Windows下菜鸟指南：PCL编译与依赖库安装

本文主要介绍了如何在Windows平台上编译Point Cloud Library (PCL) ——一个广泛应用于点云处理的开源库。PCL支持多种功能，包括滤波、特征提取、表面重建、注册、模型拟合和分割，适用于多个操作系统，如Linux、MacOS、Windows和Android，并且遵循BSD协议，适合商业和研究用途。 首先，进行编译前需要满足一定的环境配置。具体来说，推荐使用Windows 7（32位或64位版本），并且必须安装Visual Studio 2010，因为文章特别强调了这个版本的兼容性。同时，需要安装CMake版本2.8以上，以及一些关键的外部链接库： 1. Boost库，版本1.46.1，用于增强PCL的功能。 2. Eigen库，版本3.0.0，提供线性代数运算支持。 3. CMinpack库，版本1.1.3，用于数值优化问题。 4. FLANN库，版本1.6.9，支持快速最近邻搜索。 5. Visualization Toolkit (VTK)，版本5.6.1，虽然非必需但有助于数据可视化。 6. QHULL库，版本2011.1，用于处理凸包和半空间划分。 7. OpenNI库，版本1.1.0.41和Patched Sensor Module版本5.0.1.32，用于与Kinect等设备配合采集点云数据，但不是强制要求，如果使用Kinect则必须安装。 8. GTest库，版本>=1.6.0，用于单元测试，虽然非必需，但可以提高代码质量。 编译过程通常会参考官方文档，链接地址为：<http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/compiling_pcl_windows_3rdparty_installers.php#compiling-pcl-windows-3rdparty-installers>，其中详细说明了编译步骤和注意事项。对于不希望自己编译的用户，可以直接访问：<http://www.pointclouds.org/downloads/windows.html> 下载预编译的安装包。 在编译过程中，需要注意检查各个库的版本和安装路径是否正确，确保所有依赖项都已安装并配置好。此外，对于不同类型的计算机硬件，可能需要调整编译参数以适应不同的性能要求，尤其是对于较低配置的设备，如i3笔记本电脑，也能够成功运行。 编译PCL需要一定的技术准备，但一旦完成，将极大地扩展你在点云处理领域的工具箱。通过遵循官方指南和正确配置环境，即使是初学者也能成功构建和利用PCL的强大功能。