PCL点云库、Qt、VS联合配置

一、PCL部分
二、Qt部分
三、VTK部分
- 1.VTK下载
- 2.VTK编译
四、VS部分
- 1. VS 与 PCL
- 2. VS 与 QT

一、PCL部分

1.PCL下载

官网下载地址

AllInOne是PCL安装包，该包包含了PCL中所使用的全部第三方编译包，除了Qt编译包；
pdb是PCL包对应PDB文件包，用于后期单步调试时使用；
source是PCL源码包，可以通过Cmake进行二次编译，生成对应编译器的运行包。

下载AllInOne 以及 pdb。

2.PCL安装

点击AllInOne以管理员运行进行安装
一直选择下一步，选择“Add PCL to the system PATH for all users”，它可以自动添加系统路径
安装路径注意不要有空格如: ~~“C:\PCL 1.11.1”~~ ,“C:\PCL1.11.1”
中间可能会跳出openNI2的安装，若不跳出，则需在安装PCL后自行在“PCL安装路径\3rdParty\OpenNI2”文件夹下点击安装包进行安装，openNI2安装路径为openNI2安装包所在文件夹如：“C:\PCL 1.11.1\3rdParty\OpenNI2”。
解压之前下载好的PBD文件到 “PCL安装路径\PCL 1.11.1\bin”文件夹下

3.设置PCL环境变量:

编辑系统变量中的：PCL_ROOT 值设置为PCL安装路径，如“C:\PCL1.11.1”
编辑系统变量中的：Path 值添加如下路径：

%PCL_ROOT%\bin;
%PCL_ROOT%\3rdParty\FLANN\bin;
%PCL_ROOT%\3rdParty\VTK\bin;
%PCL_ROOT%\3rdParty\Qhull\bin;
%PCL_ROOT%\3rdParty\OpenNI2\Tools

注销或者重启计算机使环境变量生效。

二、Qt部分

1.Qt下载

官网下载地址

2.Qt安装

以管理员进行安装，安装过程中需要注册Qt账号，注册好后即可继续安装
组件选择是安装重点：勾选安装 MSVC 组件，其中若无“MSVC 2019 64-bit”组件，则选择“MSVC 2017 64-bit”组件，也可于vs2019编译。 Qt 组件建议全部勾选，防止后期缺少补充比较麻烦。

3.Qt设置环境变量

打开系统环境变量 Path ：看Qt是否已在安装过程中自动添加路径，若无，则手动添加如下路径

Qt安装路径\
Qt安装路径\msvc2017_64\bin

三、VTK部分

前面安装PCL时有讲到过，PCL默认的三方库中是没有编译好的Qt库的，（默认的3rdParty中的VTK是没有Qt相关的）因此需要下载与已安装好的PCL版本对应的VTK库，然后自行编译出相关的VTK库以及QT插件。

1.VTK下载

官网下载地址

VTK 与PCL 版本对应关系可自行百度

2.VTK编译

下载cmake官网下载地址，并安装
解压下载好的VTK
打开安装好的Cmake 软件，选择好路径，source路径是解压好的VTK路径，build路径是cmake后生成的sln文件路径，文件夹自建，文件名以及路径不可存在中文。
点击Add Entry，添加CMAKE_DEBUG_POSTFIX, Value设置为 -gd (用来区别debug和release版本)
点击config 选择版本
CMAKE_INSTALL_PREFIX设置编译后的VTK路径
取消勾选BUILD_TESTING，无需编译测试项目
勾选VTK_Group_Qt，编译Qt
点击config继续
显示找到的Qt路径，则点击config继续，否则请检查Qt是否正确安装
待所有选项无红色（设置都正确），点击Generate，生成sln文件，用VS管理员权限打开生成的sln文件（此文件在cmake 设置路径时的 build 路径下），若无管理员权限则可能编译sln不通过，或install时报错。
打开sln文件后

选择好要编译的VTK版本

右键 ALL_BUILD ，点击“生成”，开始编译，编译时常视电脑配置决定，半小时到2小时，编译好后，右键 INSTALL，生成编译好的VTK，生成好的VTK在 cmake 设置中：“CMAKE_INSTALL_PREFIX设置编译后的VTK路径”下
将编译好的VTK替换掉原有在 “PCL安装路径\3rdParty\VTK”文件夹内容，并打开\plugins\designer文件夹，将文件夹下的 QVTKWidgetPlugin.dll 文件复制到
“Qt安装目录\msvc2017_64\plugins\designer”
打开qt designer

在QVTK栏中存在QVTKWidget，则Qt与VTK配置成功。

四、VS部分

1. VS 与 PCL

新建c++空白项目，在属性管理器的相应位置下新建属性表：PCLRelease64
双击进行编辑
在 VC++目录 \包含目录 输入（这些都为PCL编译时所要用到的头文件，PCL_ROOT已经在PCL配置环境变量的时候设置，因此VS能自动识别引用路径，其他版本可根据PCL安装路径下各个文件名自行修改）

$(PCL_ROOT)\include\pcl-1.11;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\Eigen\eigen3;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\Qhull\include;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\FLANN\include;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\OpenNI2\Include;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\VTK\include\vtk-8.2;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\Boost\include\boost-1_74;

在 VC++目录 \库目录 输入（这些都为PCL编译时所要用到的库文件）

$(PCL_ROOT)\lib;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\VTK\lib;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\Qhull\lib;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\Boost\lib;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\FLANN\lib;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\OpenNI2\Lib;

