Win7/Win10 + VS2015 + PCL 1.8.0 配置方案详解

概述

本文主要介绍如何在 Windows 7 或 Windows 10 操作系统上使用 Visual Studio 2015 配置 PCL（Point Cloud Library） 1.8.0。其中，PCL 是一个开源的库，用于处理点云数据。在配置 PCL 开发环境之前，需要先安装 Visual Studio 2015 和 CMake。

安装 Visual Studio 2015

1. 访问 Visual Studio 下载页面，下载并安装 Visual Studio 2015。
2. 在安装过程中，需要选择安装以下组件：
3. Visual C++ 2015（或Visual C++ 2015 Build Tools）
4. Windows SDK（通常是最新的版本）
5. .NET 桌面开发（通常是默认选项）

安装 CMake

1. 访问 CMake 下载页面，下载并安装 CMake。
2. 在安装过程中，需要选择添加CMake到系统PATH变量（Add CMake to the system PATH for all users）

配置 PCL

1. 下载 PCL 1.8.0 的源代码。
2. 打开 CMake，在 Where is the source code: 中选择 PCL 1.8.0 的源代码文件夹，同时在 Where to build the binaries: 中选择一个空文件夹作为 PCL 的构建目录。
3. 点击 Configure 按钮，在对话框中选择 Visual Studio 14 作为 Generator，并勾选 WIN32 和 BUILD_SHARED_LIBS。在 Programs 分类中，勾选 BUILD_visualization、BUILD_gpu_features 和 BUILD_examples（可选）。
4. 完成配置后，点击 Generate 按钮生成 Visual Studio 解决方案。生成成功后，即可通过 Visual Studio 打开解决方案并编译。

示例说明

示例一：加载并显示点云

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>

int main()
{
  // 加载点云数据
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
  pcl::io::loadPCDFile("point_cloud.pcd", *cloud);

  // 创建可视化窗口
  pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Point Cloud Viewer");

  // 将点云添加到窗口中
  viewer.addPointCloud(cloud, "Sample Cloud");

  // 设置窗口背景颜色
  viewer.setBackgroundColor(0, 0, 0);

  // 等待窗口关闭
  while (!viewer.wasStopped())
  {
    viewer.spinOnce(100);
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
  }

  return 0;
}

示例二：提取表面并进行可视化

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/surface/mls.h>
#include <pcl/surface/gp3.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>

int main()
{
  // 加载点云数据
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::io::loadPCDFile("point_cloud.pcd", *cloud);

  // 对点云进行下采样
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
  sor.setInputCloud(cloud);
  sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
  sor.filter(*cloud_filtered);

  // 估计点云法线
  pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
  pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
  tree->setInputCloud(cloud_filtered);
  pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
  ne.setInputCloud(cloud_filtered);
  ne.setSearchMethod(tree);
  ne.setRadiusSearch(0.03);
  ne.compute(*normals);

  // 进行曲面重建
  pcl::MovingLeastSquares<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> mls;
  mls.setInputCloud(cloud_filtered);
  mls.setPolynomialFit(true);
  mls.setSearchMethod(tree);
  mls.setSearchRadius(0.01);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr smoothed_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  mls.process(*smoothed_cloud);

  pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointXYZ> gp3;
  gp3.setInputCloud(smoothed_cloud);
  gp3.setSearchRadius(0.025);
  gp3.setMu(2.5);
  gp3.setMaximumNearestNeighbors(100);
  gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI / 4);
  gp3.setMinimumAngle(M_PI / 18);
  gp3.setMaximumAngle(2 * M_PI / 3);
  gp3.setNormalConsistency(false);
  pcl::PolygonMesh triangles;
  gp3.reconstruct(triangles);

  // 创建可视化窗口
  pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Point Cloud Viewer");

  // 将曲面添加到窗口中
  viewer.addPolygonMesh(triangles, "Sample Triangles");

  // 设置窗口背景颜色
  viewer.setBackgroundColor(0, 0, 0);

  // 等待窗口关闭
  while (!viewer.wasStopped())
  {
    viewer.spinOnce(100);
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
  }

  return 0;
}

以上就是 Win7/Win10 + VS2015 + PCL 1.8.0 的配置方案完整攻略，希望对大家有所帮助。