Win10 系統下VisualStudio2019 配置點雲庫 PCL1.11.0的圖文教程
一、下載PCL1.11.0
Github下載地址：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases
下載紅框內的兩個檔案
二、安裝PCL1.11.0
2.1 安裝“PCL-1.11.0-AllInOne-msvc2019-win64.exe”。
（1）選擇第二個，自動新增系統變數
（2）安裝路徑選擇D盤，系統會自動新建PCL 1.11.0資料夾。
2.2 安裝完成之後開啟資料夾 D:\PCL 1.11.0\3rdParty\OpenNI2
雙擊OpenNI-Windows-x64-2.2 選擇路徑（D:\PCL 1.11.0\3rdParty\OpenNI2）安裝即可。
2.3 全部安裝完成後，將pcl-1.11.0-pdb-msvc2019-win64.zip解壓後的.pdb檔案拷貝到（D:\PCL 1.11.0\bin）中。
2.4 設定環境變數：右擊計算機—屬性—高階系統設定—高階—環境變數—使用者變數—Path—編輯!
如下圖所示，設定完成後重啟電腦。
在這裡直接給出，防止出現錯誤（依次新增）：
%PCL_ROOT%\3rdParty\FLANN\bin
%PCL_ROOT%\3rdParty\VTK\bin
%OPENNI2_REDIST64%
%OPENNI2_LIB64%
%OPENNI2_INCLUDE64%
到此，環境變數的配置完成。
三、VS2019相關設定
3.1 新建空專案
解決方案配置選擇Debug，解決方案平臺選擇x64。
3.2 新建一個C++原始檔
3.3 右擊新建的專案—屬性：開啟屬性表
3.4 配置屬性—除錯—環境—新增：
PATH=D:\PCL 1.11.0\\bin;D:\PCL 1.11.0\\3rdParty\FLANN\bin;D:\PCL 1.11.0\\3rdParty\VTK\bin;D:\PCL 1.11.0\\3rdParty\OpenNI2\Tools
3.5 C/C++—語言—符合模式：否
3.6 C/C++—常規—SDL檢查：否
四、配置PCL1.11.0
為了使用方便，這裡使用新增屬性表的形式
4.1 檢視—其他視窗—屬性管理器
4.2 開啟屬性管理器之後，選擇Debug|X64—單擊Debug|X64左側倒三角—右擊選擇 新增型專案屬性表
4.3 專案屬性表命名
4.4 雙擊新新增的屬性表—VC++目錄—包含目錄，新增7個include路徑
具體新增的include路徑如下：
D:\PCL 1.11.0\include\pcl-1.11
D:\PCL 1.11.0\3rdParty\Boost\include\boost-1_73
D:\PCL 1.11.0\3rdParty\Eigen\eigen3
D:\PCL 1.11.0\3rdParty\FLANN\include
D:\PCL 1.11.0\3rdParty\Qhull\include
D:\PCL 1.11.0\3rdParty\VTK\include\vtk-8.2
D:\PCL 1.11.0\3rdParty\OpenNI2\Include
4.5 VC++目錄—包含目錄，新增6個lib路徑
具體新增的lib路徑如下：
D:\PCL 1.11.0\lib
D:\PCL 1.11.0\3rdParty\Boost\lib
D:\PCL 1.11.0\3rdParty\FLANN\lib
D:\PCL 1.11.0\3rdParty\Qhull\lib
D:\PCL 1.11.0\3rdParty\OpenNI2\Lib
D:\PCL 1.11.0\3rdParty\VTK\lib
4.6 C/C++—前處理器—前處理器定義—新增：
BOOST_USE_WINDOWS_H
NOMINMAX
_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE
4.7 連結器—輸入—附加依賴項——新增PCL和VTK的相關lib檔案。我用的Debug版本。
附加依賴項具體新增內容如下：（內容略多，放在PCL1.11.0附加依賴項裡邊了。文章末尾 附錄中 給出批量獲取附加依賴項的方法）
輸入到屬性表裡邊的時候必須一行對應一個lib才能成功。
Debug版本
4.8儲存屬性表
下一次需要建立新專案的時候，只需進行第三步 VS2019相關設定 的操作，然後開啟屬性管理器，新增現有屬性表，找到之前儲存的屬性表新增進去即可。
五、測試程式碼
#include <iostream>
#include <vector>
#include <ctime>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/octree/octree.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
using namespace std;
int
main(int argc,char** argv)
{
srand((unsigned int)time(NULL));
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 建立點雲資料
cloud->width = 1000;
cloud->height = 1;
cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
{
cloud->points[i].x = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
cloud->points[i].y = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
cloud->points[i].z = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
