；

通過編寫C++代碼，直接調用的pcl庫

#include <iostream>

#include <pcl/point_types.h>

#include <pcl/io/pcd_io.h>

#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

...............

然后使用Cmake編譯，生成可執行程序，可視化效果：?

一、安裝pcl所需依賴

編寫一個sh腳本，包含安裝pcl依賴的命令，名稱為：install_dependencies.sh

#!/bin/bash
sudo apt-get update # 更新包列表
sudo apt-get install -y git build-essential linux-libc-dev # 安裝基礎構建工具和庫
sudo apt-get install -y cmake cmake-gui # 安裝 cmake 和 cmake-gui
sudo apt-get install -y libusb-1.0-0-dev libusb-dev libudev-dev # 安裝 libusb 相關庫
sudo apt-get install -y mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-common # 安裝 MPI 相關庫
sudo apt-get install -y libflann1.9 libflann-dev # 安裝 FLANN 庫
sudo apt-get install -y libeigen3-dev # 安裝 Eigen 庫
sudo apt-get install -y libboost-all-dev # 安裝 Boost 庫
sudo apt-get install -y libvtk7.1-qt libvtk7.1 libvtk7-qt-dev # 安裝 VTK 庫
sudo apt-get install -y libqhull* libgtest-dev # 安裝 QHull 和 GTest 庫
sudo apt-get install -y freeglut3-dev pkg-config libxmu-dev libxi-dev # 安裝 FreeGLUT 和其他依賴庫
sudo apt-get install -y mono-complete openjdk-8-jdk openjdk-8-jre # 安裝 Mono 和 OpenJDK

然后在終端中運行以下命令來執行腳本：

chmod +x install_dependencies.sh
./install_dependencies.sh

需要確保沒有遺漏，安裝成功

二、源碼安裝vtk

VTK（Visualization Toolkit）是一個開源的軟件系統，用于3D計算機圖形、圖像處理和可視化。

它由Kitware公司開發和維護，并且是眾多可視化和數據處理應用程序的基礎。功能包括：

• 3D圖形渲染：VTK支持3D圖形渲染，可以生成高質量的3D圖像和動畫。
• 數據處理：VTK提供了豐富的數據處理功能，包括數據過濾、轉換、采樣等。
• 圖像處理：VTK可以處理2D和3D圖像，提供了圖像過濾、分割、變換等功能。
• 科學計算：VTK包含多種科學計算工具，可以用于科學數據的分析和可視化。

先安裝cmake 和vtk 的依賴項

sudo apt-get install cmake-curses-gui
sudo apt-get install freeglut3-dev
sudo apt-get install libqt5x11extras5 libqt5x11extras5-dev

然后下載VTK-8.2.0庫，VTK官網地址：https://vtk.org/download/

?需要下來網頁，找到8.2.0版本，下載VTK-8.2.0. zip或VTK-8.2.0.tar. gz

進入壓縮包的下載目錄，解壓文件，然后進入文件夾所在位置的命令終端

比如：把壓縮包放到了software目錄，然后解壓

注意：需要退出Conda環境！！！需要退出Conda環境！！！需要退出Conda環境！！！

創建build文件夾，然后cd到build中， 使用可視化的cmake進行工程分析

mkdir build
cd  build
cmake-gui

看到如下界面，當然會有差異（沒有紅色部分內容，因為之前編譯過了，才會出現的）

• 點擊Browse Source，選擇source code的路徑
• 勾選Grouped和Advanced
• 點擊底下的Configure按鈕，等待執行完成，出現紅色部分的內容

展開 Module ，勾選 Module_vtkGUISupportQt

展開VTK，勾選 VTK_Group_Qt

?接著點擊Configure按鈕，等待完成后，再點擊Generate按鈕

這一步完成了cmake分析，如果沒什么問題，如上圖所示

編譯安裝VTK-8.2.0

關閉cmake-gui界面，然后輸入sudo make進行編譯，編譯時間會較長；

如何電腦CPU性能較好，支持多線程，可以使用多線程加速編譯

sudo make -j2

可以使用 -j 選項來指定線程數，其中 2?表示使用 2?個線程進行并行編譯。

根據電腦性能的 CPU 核心數量調整這個數字，比如sudo make -j4

安裝VTK-8.2.0

最后輸入sudo make install進行安裝，完成VTK的安裝啦～

sudo make install

三、源碼安裝pcl

來到pcl開源地址，下載源碼壓縮包Source code?

