ubuntu18.04 安装pcl点云库（亲测有效）

一、pcl库简介

         PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用。

         PCL起初是ROS（Robot Operating System）下由来自于慕尼黑工业大学和斯坦福大学Radu博士等人维护和开发的开源项目，主要应用于机器人研究应用领域，随着各个算法模块的积累，于2011年独立出来，正式与全球3D信息获取、处理的同行一起，组建了强大的开发维护团队，以多所知名大学、研究所和相关硬件、软件公司为主。发展非常迅速，不断有新的研究机构等加入，在Willow Garage, NVidia, Google (GSOC 2011), Toyota, Trimble, Urban Robotics, Honda Research Institute等多个全球知名公司的资金支持下，不断提出新的开发计划，代码更新非常活跃，在不到一年的时间内从1.0版本已经发布到1.7.0版本。

二、PCL的结构和内容

       如《PCL架构图》所示，对于3D点云处理来说，PCL完全是一个的模块化的现代C++模板库。其基于以下第三方库：Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、Qhull，实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。

       PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术，通过并行化提高程序实时性。K近邻搜索操作的构架是基于FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所实现的，速度也是技术中最快的。PCL中的所有模块和算法都是通过Boost共享指针来传送数据的，因而避免了多次复制系统中已存在的数据的需要，从0.6版本开始，PCL就已经被移入到Windows，MacOS和Linux系统，并且在Android系统也已经开始投入使用，这使得PCL的应用容易移植与多方发布。

      从算法的角度，PCL是指纳入了多种操作点云数据的三维处理算法，其中包括：过滤，特征估计，表面重建，模型拟合和分割，定位搜索等。每一套算法都是通过基类进行划分的，试图把贯穿整个流水线处理技术的所有常见功能整合在一起，从而保持了整个算法实现过程中的紧凑和结构清晰，提高代码的重用性、简洁可读。在PCL中一个处理管道的基本接口程序是：

1. 创建处理对象：（例如过滤、特征估计、分割等）;
2. 使用setInputCloud通过输入点云数据，处理模块;
3. 设置算法相关参数;
4. 调用计算（或过滤、分割等）得到输出。

       为了进一步简化和开发，PCL被分成一系列较小的代码库，使其模块化，以便能够单独编译使用提高可配置性，特别适用于嵌入式处理中:

1. libpcl filters：如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器；
2. libpcl features：实现多种三维特征，如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率，PFH和FPFH特征，旋转图像、积分图像，NARF描述子，RIFT，相对标准偏差，数据强度的筛选等等；
3. libpcl I/O：实现数据的输入和输出操作，例如点云数据文件（PCD）的读写；
4. libpcl segmentation：实现聚类提取，如通过采样一致性方法对一系列参数模型（如平面、柱面、球面、直线等）进行模型拟合点云分割提取，提取多边形棱镜内部点云等等；
5. libpcl surface：实现表面重建技术，如网格重建、凸包重建、移动最小二乘法平滑等；
6. libpcl register：实现点云配准方法，如ICP等；
7. libpclkeypoints：实现不同的关键点的提取方法，这可以用来作为预处理步骤，决定在哪儿提取特征描述符；
8. libpcl range ：实现支持不同点云数据集生成的范围图像。

三、 PCL编译安装

1、安装基本环境

sudo apt-get update  
sudo apt-get install git build-essential linux-libc-dev libusb-1.0-0-dev libusb-dev libudev-dev mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-common libflann1.9 libflann-dev libeigen3-dev libboost-all-dev libvtk7-jni libvtk7-java libvtk7-dev libvtk7.1-qt libvtk7.1 libvtk7-qt-dev libqhull* libgtest-dev freeglut3-dev pkg-config libxmu-dev libxi-dev mono-complete openjdk-8-jdk openjdk-8-jre -y

2、安装cmake

      直接使用apt安装cmake，版本太低。

      在cmake官网下载cmake压缩包，然后解压缩，最后将cmake/bin/文件夹中的指令软链接到/usr/bin即可。

https://cmake.org/download/https://cmake.org/download/

3、安装VTK

      在VTK官网下载VTK最新版就行。

Download | VTKhttps://www.vtk.org/download/      解压缩VTK，在VTK目录下创建build文件夹，进入build文件夹下，执行以下命令编译。

cmake ..
sudo make
sudo make install

4、安装PCL

GitHub - PointCloudLibrary/pcl: Point Cloud Library (PCL)https://github.com/PointCloudLibrary/pcl.git      将PCL源代码git clone到本地，进入文件夹，执行以下命令编译安装PCL：

cd pcl
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j
sudo make -j4 install

四、参考链接

1. PCL（点云库）_百度百科
2. Ubuntu18.04安装PCL，亲测有效_陈小媳妇儿的博客-CSDN博客_ubuntu18.04 安装pcl
3. ubuntu18.04下pcl库的安装(绕过那些巨坑！)_CLM_Only的博客-CSDN博客