源码编译pcl

PCL源码编译指南
本文详细介绍了从源码编译PCL(Point Cloud Library)的步骤,包括下载源码包、配置编译环境、编译及安装过程。强调了为加速编译,建议预先编译安装boost、eigen、flann、vtk等依赖库。

首先要下载pcl的源码包

git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl pcl-trunk

其次在进行编译

cd pcl-trunk && mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo ..
make -j2
sudo make -j2 install

其中cd pcl-trunk是进入源码包
mkdir build && cd build是新建build文件,并且进入,build的目的是要讲编译的中间文件都保存在build中
make是编译
sudo make -j2 install是安装

其中j2是双线程的意思

注意
可能是pcl的源码包很大吧,反正我编译起来很慢,编译了好久。

源码编译 的前提

源码编译的前提

源码编译的是前提是是必须先编译
boost,eigen,flann,vtk等,编译有点麻烦,但是可以用二进制包进行编译安装,这样可以通过编译安装把一些依赖项提前自动安装好,到时候如果你想编译自己改进的pcl就不用再安装依赖项了,这个算是偷懒的方法。

sudo apt-get install libpcl-dev pcl-tools
### 编译并安装 Point Cloud Library (PCL) 最新版本 在 Ubuntu 上从源码编译和安装 PCL 是一项常见的操作,以下是详细的说明: #### 1. 更新系统包 为了确保系统的软件包是最新的,在开始之前先更新系统: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` #### 2. 安装必要的依赖项 PCL 的构建需要一些基础的开发工具和库支持。可以通过以下命令来安装这些依赖项: ```bash sudo apt install -y build-essential cmake git libeigen3-dev \ libflann1.9 libflann-dev libboost-all-dev libqglviewer-qt5-dev \ libvtk7-dev libsuitesparse-dev libopenni-dev libopenni2-dev \ libpcl-dev python-pcl python3-pcl pcl-tools ``` 上述命令涵盖了大多数 PCL 所需的核心依赖项[^3]。 #### 3. 获取最新版 PCL 源码 访问官方 GitHub 存储库获取最新的 PCL 版本: ```bash git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl.git cd pcl git checkout master # 或者指定特定分支或标签 ``` #### 4. 创建构建目录并运行 CMake 创建一个单独的 `build` 文件夹用于存储生成文件,并执行 CMake 命令以配置项目的构建环境: ```bash mkdir build cd build cmake .. ``` 如果希望自定义选项(例如禁用某些模块),可以在 `cmake` 后附加参数。例如,关闭 GPU 支持可以这样设置: ```bash cmake -DWITH_GPU=OFF .. ``` #### 5. 构建与安装 完成配置后即可启动实际的编译过程。推荐使用多线程加速编译速度: ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` 此步骤会将编译好的二进制文件复制到标准路径下以便后续调用[^1]。 #### 6. 测试安装是否成功 验证安装是否正常工作的一个简单方法是尝试运行随附的例子程序或者重新链接现有项目至新版本的库中去测试功能表现情况。 --- ### 关于CMake教程补充 对于不熟悉 CMake 工具链的人来说,它是一种跨平台自动化构建解决方案框架。基本流程包括准备根目录下的 `CMakeLists.txt` 描述文档;接着通过命令行交互形式传递变量给脚本来控制不同阶段的行为模式比如调试发布等等差异化的输出产物特性设定等[^2]。 ---
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