最新:windows下安装pcl点云库

2024-05-25 21:44

本文主要是介绍最新:windows下安装pcl点云库,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

📚博客主页:knighthood2001
公众号:认知up吧 (目前正在带领大家一起提升认知,感兴趣可以来围观一下)
🎃知识星球:【认知up吧|成长|副业】介绍
❤️如遇文章付费,可先看看我公众号中是否发布免费文章❤️
🙏笔者水平有限,欢迎各位大佬指点,相互学习进步!

文章目录

    • 下载文件
    • 安装pcl
    • 配置环境变量
    • 配置vs中的环境
    • 测试一下
    • 总结

最近安装点云pcl遇到了一些问题,不过都解决了。

今天就将最新的安装教程分享给大家。

如果你按照网上的博客教程进行安装,一点问题都没有,那说明你大概是成功的,否则就会遇到C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\OpenNI2\Include中是空的,等问题。我这篇文章就可以解决这个问题。

本文有些图片中pcl版本是1.14.1,因为我那时候录屏了,后面我把这个版本卸载了,安装1.14.0时,没有录屏。

下载文件

首先就是pcl的下载安装。

https://github.com/PointCloudLibrary/pcl

在这里插入图片描述

然后点击release,这是发布的版本。

https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases

在这里插入图片描述

我选择的是pcl 1.14.0,目前最新的是pcl 1.14.1,问题不大。

将上面这两个文件下载到本地

在这里插入图片描述

安装pcl

  1. 双击PCL-1.14.0-AllInOne-msvc2022-win64.exe进行安装,如果遇到杀毒软件阻止安装,不用管他,直接安装。
  2. 安装的时候直接默认安装位置就好,默认安装位置是C:\Program Files(当然你也可以自己设置位置)

在这里插入图片描述
然后你应该会遇到以下这是问题。

Warning! PATH too long installer unable to modify PATH!

在这里插入图片描述

这个问题大致是在你安装到一半的时候出现,然后你点击确定后,安装就完成了。

至于报这个错误,

C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\OpenNI2目录下本来只有这一个msi安装包。

在这里插入图片描述
至于安装的内容,它可能因为路径太长,自动给你安装到C:\Program Files目录下了。

网上的教程大多是将其安装到C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\OpenNI2目录下。而且都是按照这个讲的。

因此这部分缺少一点内容。

首先就是打开这个软件

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
然后点击Remove,也就是卸载。这时候C:\Program Files目录下就没有OpenNI文件夹了。

然后再双击点击这个msi安装包,选择路径到C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\OpenNI2中。

在这里插入图片描述
安装好后如上图所示。

然后把你下载的pdb文件解压出来。

在这里插入图片描述
将这些文件全选。
在这里插入图片描述

将其复制到C:\Program Files\PCL 1.14.0\bin中。

在这里插入图片描述

此时,安装环境才算结束。

配置环境变量

在这里插入图片描述
直接左下角搜索,环境变量,点击编辑系统环境变量

在这里插入图片描述

系统变量中的path添加以下内容。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

%OPENNI2_REDIST64%
C:\Program Files\PCL 1.14.0\bin
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\VTK\bin
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\FLANN\bin
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\Qhull\bin
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\OpenNI2\Tools

这里的最后一个路径,网上有些是C:\Program Files\OpenNI2\Tools,如果你按照网上其他人博客进行按照,如果遇到C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\OpenNI2\Include这个路径根本就没有,那就说明人家可能就是乱的,或者说缺少一步,这一步就是重新安装我上面说的那个msi安装包

配置vs中的环境

下面内容,我借鉴了网上一些博客图片(懒得截图了)

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
TestPCL右键->属性。

配置属性->VC++目录->包含目录

添加以下内容

C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\VTK\include\vtk-9.3
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\Qhull\include
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\OpenNI2\Include
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\FLANN\include
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\Eigen3\include\eigen3
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\Boost\include\boost-1_84
C:\Program Files\PCL 1.14.0\include\pcl-1.14

