ubuntu20.04下安装pcl

pcl点云数据库，用来进行3D信息的获取与处理，和opencv相比较，opencv是用来处理二维信息，他是学术界与工业界针对点云最全的库，且网络上相关的资料很多。以下是pcl的安装步骤以及遇到的问题。

提前说明，本人用的是ubuntu20.04+pcl1.12.0+vtk7.1.1，使用源码编译的方式，Vtk用来完成点云的可视化。

之前安装过pcl1.12.0+vtk9.1.1，最后pcl安装可视化闪退，所以还是Vtk下载的vtk7.1.1

网络上有说pcl1.8.0+vtk7.1.1是标配，但是在安装pcl1.8.1时出现过错误。

     所以本文选择安装 pcl1.12.1 + vtk7.1.1 +qt5.12（在此不做安装说明）

ubuntu18.04_pcl安装

• 1. 首先安装pcl各种依赖
• 2. 安装VTK
  • 2.1 首先安装vtk各种依赖：
  • 2.2 安装Vtk
• 3. 安装pcl
• 4. pcl测试

1. 首先安装pcl各种依赖

sudo apt-get update
sudo apt-get install git build-essential linux-libc-dev
sudo apt-get install cmake cmake-gui
sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev libusb-dev libudev-dev
sudo apt-get install mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-common
sudo apt-get install libflann1.9 libflann-dev  # ubuntu20.4对应1.9
sudo apt-get install libeigen3-dev
sudo apt-get install libboost-all-dev
sudo apt-get install libqhull* libgtest-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev pkg-config
sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev
sudo apt-get install mono-complete
sudo apt-get install libopenni-dev
sudo apt-get install libopenni2-dev

可能问题：

（1） sudo apt-get install libflann1.9 libflann-dev 显示无法定位包libflann，

首先去查看系统对应的版本   查看地址：Ubuntu – Package Search Results -- libflann

搜索libflann 选择ubuntu20.04对应的codename代号：focal  ：
 打开终端，执行以下命令：

lsb_release -a

 可以看到ubuntu20.04对应libflan1.9

 （2） 安装过程中遇到无法连接的问题，考虑更换源

参考文章：Ubuntu更换软件源_寥廓长空的博客-CSDN博客_ubuntu源

2. 安装VTK

   下载地址：Download | VTK

本人下载：VTK-7.1.1.zip

 2.1   首先安装vtk各种依赖：

# 首先安装VTK的依赖：X11，OpenGL；cmake和cmake-gui在安装pcl依赖的时候安装过了的话可以跳过
# X11
sudo apt-get install libx11-dev libxext-dev libxtst-dev libxrender-dev libxmu-dev libxmuu-dev
# OpenGL
sudo apt-get install build-essential libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev
# cmake && cmake-gui
sudo apt-get install cmake cmake-gui

2.2   安装Vtk

2.2.1   解压到准备好的安装目录。在目录下新建build文件夹 

打开终端输入：  

cmake-gui 

where is the source code: 路径为VTK目录

where to build the binaries:路径为VTK目录下build的路径

如下图：

点击：configure，显示“Configuring done”。

再勾选“VTK-Group-Qt”，点击“Configure”；完成后，显示“Configuring done”；

最后点击“Generate”；显示“Generating done”，完成。

2.2.2  在build目录下，打开终端输入：

make -j8 # 要是8核处理器还比较着急看结果的话，可以：make -j16    
sudo make install

3. 安装pcl

下载地址： Release PCL 1.12.0 · PointCloudLibrary/pcl · GitHub

打开pcl目录，新建build文件夹

在build文件中，打开终端，输入：

cmake -DCMAKE_TYPE=None ..    
make -j8    //  选择8个进程同时处理，如果机子比较差，可以选择make -j4 或者 make
sudo make install

到此pcl下载完成，时间会比较长。

4. pcl测试 

以下使用两段代码进行测试

4.1   文件构成

 cmakelist.txt

cmake_minimum_required(VERSION 2.6)
project(pcl_test)

find_package(PCL 1.12 REQUIRED)

include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})

add_executable(pcl_test pcl_test.cpp)

target_link_libraries (pcl_test ${PCL_LIBRARIES})

install(TARGETS pcl_test RUNTIME DESTINATION bin)

pcl_test.cpp

#include 
#include 
#include 

int
  main (int argc, char** argv)
{
  pcl::PointCloud 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);
}

运行：进入build，打开终端输入：

cmake ..
make
./pcl_test.cpp

得到结果：

 4.2   另一个测试代码为

pcl_test.cpp

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
 
 
int main(int argc, char **argv) {
    std::cout << "Test PCL !!!" << std::endl;
    
    pcl::PointCloud::Ptr point_cloud_ptr (new pcl::PointCloud);
    uint8_t r(255), g(15), b(15);
    for (float z(-1.0); z <= 1.0; z += 0.05)
    {
      for (float angle(0.0); angle <= 360.0; angle += 5.0)
      {
	pcl::PointXYZRGB point;
	point.x = 0.5 * cosf (pcl::deg2rad(angle));
	point.y = sinf (pcl::deg2rad(angle));
	point.z = z;
	uint32_t rgb = (static_cast(r) << 16 |
		static_cast(g) << 8 | static_cast(b));
	point.rgb = *reinterpret_cast(&rgb);
	point_cloud_ptr->points.push_back (point);
      }
      if (z < 0.0)
      {
	r -= 12;
	g += 12;
      }
      else
      {
	g -= 12;
	b += 12;
      }
    }
    point_cloud_ptr->width = (int) point_cloud_ptr->points.size ();
    point_cloud_ptr->height = 1;
    
    pcl::visualization::CloudViewer viewer ("test");
    viewer.showCloud(point_cloud_ptr);
    while (!viewer.wasStopped()){ };
    return 0;
}

运行结果：

如果以上结果没问题，pcl就安装成功了。