1. 简介
3D计算机视觉是计算机科学领域中一个重要的研究方向，它涉及到从三维场景中获取、处理和分析信息。PCL（Point Cloud Library）是一个开源的库，为3D计算机视觉提供了丰富的功能和工具。本文将介绍如何在Linux系统中安装PCL，以便于开展3D计算机视觉工作。
2. 安装依赖库
在安装PCL之前，我们需要先安装一些依赖库。打开终端并执行以下命令：
sudo apt-get install cmake libboost-all-dev libflann-dev libeigen3-dev libvtk6-dev libqhull-dev libusb-1.0-0-dev libopenni-dev libopenni2-dev
上述命令将安装必要的库文件，其中包含了PCL所需的Boost、FLANN、Eigen3、VTK等库。
3. 下载PCL源码
我们需要从PCL的官方网站下载最新的源码包。打开终端并执行以下命令：
wget https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/archive/pcl-1.8.1.tar.gz
上述命令将下载名为pcl-1.8.1.tar.gz的源码包。
4. 解压并编译PCL
解压已下载的源码包，打开终端并执行以下命令：
tar -zxvf pcl-1.8.1.tar.gz
进入解压后的目录中：
cd pcl-pcl-1.8.1
创建一个用于编译的目录：
mkdir build
cd build
使用CMake生成Makefile：
cmake ..
编译PCL：
make -j4
上述命令将使用4个线程并行编译PCL，可以根据机器的性能进行调整。
5. 安装PCL
编译完成后，执行以下命令安装PCL：
sudo make install
上述命令将PCL安装到系统中。
6. 验证安装
安装完成后，我们可以通过编写一个简单的程序来验证PCL是否成功安装。创建一个名为pcl_test.cpp的文件，并使用文本编辑器打开：
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
int main ()
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;
// 填充点云
cloud.width = 100;
cloud.height = 1;
cloud.is_dense = false;
cloud.points.resize (cloud.width * cloud.height);
for (size_t i = 0; i < cloud.points.size (); ++i)
{
cloud.points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
cloud.points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
cloud.points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
}
// 保存点云到文件
pcl::io::savePCDFileASCII ("test_pcd.pcd", cloud);
std::cout << "Saved " << cloud.points.size () << " data points to test_pcd.pcd." << std::endl;
return (0);
}
保存并退出文本编辑器。
在终端中，执行以下命令编译并运行程序：
g++ pcl_test.cpp -o pcl_test -lpcl_common -lpcl_io
./pcl_test
如果一切顺利，将在终端中看到输出：“Saved 100 data points to test_pcd.pcd.”，这意味着PCL的安装和使用已经成功。
7. 结论
PCL作为一个功能强大的3D计算机视觉库，为我们在Linux中开展3D计算机视觉工作提供了便利。通过本文的介绍，我们学习了如何在Linux中安装PCL，并验证了安装的正确性。现在，你可以轻松开始你的3D计算机视觉工作了。