Win10 系统下VisualStudio2019 配置点云库 PCL1.11.0的图文教程

下面是详细的攻略。首先，我们需要准备以下工具：

• Visual Studio 2019
• CMake
• Boost库
• FLANN库
• VTK库

具体操作步骤如下：

1. 下载并安装PCL库

首先，需要从PCL官网（https://pointclouds.org/downloads/）下载PCL 1.11.0版。

安装PCL库时，我们需要选择合适的编译器类型。由于我们使用的是Visual Studio 2019，而PCL 1.11.0版只支持MSVC 19.x系列，因此我们需要下载使用MSVC 19.x系列编译器的PCL版本。

1. 配置Boost库

打开Boost官网（https://www.boost.org/users/download/）下载最新的Boost库，解压至某一目录，打开命令行，进入Boost目录，执行以下命令：

bootstrap.bat
.\b2.exe --build-dir=<vcxproj_dir> --build-type=complete stage

其中，vcxproj_dir为要生成的库文件目录。Boost库编译完成后，将<vcxproj_dir>中stage\lib子目录中的所有.lib文件拷贝至一个目录供后续使用。

1. 配置FLANN库

从官网（https://github.com/flann-dev/flann）下载FLANN库，并执行以下命令：

cmake -G "Visual Studio 16 2019" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=<install_dir> -DBUILD_MATLAB_BINDINGS=OFF -DBUILD_PYTHON_BINDINGS=OFF -DBoost_DIR=<boost_dir> .
cmake --build . --config Release --target INSTALL

其中，install_dir为库要安装到的目录，boost_dir为Boost库的目录。安装完成后，将<install_dir>\lib中的所有.lib文件拷贝至之前生成的目录。

1. 配置VTK库

从官网（https://vtk.org/download/）下载VTK库的最新版本，解压并进入目录。执行以下命令：

mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 16 2019" ..
cmake --build . --config Release

在VTK库编译完成后，将<VTK-root>\lib\Release中的所有.lib文件拷贝至之前生成的目录。

1. 配置CMake

配置CMake时，我们需要将目录设置为PCL库的根目录，为build目录生成Visual Studio项目文件，然后设置Boost_INCLUDE_DIR、Boost_LIBRARY_DIRS、FLANN_INCLUDE_DIRS、FLANN_LIBRARY_DIRS、VTK_DIR等路径变量，并执行CMake。

在命令行中，我们需要依次执行以下命令：

mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 16 2019" .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_GPU=ON -DBUILD_apps=ON -DBUILD_examples=ON -DBoost_INCLUDE_DIR=<boost_dir>\boost_1_75_0 -DBoost_LIBRARY_DIRS=<boost_dir>\vc16_x64_lib -DFLANN_INCLUDE_DIRS=<flann_dir>\include -DFLANN_LIBRARY_DIRS=<flann_dir>\lib -DVTK_DIR=<vtk_dir>

其中，boost_dir、flann_dir、vtk_dir为Boost、FLANN和VTK库的目录。

1. 编译和运行示例代码

执行以下命令：

cmake --build . --config Release

编译完成后，在bin目录中，可以找到编译的PCLVisualizer示例。我们运行该示例并加载点云数据，可以看到PCL库已经成功配置和使用。

另外一个示例代码可以是不依赖PCL的任何库，直接依赖点云存储格式如PLY、PCD的代码读取示例。读取示例代码可以使用官方提供的示例，也可以根据自己的需求编写。以下为使用PCL库加载PLY文件的示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/io/ply_io.h>

int main(int argc, char** argv) {

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
    pcl::io::loadPLYFile("example.ply", *cloud);

    std::cout << "Loaded " << cloud->width << "x" << cloud->height << " data points." << std::endl;

    return 0;
}

在编译该示例代码时，需要链接PCL库，指定include目录和生成的.lib文件路径，然后进行编译。