Mac vscode安装PCL

Cmake

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在这里我使用的是vscode+cmke+pcl

文章目录

• Cmake
• 前言
• 一、安装PCL
• 二、安装与配置Cmake与PCL
• [三 验证有没有安装成功](#三 验证有没有安装成功)

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前言

记录自己学习PCL的过程

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一、安装PCL

我喜欢命令行导入:
brew install pcl
如果下载的很慢：
vim ~/.zshrc
# Homebrew 镜像源加速配置
export HOMEBREW_BREW_GIT_REMOTE="https://mirrors.ustc.edu.cn/brew.git"
export HOMEBREW_CORE_GIT_REMOTE="https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-core.git"
export HOMEBREW_BOTTLE_DOMAIN="https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-bottles"
export HOMEBREW_API_DOMAIN="https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-bottles/api"

source ~/.zshrc
brew update
brew install pcl(再重新导入pcl)

用来验证有没有安装好pcl
pkg-config --modversion pcl_common
如果出现类似1.15.1这样的数字恭喜你安装成功了

二、安装与配置Cmake与PCL

# 先更新 Homebrew 的软件列表，确保能获取到最新版本
brew update

# 安装 CMake
brew install cmake

cmake --version(用来验证安装)

步骤 1：安装 VSCode 扩展

打开 VSCode

点击左侧的扩展图标（或按 Cmd+Shift+X）

搜索并安装 CMake Tools（作者：Microsoft）

步骤 2：打开你的项目

在 VSCode 中打开你 的项目文件夹（如果你还没有CMakeLists.txt这个文件，需要自己创建，不会自己生成）

这里面就是CMakeLists.txt文件的配置
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(cpp_total_project)

# 查找 PCL 库
find_package(PCL 1.5 REQUIRED)

# 添加头文件路径
include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})

# 创建可执行文件（把 main.cpp 改成你的源文件名）
add_executable(my_program test.cpp)

# 链接 PCL 库
target_link_libraries(my_program ${PCL_LIBRARIES})

步骤 3：配置项目

按 Cmd+Shift+P，输入 CMake: Configure 并选择

或者直接按 F7 键

VSCode 会自动检测到 CMake 并开始配置

大概你的文件夹就是这样
├── CMakeLists.txt      ← 需要修改这个文件
├── main.cpp            ← 你的源代码文件（或其他名字）
└── build/              ← 已经自动生成了

步骤 4：编译项目

配置完成后，按 F7 再次编译

或者点击底部状态栏的 Build 按钮

三 验证有没有安装成功

#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);
}

结果如下

Saved 5 data points to test_pcd.pcd.
    0.0080142 0.694695 -0.26015
    -0.342265 -0.446349 0.214207
    0.173687 -0.84253 -0.400481
    -0.874475 0.706127 -0.117635
    0.908514 -0.598159 0.744714