ubuntu20.04下安装pcl_ubuntu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）

首先安装pcl各种依赖

sql 复制代码

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：

css 复制代码

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

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：

csharp 复制代码

# 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：

undefined 复制代码

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：

go 复制代码

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

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：

cobol 复制代码

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。

pcl测试

以下使用两段代码进行测试

4.1 文件构成

cmakelist.txt

scss 复制代码

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

cobol 复制代码

#include <iostream>

#include <pcl/io/pcd_io.h>

#include <pcl/point_types.h>

int

main (int argc, char** argv)

{

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 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：

cobol 复制代码

cmake ..

make

./pcl_test.cpp

得到结果：

4.2 另一个测试代码为

pcl_test.cpp

cobol 复制代码

#include <iostream>

#include <pcl/common/common_headers.h>

#include <pcl/io/pcd_io.h>

#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>

#include <pcl/console/parse.h>

int main(int argc, char **argv) {

std::cout << "Test PCL !!!" << std::endl;

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr point_cloud_ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);

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<uint32_t>(r) << 16 |

static_cast<uint32_t>(g) << 8 | static_cast<uint32_t>(b));

point.rgb = *reinterpret_cast<float*>(&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。

cloudcompare软件安装

推荐snap安装方式

sql 复制代码

sudo apt-get update

sudo apt install snap

sudo snap install cloudcompare

undefined 复制代码

cloudcompare.CloudCompare

loudcompare.ccViewer