Ubuntu 16.04 中怎么安装 PCL 库

1. 简介

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的、跨平台的库，用于处理 2D/3D 点云数据。它提供了大量的算法和工具，用于点云的滤波、分割、配准、特征提取、表面重建等任务。PCL 广泛应用于机器人、计算机视觉、三维重建等领域。

本文将详细介绍如何在 Ubuntu 16.04 系统中安装 PCL 库，并配置开发环境。

2. 安装依赖项

在安装 PCL 之前，需要确保系统中已经安装了必要的依赖项。打开终端，执行以下命令来安装这些依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential cmake git libboost-all-dev libeigen3-dev libflann-dev libvtk5-dev libvtk5-qt4-dev libqhull-dev libpcap-dev libusb-1.0-0-dev libopenni-dev libopenni2-dev

这些依赖项包括：

• build-essential：包含 GCC 编译器和 GNU Make 工具。
• cmake：用于构建 PCL 的跨平台构建工具。
• git：用于从 GitHub 克隆 PCL 源代码。
• libboost-all-dev：Boost 库，PCL 依赖于 Boost 的多个模块。
• libeigen3-dev：Eigen 库，用于线性代数计算。
• libflann-dev：FLANN 库，用于快速最近邻搜索。
• libvtk5-dev 和 libvtk5-qt4-dev：VTK 库，用于可视化。
• libqhull-dev：Qhull 库，用于凸包计算。
• libpcap-dev：用于处理网络数据包。
• libusb-1.0-0-dev：用于 USB 设备的支持。
• libopenni-dev 和 libopenni2-dev：OpenNI 库，用于深度相机的支持。

3. 下载 PCL 源代码

PCL 的源代码托管在 GitHub 上。我们可以使用 git 命令来克隆 PCL 的源代码仓库：

git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl.git

克隆完成后，进入 PCL 源代码目录：

cd pcl

4. 构建和安装 PCL

在构建 PCL 之前，我们需要创建一个构建目录并进入该目录：

mkdir build
cd build

接下来，使用 cmake 来配置构建过程。执行以下命令：

cmake ..

cmake 会检查系统环境并生成 Makefile。如果一切顺利，你可以看到类似以下的输出：

-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /path/to/pcl/build

接下来，使用 make 命令来编译 PCL：

make -j4

-j4 选项表示使用 4 个线程并行编译，以加快编译速度。你可以根据你的 CPU 核心数调整这个值。

编译完成后，使用以下命令来安装 PCL：

sudo make install

安装过程会将 PCL 库文件、头文件和工具安装到系统的标准路径中。

5. 配置开发环境

安装完成后，我们需要配置开发环境，以便在编写和编译使用 PCL 的程序时能够正确链接 PCL 库。

5.1 配置环境变量

首先，我们需要将 PCL 的库路径添加到系统的 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中。编辑 ~/.bashrc 文件：

nano ~/.bashrc

在文件末尾添加以下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH

保存并退出编辑器，然后执行以下命令使更改生效：

source ~/.bashrc

5.2 编写和编译 PCL 程序

现在，我们可以编写一个简单的 PCL 程序来测试安装是否成功。创建一个新的 C++ 文件 test_pcl.cpp：

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

int main(int argc, char** argv)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("test.pcd", *cloud) == -1)
    {
        PCL_ERROR("Couldn't read file test.pcd\n");
        return -1;
    }

    std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from test.pcd" << std::endl;

    return 0;
}

这个程序会加载一个名为 test.pcd 的点云文件，并输出文件中点的数量。

接下来，使用以下命令来编译这个程序：

g++ -std=c++11 test_pcl.cpp -o test_pcl -l pcl_common -l pcl_io

编译成功后，运行程序：

./test_pcl

如果一切正常，你应该会看到类似以下的输出：

Loaded 1000 data points from test.pcd

6. 总结

通过以上步骤，我们成功在 Ubuntu 16.04 系统中安装并配置了 PCL 库。现在，你可以开始使用 PCL 来处理和分析点云数据了。PCL 提供了丰富的功能和工具，能够满足各种点云处理任务的需求。希望本文对你有所帮助，祝你在点云处理的道路上取得成功！