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首先,让我们简单介绍一下。PCL(英语:Point Cloud Library)是一个开源的算法库,用于处理点云和计算机视觉中的三维几何过程。PCL包含点云滤波、特征估计、三维重建、点云配准、模型拟合、目标识别和分割等算法。每个模块都由一个更小的库实现(如:libpcl_filters、libpcl_features、libpcl_surface等),可以单独编译。PCL有自己的存储点云的数据格式——PCD(英语:Point Cloud Data),但也可以加载和保存许多其他格式的数据。它是用C++ 编写的,并在BSD许可下发布。
接下来我将介绍我如何在 MAC OS 上配置 PCL 并编译运行一个示例程序。
打开终端,输入:
Copyruby -e "$(curl --insecure -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
Copybrew install pcl
这样就会安装到 PCL 的相关依赖库。我这里下载到的路径是:(通过 ⌘command + ⇧shift + . 打开隐藏软件视图)/usr/local/Cellar 下(这在后面的配置中很重要)
首先,我们需要在工程目录,或者当前的目录下新建 CMakeLists.txt 例如 (~/Desktop/PCL_Test/CMakeLists.txt),在该文件中写入:
我们可以先在终端中测试是否存在 cmake ,如果不存在可以使用 brew install cmake 安装
- Copycmake_minimum_required(VERSION 2.6 FATAL_ERROR) # 选择cmake版本project(PCLtest) # 给工程命名find_package(PCL 1.3 REQUIRED COMPONENTS common io) # 使用find_package寻找指定版本PCL的指定模块,如果想导入全部模块,也可以写为 find_package(PCL REQUIRED) include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
- add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})
- add_executable(PCLtest main.cpp)
- target_link_libraries(PCLtest ${PCL_LIBRARIES})
这一段我目前也没有看懂。
其次,我们在当前工作目录创建一个 main.cpp(~/Desktop/PCL_Test/main.cpp),并写入:
Copy#include<iostream>#include<pcl/io/pcd_io.h>#include<pcl/point_types.h>intmain(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud; // Fill in the cloud data cloud.width = 5; cloud.height = 1; cloud.is_dense = false; cloud.points.resize (cloud.width * cloud.height); for (size_t i = 0; i < cloud.points.size (); ++i) { cloud.points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); cloud.points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); cloud.points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); } pcl::io::savePCDFileASCII ("test_pcd.pcd", cloud); std::cerr << "Saved " << cloud.points.size () << " data points to test_pcd.pcd." << std::endl; for (size_t i = 0; i < cloud.points.size (); ++i) std::cerr << " " << cloud.points[i].x << " " << cloud.points[i].y << " " << cloud.points[i].z << std::endl; return (0); }
随后在,当前工作目录新建 build 文件夹,如(~/Desktop/PCL_Test/build)
- Copycd ~/Desktop/PCL_Test
- mkdir build
最后打开终端,进行编译:
- Copycd build
- cmake ..
- make
编译后运行工程文件(样例中,我们命名的是 PCLtest:
- Copy>>>> ./PCLtest
- >>>> Saved 5 data points to test_pcd.pcd.
- 0.0080142 0.694695 -0.26015
- -0.342265 -0.446349 0.214207
- 0.173687 -0.84253 -0.400481
- -0.874475 0.706127 -0.117635
- 0.908514 -0.598159 0.744714
因为 PCL 是新下载的,如果我们不把路径告诉 VS Code 的话,就会在 include 的位置,出现特别折磨的红色波浪线。
我们通过以下几步即决:
⌘command + shift + p 呼叫出命令面板
选择,首选项,打开用户设置(JSON)
进去后,找到 "C_Cpp.default.includePath"
添加对应路径:(我们只需要添加最后两个即可,eigen 是用于解决 #include <pcl/io/pcd_io.h>的路径问题。
- Copy"C_Cpp.default.includePath":[
- "xxxxx","/usr/local/Cellar/pcl/1.12.1_2/include/pcl-1.12/","/usr/local/Cellar/eigen/3.4.0_1/include/eigen3"],
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