在这里插入图片描述

配置属性->VC++目录->库目录

添加以下内容:

C:\Program Files\PCL 1.14.0\lib
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\Boost\lib
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\FLANN\lib
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\OpenNI2\Lib
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\Qhull\lib
C:\Program Files\PCL 1.14.0\3rdParty\VTK\lib

在这里插入图片描述
配置属性->链接器->输入->附加依赖项

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

添加以下内容

pcl_commond.lib;pcl_featuresd.lib;pcl_filtersd.lib;pcl_iod.lib;pcl_io_plyd.lib;pcl_kdtreed.lib;pcl_keypointsd.lib;pcl_mld.lib;pcl_octreed.lib;pcl_outofcored.lib;pcl_peopled.lib;pcl_recognitiond.lib;pcl_registrationd.lib;pcl_sample_consensusd.lib;pcl_searchd.lib;pcl_segmentationd.lib;pcl_stereod.lib;pcl_surfaced.lib;pcl_trackingd.lib;pcl_visualizationd.lib;vtkcgns-9.3-gd.lib;vtkChartsCore-9.3-gd.lib;vtkCommonColor-9.3-gd.lib;vtkCommonComputationalGeometry-9.3-gd.lib;vtkCommonCore-9.3-gd.lib;vtkCommonDataModel-9.3-gd.lib;vtkCommonExecutionModel-9.3-gd.lib;vtkCommonMath-9.3-gd.lib;vtkCommonMisc-9.3-gd.lib;vtkCommonSystem-9.3-gd.lib;vtkCommonTransforms-9.3-gd.lib;vtkDICOMParser-9.3-gd.lib;vtkDomainsChemistry-9.3-gd.lib;vtkDomainsChemistryOpenGL2-9.3-gd.lib;vtkdoubleconversion-9.3-gd.lib;vtkexodusII-9.3-gd.lib;vtkexpat-9.3-gd.lib;vtkFiltersAMR-9.3-gd.lib;vtkFiltersCellGrid-9.3-gd.lib;vtkFiltersCore-9.3-gd.lib;vtkFiltersExtraction-9.3-gd.lib;vtkFiltersFlowPaths-9.3-gd.lib;vtkFiltersGeneral-9.3-gd.lib;vtkFiltersGeneric-9.3-gd.lib;vtkFiltersGeometry-9.3-gd.lib;vtkFiltersGeometryPreview-9.3-gd.lib;vtkFiltersHybrid-9.3-gd.lib;vtkFiltersHyperTree-9.3-gd.lib;vtkFiltersImaging-9.3-gd.lib;vtkFiltersModeling-9.3-gd.lib;vtkFiltersParallel-9.3-gd.lib;vtkFiltersParallelImaging-9.3-gd.lib;vtkFiltersPoints-9.3-gd.lib;vtkFiltersProgrammable-9.3-gd.lib;vtkFiltersReduction-9.3-gd.lib;vtkFiltersSelection-9.3-gd.lib;vtkFiltersSMP-9.3-gd.lib;vtkFiltersSources-9.3-gd.lib;vtkFiltersStatistics-9.3-gd.lib;vtkFiltersTensor-9.3-gd.lib;vtkFiltersTexture-9.3-gd.lib;vtkFiltersTopology-9.3-gd.lib;vtkFiltersVerdict-9.3-gd.lib;vtkfmt-9.3-gd.lib;vtkfreetype-9.3-gd.lib;vtkGeovisCore-9.3-gd.lib;vtkgl2ps-9.3-gd.lib;vtkglew-9.3-gd.lib;vtkhdf5-9.3-gd.lib;vtkhdf5_hl-9.3-gd.lib;vtkImagingColor-9.3-gd.lib;vtkImagingCore-9.3-gd.lib;vtkImagingFourier-9.3-gd.lib;vtkImagingGeneral-9.3-gd.lib;vtkImagingHybrid-9.3-gd.lib;vtkImagingMath-9.3