cmake编译cuda+pcl，错误总结

最新推荐文章于 2025-06-10 15:17:08 发布

qq_33362644

最新推荐文章于 2025-06-10 15:17:08 发布

阅读量2.4k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： cuda 库 pcl gpu

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33362644/article/details/78527489

本文详细记录了在项目中结合CUDA和PCL进行GPU加速的编译过程，重点在于解决库依赖问题。在重新编译PCL库时，由于缺少boost、eigen等第三方库，导致编译错误。通过逐一安装这些库并正确配置环境变量，最终成功解决CMake找不到库的问题。在安装boost时参考了官方源码编译教程，eigen则直接安装.exe文件。同时，确保FLANN和VTK库的路径被正确识别，对于缺失的gtest库，下载并添加到环境变量中，最终完成配置并成功生成项目。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

项目中采用了lccp算法，速度不算理想，所以采用gpu进行加速。

加速的步骤分两步，重新编译pcl库以及编程实现加速，目前实现了第一步，具体参考http://blog.youkuaiyun.com/artista/article/details/50897833，我对文章里面不太明确的地方进行补充。

cmake安装没有什么问题，网上有很多教程。、

pcl的安装上，我们一般使用all-in-one包来进行安装，但是我们需要的第三方库boost、eigen库等其实并没有安装，环境变量中不存在他们的路径，要对他们一一安装，否则会出现如下图，找不到boost或者eigen库的问题：CMake Error at FindEigen.cmake。

对于boost库安装，官网下载源码，具体步骤参考https://jingyan.baidu.com/article/11c17a2c765763f446e39dc1.html。eigen库的安装，下载.exe文件安装即可。FLANN和VTK可以直接讲all-in-one包的路径放在path里面，cmake可以找到，找不到就在相应的NOTFOUND里直接指定路径。

configure的步骤主要问题就是第三方库没有安装好，进行generate会出现如下错误：CMake Error at CMakeLists.txt :Cannot find source file