https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases/tag/pcl-1.9.1

解壓下載的壓縮包，然后打開終端，進入解壓的目錄，輸入下面命令：

cd pcl-pcl-1.9.1
mkdir release
cd release

然后復制下面命令回車，用cmake分析整個源代碼

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=None -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr \ -DBUILD_GPU=ON-DBUILD_apps=ON -DBUILD_examples=ON \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr ..

構建完成后，接著輸入sudo make進行編譯，時間比較長

最后輸入sudo make install 進行安裝，完成pcl安裝啦～

sudo make install

四、測試pcl

創建一個test_pcl文件夾，然后創建一個源文件test_pcl.cpp，代碼如下：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>int main(int argc, char** argv) {// 創建點云對象pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);// 定義立方體的邊長和點的數量float edge_length = 1.0;int num_points_per_axis = 10; // 每個軸上的點數int total_points = num_points_per_axis * num_points_per_axis * num_points_per_axis;// 生成均勻分布的立方體點云for (int i = 0; i < num_points_per_axis; ++i) {for (int j = 0; j < num_points_per_axis; ++j) {for (int k = 0; k < num_points_per_axis; ++k) {pcl::PointXYZRGB point;point.x = static_cast<float>(i) / (num_points_per_axis - 1) * edge_length;point.y = static_cast<float>(j) / (num_points_per_axis - 1) * edge_length;point.z = static_cast<float>(k) / (num_points_per_axis - 1) * edge_length;// 根據z坐標設置顏色漸變，使漸變更加明顯uint8_t r = static_cast<uint8_t>(255 * point.z / edge_length);uint8_t g = static_cast<uint8_t>(255 * (1 - point.z / edge_length));uint8_t b = static_cast<uint8_t>(255 * std::abs(0.5 - point.z / edge_length) * 2); // 增加藍色成分以增強漸變uint32_t rgb = (static_cast<uint32_t>(r) << 16 |static_cast<uint32_t>(g) << 8 |static_cast<uint32_t>(b));point.rgb = *reinterpret_cast<float*>(&rgb);cloud->points.push_back(point);}}}cloud->width = static_cast<uint32_t>(cloud->points.size());cloud->height = 1;cloud->is_dense = true;// 保存點云到PCD文件pcl::io::savePCDFileASCII("cube_point_cloud.pcd", *cloud);std::cout << "Saved " << cloud->points.size() << " data points to cube_point_cloud.pcd." << std::endl;// 可視化點云pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud);viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, rgb, "sample cloud");viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud");viewer->addCoordinateSystem(1.0);viewer->initCameraParameters();// 顯示點云直到窗口關閉while (!viewer->wasStopped()) {viewer->spinOnce(100);}return 0;
}

在test_pcl文件夾下再創建一個配置文件CMakeLists.txt，代碼如下：

cmake_minimum_required(VERSION 2.6)

project(test_pcl)

find_package(PCL 1.9.1 REQUIRED)

include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})

link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})

add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})

add_executable(test_pcl test_pcl.cpp)

target_link_libraries (test_pcl ${PCL_LIBRARIES})

install(TARGETS test_pcl RUNTIME DESTINATION bin)

在項目目錄中運行以下命令以編譯并運行程序：

mkdir build
cd build
cmake ..
make
./test_pcl?

示例效果：

通過滑動鼠標，縮放大小：

恭喜完成安裝啦～

報錯與解決方案

如果遇到報錯，顯示剛才安裝的vtk8.2庫沒有找到

./test_pcl: error while loading shared libraries: libvtkRenderingCore-8.2.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory ls /usr/local/lib/libvtkRenderingCore-8.2.so.1 /usr/local/lib/libvtkRenderingCore-8.2.so.1

需要添加庫的環境遍歷，執行命令：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH

再并運行程序 ./test_pcl