-gd.lib;vtkImagingMorphological-9.3-gd.lib;vtkImagingSources-9.3-gd.lib;vtkImagingStatistics-9.3-gd.lib;vtkImagingStencil-9.3-gd.lib;vtkInfovisCore-9.3-gd.lib;vtkInfovisLayout-9.3-gd.lib;vtkInteractionImage-9.3-gd.lib;vtkInteractionStyle-9.3-gd.lib;vtkInteractionWidgets-9.3-gd.lib;vtkIOAMR-9.3-gd.lib;vtkIOAsynchronous-9.3-gd.lib;vtkIOCellGrid-9.3-gd.lib;vtkIOCesium3DTiles-9.3-gd.lib;vtkIOCGNSReader-9.3-gd.lib;vtkIOChemistry-9.3-gd.lib;vtkIOCityGML-9.3-gd.lib;vtkIOCONVERGECFD-9.3-gd.lib;vtkIOCore-9.3-gd.lib;vtkIOEnSight-9.3-gd.lib;vtkIOExodus-9.3-gd.lib;vtkIOExport-9.3-gd.lib;vtkIOExportGL2PS-9.3-gd.lib;vtkIOExportPDF-9.3-gd.lib;vtkIOFLUENTCFF-9.3-gd.lib;vtkIOGeometry-9.3-gd.lib;vtkIOHDF-9.3-gd.lib;vtkIOImage-9.3-gd.lib;vtkIOImport-9.3-gd.lib;vtkIOInfovis-9.3-gd.lib;vtkIOIOSS-9.3-gd.lib;vtkIOLegacy-9.3-gd.lib;vtkIOLSDyna-9.3-gd.lib;vtkIOMINC-9.3-gd.lib;vtkIOMotionFX-9.3-gd.lib;vtkIOMovie-9.3-gd.lib;vtkIONetCDF-9.3-gd.lib;vtkIOOggTheora-9.3-gd.lib;vtkIOParallel-9.3-gd.lib;vtkIOParallelXML-9.3-gd.lib;vtkIOPLY-9.3-gd.lib;vtkIOSegY-9.3-gd.lib;vtkIOSQL-9.3-gd.lib;vtkioss-9.3-gd.lib;vtkIOTecplotTable-9.3-gd.lib;vtkIOVeraOut-9.3-gd.lib;vtkIOVideo-9.3-gd.lib;vtkIOXML-9.3-gd.lib;vtkIOXMLParser-9.3-gd.lib;vtkjpeg-9.3-gd.lib;vtkjsoncpp-9.3-gd.lib;vtkkissfft-9.3-gd.lib;vtklibharu-9.3-gd.lib;vtklibproj-9.3-gd.lib;vtklibxml2-9.3-gd.lib;vtkloguru-9.3-gd.lib;vtklz4-9.3-gd.lib;vtklzma-9.3-gd.lib;vtkmetaio-9.3-gd.lib;vtknetcdf-9.3-gd.lib;vtkogg-9.3-gd.lib;vtkParallelCore-9.3-gd.lib;vtkParallelDIY-9.3-gd.lib;vtkpng-9.3-gd.lib;vtkpugixml-9.3-gd.lib;vtkRenderingAnnotation-9.3-gd.lib;vtkRenderingCellGrid-9.3-gd.lib;vtkRenderingContext2D-9.3-gd.lib;vtkRenderingContextOpenGL2-9.3-gd.lib;vtkRenderingCore-9.3-gd.lib;vtkRenderingFreeType-9.3-gd.lib;vtkRenderingGL2PSOpenGL2-9.3-gd.lib;vtkRenderingHyperTreeGrid-9.3-gd.lib;vtkRenderingImage-9.3-gd.lib;vtkRenderingLabel-9.3-gd.lib;vtkRenderingLICOpenGL2-9.3-gd.lib;vtkRenderingLOD-9.3-gd.lib;vtkRenderingOpenGL2-9.3-gd.lib;vtkRenderingSceneGraph-9.3-gd.lib;vtkRenderingUI-9.3-gd.lib;vtkRenderingVolume-9.3-gd.lib;vtkRenderingVolumeOpenGL2-9.3-gd.lib;vtkRenderingVtkJS-9.3-gd.lib;vtksqlite-9.3-gd.lib;vtksys-9.3-gd.lib;vtkTestingRendering-9.3-gd.lib;vtktheora-9.3-gd.lib;vtktiff-9.3-gd.lib;vtkverdict-9.3-gd.lib;vtkViewsContext2D-9.3-gd.lib;vtkViewsCore-9.3-gd.lib;vtkViewsInfovis-9.3-gd.lib;vtkWrappingTools-9.3-gd.lib;vtkzlib-9.3-gd.lib;

