点云库PCL学习：由于找不到flann.dill，无法继续执行代码

最新推荐文章于 2025-04-27 17:22:17 发布
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分类专栏： PCL
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版权

问题：

在学习”基于VFH描述子的聚类识别与6自由度位姿估计“过程中，调试代码时出现：在这里插入图片描述
解决方案：
将PCL1.8.1\3rdParty\FLANN\bin文件里的flann.dill复制到PCL1.8.1\bin文件夹下即可

PCL学习：项目编译，报找不到FLANNConfig.cmake文件
zfjBIT的专栏
07-04 2017
问题描述：提示找不到FLANNConfig.cmake文件。 CMake Warning at CMakeLists.txt:18 (find_package): By not providing "FindFLANN.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project has asked CMake to find a package configura...
第1章 PCL点云库核心基础：PCD点云数据及point_types和point_cloud点云类型源码详细解读
行知SLAM
01-13 1428
在 PCL 点云库中，点云的原始数据可以包含多种字段，这些字段根据不同的应用场景和数据采集设备有所不同。主要是 PCD（Point Cloud Data）文件的数量类型集合，其源代码主要由结构体组成，这些结构体定义了点云数据中每个点所包含的具体信息；的深入理解和使用，开发者可以充分利用 PCL 库的强大功能，实现从简单的点云数据存储和操作到复杂的点云处理算法的开发。是两个核心元素，它们协同工作，为点云数据的表示、存储和操作提供了强大的支持。主要为类，其中包含了存储点云数据的容器，其核心成员。
找不到FLANNConfig.cmake文件
十年磨一剑
07-27 988
sudo apt-get install libflann-dev 安装库里面的, 或者从源代码编译安装都不行, 好像它不会自己将cmake放入到/usr/share/cmake-3.5/Modules 解决方案, 从github源代码里面拷贝出来 sudo cp /home/seamanj/Desktop/Software/flann-1.8.4-src/cmake/FindFLANN.c...
Could NOT find SDL (missing: SDL_LIBRARY SDL_INCLUDE_DIR)问题解决
最新发布
weixin_45669246的博客
04-27 275
安装sdl1.2-dev时，报错需要libpulse，但是安装libpulse时又需要依赖包，直到最后需要的依赖报发现已经安装了，但是sdl1.2就是无法安装。在使用3588开发进行map_server编译时遇到报错。
windows cmake项目pcl报错，flann/util/params.h not found
weixin_43446161的博客
10-30 862
改为find_package(PCL REQUIRED)，后解决，可能是需要使用其中某些模块，而仅仅有io不够用。将find_package(PCL REQUIRED COMPONENTS io)
无法打开包括文件: “flann/flann.hpp”: No such file or directory
sdsc1314的博客
09-12 2542
1.第一步 包含目录\PCL\3rdParty\FLANN\include\flann 改为\PCL\3rdParty\FLANN\include， 此时报错： 第二步 根据所提示的路径，找到dist.h文件，然后typedef unsigned long long pop_t语句转移到#if __GNUC__之前，就可以了。 ...
点云库PCL1.12.1代码demo
08-04
在“点云库PCL1.12.1代码demo”中，我们可以期待学习到以下几个关键知识点： 1. **点云基础**：PCL中的基本数据结构是`pcl::PointXYZ`，用于表示单个三维点。它包含了x、y、z坐标值。此外，还有其他数据类型如`...
点云库PCL学习教程源代码
12-27
通过“点云库PCL学习教程源代码”，你将有机会深入了解PCL的内部机制，并运用这些知识解决实际的3D计算机视觉问题。无论是学术研究还是工业应用，PCL都是一个不可或缺的工具，值得你投入时间和精力去学习。
pcl:点云库（PCL）
05-12
点云库 网站 新网站现已在在线，并且可以 :hammer_and_wrench: 。 如果您确实需要访问旧网站，请使用。 请注意，该网站之前曾被黑客入侵，但仍可能托管一些恶意代码。 持续集成 搭建平台 地位 的Ubuntu 视窗 苹果...
点云库PCL学习教程代码（适用于PCL1.8前八章）
12-16
点云库PCL（Point Cloud Library）是一款开源的C++库，专门用于处理3D点云数据。这个库提供了从数据获取、滤波、分割、特征提取、表面重建到目标识别等一系列功能，广泛应用于机器人、无人机、自动驾驶和虚拟现实等...
flann-1.9.1.zip
07-10
Flann最新版本，Fast Library for Approximate Nearest Neighbors， 用于最近邻搜索
PCL编译时找不到FLANNConfig.cmake文件
weixin_60034762的博客
10-24 990
在执行pcl教程：使用 VFH 描述符的集群识别和 6DOF 姿态估计中问题的解决。 pcl1.8自带flann第三方软件包，用自带教程直接编译会出现无法找到FLANNConfig.cmake的问题。 直接把cmakelist.txt换成这一个全部解决，不用在找findflann文件 cmake_minimum_required(VERSION 2.8 FATAL_ERROR) project(vfh_cluster_classifier) find_package(PCL 1.2 REQUIR
Ubuntu中编译pcl时flannn报错
weixin_42518636的博客
12-22 7949
用到了pcl，编译的时候报错 kdtree is required, but flann not found 大概是这个错，记不清了 大概意思是pcl找不到flann 需要手动编译flann再编译pcl 从这里下载了flann 按照步骤编译的时候会报错，错误如下： CMake Eroor at src/cpp/CMakeLists.txt:86 (add_library): No SOURCES given to target: flann CMake Eroor at src/cpp/CMake
ubuntu下flann库编译报错处理
kismet_xfl的博客
04-01 1561
ubuntu下flann库编译报错处理 CMake Error at src/cpp/CMakeLists.txt:33 (add_library): No SOURCES given to target: flann_cpp CMake Error at src/cpp/CMakeLists.txt:91 (add_library): No SOURCES given to target: flann
cmake安装遇到问题总结
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野孩子的专栏
11-23 2万+
