安装带有kinfu的测试版本PCL

http://ghx0x0.github.io/2014/11/14/install-pcl-master-for-kinfu/
这几天看到kinect fusion 的效果后，对其非常感兴趣，于是也想搭建一个kinect fusion 的框架自己玩玩，无奈PCL中kinfu的开源代码一直是测试版本，并没有release发布版，于是只能默默的卸载之前安装的1.7.1版本换上PCL的测试版本。 
Pcl的测试版本同样可以在github主页上下载，只要选中首页的master分支，并download into ZIP即可，kinfu的代码就在gpu文件夹下。

相比于安装1.7.1版本，想要运行kinfu的话需要通过显卡GPU进行加速，事前需要安装的第三方库也更多，贴一张我的所有第三方库的截图：

具体安装步骤：

• 事先准备：

1. 确认你的电脑显卡是N卡，并且运算能力在2.x (Fermi) or 3.x (Kepler) 以上；
2. 去英伟达官方网站下载cuda最新版本，并更新自己的显卡驱动，我的cuda是6.5版本，显卡为650M；
3. 还是更新自己的显卡驱动，显卡较新的驱动能够让最终kinfu的帧率更快！
4. 安装第三方库，BOOST EIGEN FLANN QHULL VTK qt4.8.0 ，在安装前请清理干净原来的这些第三方库；

• 开始安装：

1. cmake编译源码，configure第一次后会出现很多红色的build，勾选上build_gpu即可，网上也有说勾选build_tools build_visulation build_cuda build_apps的，但是我的这里前两个是默认勾选了的，build_cuda build_apps我最终也没选；
   
2. 在点击generate前仔细看看cmake下方的输出信息，to built里面是否包含了你所需要的所有功能；
3. 点击generate；
4. vs打开生成的功能进行编译并install；

Tips and bugs：

1. 运行kinfu需要openni和primesense的支持，pcl从kinect抓取点云是基于openni的框架的，需要注意的是，事先千万不能安装kinect的微软官方SDK，因为官方的会屏蔽pcl的openni接口，最终pcl读取不出深度数据，显示can’t open depth source；
2. 进行测试时，可以先生成工程里的openni-viewer，测试pcl是否能成功获取kinect的数据，之后再生成kinfu-app进行测试，最终无误后生成全部的pcl，并install；
3. 此次版本的pcl源码存在的问题1:
   在源码中进行编译时，无论选不选择BUILD_GPU，都会出现
   libboost_thread-vc100-mt-gd-1_50.lib(thread.obj) : error LNK2019:这个错误
   http://blog.csdn.net/lming_08/article/details/19114417给出了这个问题的解决方法，在源码文件里的cmake/pcl_find_boost.cmake里把
   Required boost modules
   find_package(Boost 1.40.0 REQUIRED COMPONENTS system filesystem thread date_time iostreams)
   修改为
   Required boost modules
   find_package(Boost 1.40.0 REQUIRED COMPONENTS system filesystem thread date_time iostreams chrono)
4. 此次版本的pcl源码存在的问题2:
   本来以为这下快要大功告成了，没想到1个小时后编译结果是130+成功，2个失败，当时特别丧气。。失败的原因在于出现了有关PNG的错误，贴图如下：
   
   网上公开的解决方案是在源码的tools文件夹里的cmakelist打开后，屏蔽掉
   PCL_ADD_EXECUTABLE(pcl_pcd2png “${SUBSYS_NAME}” pcd2png.cpp)
   target_link_libraries(pcl_pcd2png pcl_common pcl_io)
   PCL_ADD_EXECUTABLE (pcl_organized_pcd_to_png “${SUBSYS_NAME}” organized_pcd_to_png.cpp)
   target_link_libraries (pcl_organized_pcd_to_png pcl_common pcl_io)
   这四句就可以了，最终可以正确安装完整的pcl
5. 安装过程中还有一个问题是，在卸载了kinect的微软官方SDK后，还要卸载pcl的openni和premesense，并重新安装，但是安装好后，cmake会提示找不到openni，无法得到kinfu和gpu的工程，找不到具体原因，第二天先利用cmake编译pcl1.7.1的源码能够找到openni，之后转到新的含有kinfu的pcl-master源码，此时才成功找到openni，并最终成功安装，这个问题的原因到现在也不知道。

下面上几张kinfu的截图，简单的试了下，rgb图是按时间间隔采集的，所以有些地方有模型但是没纹理，另外纹理交界的地方并没有做纹理融合，这两个问题是我将来准备优化代码的方向。

补充一下：我下载的pcl-master源码，是在2014年11月8日的版本，官方后续版本应该会陆续修复已有bug。