libigl安装

libigl是一个由Daniele Panozzo和Alec Jacobson开发的C++图形处理库,专注于头文件库设计,依赖于Eigen库。它具有易于理解的教程和简单的图形界面。本文介绍了如何通过git下载libigl,使用CMAKE-gui在Windows上编译,并提供了关于配置选项的说明,特别是与OpenGL、GLFW、Nanogui和Viewer的集成。在安装时,建议使用VS2015 64位及以上版本,并注意与CGAL和MATLAB的兼容性问题。

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libigl 是一个由 Daniele Panozzo and Alec Jacobson 开发的用于图形处理的c++开源库,适合于初涉图形处理的同学们使用。相对于传统的图形图像处理库,比如CGAL,openmesh等,libigl 抛弃了复杂的数据结构,基本数据结构依赖于eigen,一个类似于MATLAB风格的C++数学库。除此之外,libigl还是header-only的,并且有详细且易于理解的tutorial,特别适合初学者对图形处理的基本操作进行理解。当然libigl自带的简单、易于交互的图形界面也是其一大风格。

libigl下载

libigl在github上的下载地址为 https://github.com/libigl/libigl,由于libigl依赖于众多的图形处理的库,所以强烈建议使用git进行下载。使用recursive进行递归下载,确保依赖关系正确,否则经常会出现意想不到的问题。由于libigl比较大,下载时间一般为10~20min左右。

git clone --recursive https://github.com/libigl/libigl.git

由于libigl正在更新版本,很多地方变化都很大,堪比py2到py3的差距,而且到现在还没有改完,导致很多同学下载最新的libigl经常出现这样那样奇怪的问题,在这里我先提供一个之前的稳定版本,和现在的有一些微小差距但不影响使用。安装教程最近我也懒得更新,等到稳定后在更新吧。

git clone --recursive https://github.com/swannyPeng/libigl.git

### 下载并安装libigl库的方法 #### 使用 vcpkg 安装 libigl 对于希望通过 `vcpkg` 来管理第三方库的开发者来说,这是一个简化依赖关系处理的好方法。首先需要按照官方文档完成 `vcpkg` 的安装[^1]。一旦 `vcpkg` 已经设置好,在命令行工具中执行如下指令来获取 `libigl`: ```bash .\vcpkg install libigl ``` 为了使 CMake 项目能够识别由 `vcpkg` 提供的库文件,应当运行集成命令以便让全局环境变量更新,从而使得后续新建或已有的 CMake 项目能顺利定位到这些外部资源。 ```bash .\vcpkg integrate install ``` 这一步骤确保了任何支持 CMake 构建系统的工程都可以无缝访问通过 `vcpkg` 获取的各种库[^2]。 #### 利用 pip 进行 Python 绑定安装 如果目标是在 Python 中使用 `libigl`,那么最简便的方式莫过于借助于 PyPI 上发布的预编译二进制包。只需一条简单的命令即可完成安装过程: ```bash python -m pip install libigl ``` 此方式适用于那些希望快速上手而不必关心底层实现细节的研究人员或是开发者们。值得注意的是,默认情况下会安装最新的稳定版本;若需尝试尚未发布的新特性,则可以选择安装开发分支上的最新提交[^3]。 #### 手动克隆仓库与构建源码 当面对特定需求无法满足现有发行版的情况时,可以从 GitHub 上直接拉取项目的源代码来进行定制化修改和优化。具体操作包括但不限于: - 访问 [libigl GitHub 页面](https://github.com/libigl/libigl),点击 "Clone or download" 并复制链接地址; - 使用 Git 命令将远程存储库同步至本地计算机: ```bash git clone https://github.com/libigl/libigl.git ``` - 导航进入刚创建好的目录后初始化子模块(如果有),接着参照官方说明文档中的指导逐步完成剩余步骤直至最终成功生成可执行程序或共享对象文件[^4]。 另外,考虑到某些高级功能可能依赖额外组件的支持——比如线性求解器或其他几何算法库——因此建议提前查阅相关资料确认是否有必要预先部署此类附加件。
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