CUDA7.5+PCL1.8编译教程

本教程是搭建PCL1.8+opencv3.0+ROS+CUDA7.5开发环境的一部分 其余教程会在后续给出

安装CUDA 7.5

很简单

到CUDA官网 下载对应操作系统版本的CUDA安装包就可以了

TIP：实测在WINDOWS环境下面OpenCV似乎只支持CUDA5.5版本(这个问题尝试过配置CMAKE变量修复 但是失败了)但是在LINUX下CUDA7.5版本和CV3.1也没有出现什么问题

windows下安装 exe下下来一路点点点就是

linux下安装 推荐下载.deb 然后直接

Run `sudo sh cuda_7.5.18_linux.run`

根据指令点点点就好了



安装PCL1.8 with CUDA

PCL有一些依赖库需要下载

Windows下安装可以直接在http://pointclouds.org/downloads/windows.html页面下载对应版本的prebuild 如果对于PCL只是想尝试一下 直接下载ALL in ONE安装包也可以（但是它是1.6版本的 功能差很多）

其中：

Boost 库用于智能指针和多线程操作的实现 必须安装

Eigen 库提供基于SSE的矩阵操作 必须安装

FLANN 库提供用于临近搜索的KD树数据结构 必须安装

Visualization ToolKit (VTK) 在visulation模块提供3D可视化支持 必须安装

Qt 提供GUI服务 可选安装

QHULL 在suface模块提供曲面分解支持 可选安装

OpenNI and patched Sensor Module 用于Kinect Xtion等外设的支持 如果你有kinect必须安装

TIP: 新版的PCL还支持OpenNI2实现的opennni2Grabber 在这里提醒读者OpenNI和OpenNI2并不是一样的

NI2是苹果在收购primesence之后开启的新项目 和NI的主要区别在增加了kinect2的支持 对于新版的xtion来说 选择OpenNI2似乎支持性能也更好一些

GTest version >= 1.6.0 (http://code.google.com/p/googletest/) 只在建立PCL_test时候有用 随意

而在linux下安装的时候 我们只需要
sudo apt-get install libOpenNI

sudo apt-get install libQhull

等以此类推 即可

由于我们想要编译包含CUDA模块的PCL 所以需要自己下载源码进行编译

源码的GitHub地址是https://github.com/PointCloudLibrary/pcl

不管是linux还是windows环境 我都推荐使用cmake-gui进行编译

windows移步https://cmake.org/下载

linux可以直接 sudo apt-get install cmake-gui

linux运行cmake时候请加sudo不然会有权限问题 sudo cmake-gui

新建一个BUILD文件夹 如图进行源码和目标的配置



点击configure

选择你的编译器



本教程中我们使用windows+VS2010演示 所以选择VS10 2010

点击finish



会看到很多的红色 条目 继续点击configure

直到红色条目都消失

由于需要编译GPU模块 所以我们需要勾选关于CUDA的模块

在search 输入CUDA 并勾选advance

显示如图



如果你的CUDA模块没有找到



的值会是 CUDA_TOOKIT_ROOT_DIR_NOTFOUND 这时候可以手动设置 值

点击ADD_ENTRY

如图进行设置



最后点击generate

完成cmake



在linux下 cd到build目录 然后sudo make

等待 好长时间之后

sudo make install

完成PCL安装

在windows下

打开build目录下的

PCL.sln



在install上面右键 选择重新生成



等待很久之后 完成编译