最后,记得点击应用,应用,应用

测试一下

在这里插入图片描述

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>int main(int argc, char** argv) {pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);cloud->width = 5;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 * 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);}std::cerr << "Cloud before filtering : " << 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;system("pause");return (0); 
}

然后你进行调试或者运行。

在这里插入图片描述
能成功运行应该就说明你配置成功了。

总结

相比网上的博客,我这里针对两个问题,一个就是路径太长,一个就是按照网上的教程,有些路径下面为空。

都是因为那个OpenNI的msi文件,默认安装到C:\Program Files

这篇关于最新:windows下安装pcl点云库的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1002701

相关文章

Zookeeper安装和配置说明

一、Zookeeper的搭建方式 Zookeeper安装方式有三种,单机模式和集群模式以及伪集群模式。 ■ 单机模式:Zookeeper只运行在一台服务器上,适合测试环境; ■ 伪集群模式:就是在一台物理机上运行多个Zookeeper 实例; ■ 集群模式:Zookeeper运行于一个集群上,适合生产环境,这个计算机集群被称为一个“集合体”(ensemble) Zookeeper通过复制来实现

CentOS7安装配置mysql5.7 tar免安装版

一、CentOS7.4系统自带mariadb # 查看系统自带的Mariadb[root@localhost~]# rpm -qa|grep mariadbmariadb-libs-5.5.44-2.el7.centos.x86_64# 卸载系统自带的Mariadb[root@localhost ~]# rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.44-2.el7

Centos7安装Mongodb4

1、下载源码包 curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.1.tgz 2、解压 放到 /usr/local/ 目录下 tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.1.tgzmv mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.1/

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

Centos7安装JDK1.8保姆版

工欲善其事,必先利其器。这句话同样适用于学习Java编程。在开始Java的学习旅程之前,我们必须首先配置好适合的开发环境。 通过事先准备好这些工具和配置,我们可以避免在学习过程中遇到因环境问题导致的代码异常或错误。一个稳定、高效的开发环境能够让我们更加专注于代码的学习和编写,提升学习效率,减少不必要的困扰和挫折感。因此,在学习Java之初,投入一些时间和精力来配置好开发环境是非常值得的。这将为我

安装nodejs环境

本文介绍了如何通过nvm(NodeVersionManager)安装和管理Node.js及npm的不同版本,包括下载安装脚本、检查版本并安装特定版本的方法。 1、安装nvm curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash 2、查看nvm版本 nvm --version 3、安装

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

AI Toolkit + H100 GPU,一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

上个月,FLUX 席卷了互联网,这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型,而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具(如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI)开始支持这些模型,FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU

计算机毕业设计 大学志愿填报系统 Java+SpringBoot+Vue 前后端分离 文档报告 代码讲解 安装调试

🍊作者:计算机编程-吉哥 🍊简介:专业从事JavaWeb程序开发,微信小程序开发,定制化项目、 源码、代码讲解、文档撰写、ppt制作。做自己喜欢的事,生活就是快乐的。 🍊心愿:点赞 👍 收藏 ⭐评论 📝 🍅 文末获取源码联系 👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~Java毕业设计项目~热门选题推荐《1000套》 目录 1.技术选型 2.开发工具 3.功能

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者