}
pcl::octree::OctreePointCloudSearch<pcl::PointXYZ> octree(0.1);
octree.setInputCloud(cloud);
octree.addPointsFromInputCloud();
pcl::PointXYZ searchPoint;
searchPoint.x = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
searchPoint.y = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
searchPoint.z = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
//半徑內近鄰搜尋
vector<int>pointIdxRadiusSearch;
vector<float>pointRadiusSquaredDistance;
float radius = 256.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
cout << "Neighbors within radius search at (" << searchPoint.x
<< " " << searchPoint.y
<< " " << searchPoint.z
<< ") with radius=" << radius << endl;
if (octree.radiusSearch(searchPoint,radius,pointIdxRadiusSearch,pointRadiusSquaredDistance) > 0)
{
for (size_t i = 0; i < pointIdxRadiusSearch.size(); ++i)
cout << " " << cloud->points[pointIdxRadiusSearch[i]].x
<< " " << cloud->points[pointIdxRadiusSearch[i]].y
<< " " << cloud->points[pointIdxRadiusSearch[i]].z
<< " (squared distance: " << pointRadiusSquaredDistance[i] << ")" << endl;
}
// 初始化點雲視覺化物件
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer>viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("顯示點雲"));
viewer->setBackgroundColor(0,0); //設定背景顏色為黑色
// 對點雲著色視覺化 (red).
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>target_color(cloud,255,0);
viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud,target_color,"target cloud");
viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE,1,"target cloud");
// 等待直到視覺化視窗關閉
while (!viewer->wasStopped())
{
viewer->spinOnce(100);
boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(1000));
}
return (0);
}
輸出下圖（數字可能不同），則表示安裝成功！
六、附錄—獲取自己的連結庫列表
win+r調出“執行”視窗並輸出cmd
輸入：cd /d D:\PCL 1.11.0\3rdParty\VTK\lib 回車 （填自己的路徑）
輸入：dir /b *.lib *>0.txt 回車
這時開啟你對應路勁的目錄，多了一個0.txt檔案，裡面存了你這個資料夾裡所有連結庫名字。
由於每一個Debug版本和Release版本的連結庫是挨在一起的。寫一個讀取文件並對其分別儲存就行了。
具體程式碼如下：（主要功能是讀取一個txt檔案，將其中奇數行和偶數行單獨輸出到新的txt文件。）
#include <iostream>
#include <string>
#include <fstream>
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
ifstream txtfile;//開啟讀取的檔案
ofstream txt01;//儲存的檔案
ofstream txt02;//儲存的檔案
string temp;
int index = 0;//用於判斷奇偶
txtfile.open("0.txt",ios::in);
while (!txtfile.eof()) // 若未到檔案結束一直迴圈
{
getline(txtfile,temp);//一行一行讀取
if (index%2==0)//判斷除以2的餘數，即為奇偶的判斷
{
txt01.open("1.txt",ios::app);
txt01 << temp;
txt01 << endl;
txt01.close();
}
else
{
txt02.open("2.txt",ios::app);
txt02 << temp;
txt02 << endl;
txt02.close();
}
index++;
}
txtfile.close(); //關閉檔案
txtfile.close();
txt01.close();
txt02.close();
return 0;
}
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