在 链接器 \输入\附加依赖项 输入上步骤引用的库目录路径下的各个lib文件的文件名（这些都为PCL编译时所要用到的库文件），根据之前cmake编译步骤4中描述：

可知，lib文件名后缀有 -gd 的为debug版本，若无则为release版本，在输入时需要根据需求选择输入。

$(PCL_ROOT)\lib 路径下的文件名（添加时注意添加时候区分debug、release版本）：
在这里插入图片描述
$(PCL_ROOT)\3rdParty\VTK\lib 路径下的文件名：

$(PCL_ROOT)\3rdParty\Qhull\lib 路径下的文件名：

$(PCL_ROOT)\3rdParty\Boost\lib 路径下的文件名：
在这里插入图片描述

$(PCL_ROOT)\3rdParty\FLANN\lib 路径下的文件名：
在这里插入图片描述

$(PCL_ROOT)\3rdParty\OpenNI2\Lib 路径下的文件名：
在这里插入图片描述

测试代码，其中测试文件room_scan1.pcd、room_scan2.pcd 官网下载地址，放在项目根目录下

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/registration/ndt.h>               // NDT配准
#include <pcl/filters/approximate_voxel_grid.h> // 体素滤波
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <pcl/console/time.h>  

using namespace std;
int
main(int argc, char** argv)
{
	pcl::console::TicToc time;
	// 加载点云数据
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("room_scan2.pcd", *source_cloud);
	pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("room_scan1.pcd", *target_cloud);

	if (source_cloud->empty() || target_cloud->empty())
	{
		cout << "请确认点云文件名称是否正确" << endl;
		return -1;
	}
	else {
		cout << "从目标点云读取 " << target_cloud->size() << " 个点" << endl;
		cout << "从源点云中读取 " << source_cloud->size() << " 个点" << endl;
	}

	//将输入的源点云过滤到原始尺寸的大概10%以提高匹配的速度。
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	pcl::ApproximateVoxelGrid<pcl::PointXYZ> approximate_voxel_filter;
	approximate_voxel_filter.setInputCloud(source_cloud);
	approximate_voxel_filter.setLeafSize(0.5, 0.5, 0.5);
	approximate_voxel_filter.filter(*filtered_cloud);
	cout << "Filtered cloud contains " << filtered_cloud->size() << " data points " << endl;
	// -------------NDT进行配准--------------
	time.tic();
	pcl::NormalDistributionsTransform<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> ndt;
	ndt.setStepSize(0.5);                 // 为More-Thuente线搜索设置最大步长
	ndt.setResolution(2);             // 设置NDT网格结构的分辨率（VoxelGridCovariance）
	ndt.setMaximumIterations(35);       // 设置匹配迭代的最大次数
	ndt.setInputSource(filtered_cloud);	// 设置要配准的点云
	ndt.setInputTarget(target_cloud);   // 设置点云配准目标
	ndt.setTransformationEpsilon(0.001); // 为终止条件设置最小转换差异

	//-------------计算变换矩阵--------------
	//设置使用机器人测距法得到的初始对准估计结果
	Eigen::AngleAxisf init_rotation(0.6931, Eigen::Vector3f::UnitZ());
	Eigen::Translation3f init_translation(1.79387, 0.720047, 0);
	Eigen::Matrix4f init_guess = (init_translation * init_rotation).matrix();
	//计算需要的刚体变换以便将输入的点云匹配到目标点云
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr output_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	ndt.align(*output_cloud, init_guess);

	cout << "NDT has converged:" << ndt.hasConverged()
		<< " score: " << ndt.getFitnessScore() << endl;
	cout << "Applied " << ndt.getMaximumIterations() << " NDT iterations in " << time.toc() << " ms" << endl;
	cout << "变换矩阵：\n" << ndt.getFinalTransformation() << endl;
	//使用变换矩阵对未过滤的源点云进行变换
	pcl::transformPointCloud(*source_cloud, *output_cloud, ndt.getFinalTransformation());
	//保存转换的源点云
	//pcl::io::savePCDFileASCII("30.00.pcd", *output_cloud);
	//-------------点云可视化----------------
	boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer>viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D-NDT Registration"));
	viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
	//对源点云着色并可视化
	pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>source_color(source_cloud, 0, 0, 255);
	viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(source_cloud, source_color, "source cloud");
	viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "source cloud");
	//对目标点云着色（红色）并可视化
	pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>target_color(target_cloud, 255, 0, 0);
	viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(target_cloud, target_color, "target cloud");
	viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "target cloud");
	//对转换后的源点云着色（绿色）并可视化
	pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>output_color(output_cloud, 0, 255, 0);
	viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(output_cloud, output_color, "output cloud");
	viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "output cloud");
	// 启动可视化
	//viewer->addCoordinateSystem(0.1);
	//viewer->initCameraParameters();
	// 等待直到可视化窗口关闭。
	while (!viewer->wasStopped())
	{
		viewer->spinOnce(100);
		boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
	}
	return (0);
}

测试结果：
在这里插入图片描述

2. VS 与 QT

点击VS 菜单栏 工具\扩展和更新 ，在弹出窗体的联机搜索框中输入 Qt Visual Studio Tools
点击VS 菜单栏 工具\Qt VS Tools\Qt Versions
添加Qt Versions
重启VS即可

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42872983/article/details/118567282