推荐cmake安装文章点击打开链接以及opencv例子执行。 1、qmake: could not exec '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/qt4/bin/qmake': No such file or directory    解决：安装：sudo apt-get install qt-sdk(470M,so heavy)          but some p
Ubuntu18.04_PCL1.9库安装
LLABVIEW的博客
07-19 2468
Ubuntu下PCL库安装
flann
十年磨一剑
11-26 1789
install flann and lz4 from github , uninstall the default ones.sudo apt-get remove liblz4-dev sudo apt-get remove libflann-devCMakeList.txtcmake_minimum_required(VERSION 2.8)project(testFlann)file(GLO
// 读取点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYz>("input cloud.pcd"，*cloud); 定义直通滤波器 pcl::PassThrough<pcl::PointxYZ> pass;pass.setInputCloud(cloud);pass.setFilterFieldName ("x") ; pass.setEilterLimits(0.0, 1.0);// 应用直通滤波器pcl::PointCloud<pcl::PointXz>::Ptr filtered cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>);pass.filter(*filtered cloud) ; //定义提取滤波器pcl::ExtractIndices<pcl::PointxYZ> extract;extract.setInputCloud(cloud) : extract.setIndices (pass.getRemovedIndices ()) ;extract .setNeaative(true) : / 应用提取滤波器pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extracted cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>);extract.filter(*extracted cloud) : // 保存滤波后的点云数据 pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>("filtered cloud,pcd"*filtered cloud);pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYz>("extracted cloud.pcd"*extracted cloud) ;优化这段代码
04-19
：优化方法： 1. 增加注释，使得代码更易于理解。 2. 将代码分成多个函数，使得每个函数专门做一件事，利于维护和修改。 3. 减少冗余代码，将重复的代码封装成一个函数并重复利用，使代码更简洁。 4. 可以考虑并行化操作，提高代码执行效率。 修改后的代码如下： // 读取点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr loadPointCloud(const std::string& fileName) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYz>(fileName, *cloud); return cloud; } // 直通滤波器 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr passThroughFilter(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud) { pcl::PassThrough<pcl::PointxYZ> pass; pass.setInputCloud(cloud); pass.setFilterFieldName("x"); pass.setEilterLimits(0.0, 1.0); pcl::PointCloud<pcl::PointXz>::Ptr filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>); pass.filter(*filtered); return filtered; } // 提取滤波器 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extractFilter(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, const std::vector<int>& removedIndices) { pcl::ExtractIndices<pcl::PointxYZ> extract; extract.setInputCloud(cloud) ; extract.setIndices(removedIndices); extract.setNegative(true); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extracted(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>); extract.filter(*extracted); return extracted; } // 保存滤波后的点云数据 void savePointCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, const std::string& fileName) { pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>(fileName, *cloud); } // 主函数 int main(int argc, char** argv) { // 读取点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud = loadPointCloud("input cloud.pcd"); // 应用直通滤波器 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud = passThroughFilter(cloud); // 应用提取滤波器 std::vector<int> removedIndices = pass.getRemovedIndices(); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extractedCloud = extractFilter(cloud, removedIndices); // 保存滤波后的点云数据 savePointCloud(filteredCloud, "filtered cloud.pcd"); savePointCloud(extractedCloud, "extracted cloud.pcd"); return 0; }
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