PCL-CUDA版本编译安装

前言

pcl是一个c++编写的点云数据处理库。

大量点云数据处理通常需要消耗CPU大量时间，而使用cuda可以加速计算。

目前pcl最新版本（1.14）支持cuda计算加速（尽管还不完善），但是需要额外的步骤进行编译安装。

如果要编译安装的是PCL普通版本（即只使用CPU进行计算的版本）比较简单，在此略过。

本文介绍PCL-CUDA的编译安装。‍

环境

我的OS是Ubuntu，详细硬件环境如下图，通过jtop命令获得

我的软件环境：

software		cmd
cuda	11.4	nvcc —version
gcc	9	gcc -dumpversion
clang	10	clang —version
Eigen	3.3.7	dpkg -s libeigen3-dev \	grep Version
cmake vtk qt

安装命令自己找，大部分都是apt install，这里找到一个比较全的

sudo apt-get update
sudo apt-get install git build-essential linux-libc-dev
sudo apt-get install cmake cmake-gui
sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev libusb-dev libudev-dev
sudo apt-get install mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-common
sudo apt-get install libflann1.9 libflann-dev # ubuntu20.4对应1.9
sudo apt-get install libeigen3-dev
sudo apt-get install libboost-all-dev
sudo apt-get install libqhull* libgtest-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev pkg-config
sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev
sudo apt-get install mono-complete
sudo apt-get install libopenni-dev
sudo apt-get install libopenni2-dev

编译安装PCL

下载PCL源码，我的是pcl-1.14。

git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl.git
cd pcl && mkdir build && cd build
cmake -DBUILD_GPU=ON -DBUILD_CUDA=ON -DBUILD_apps=ON -DBUILD_examples=ON ..
make -j2
sudo make install

这里注意-DBUILD_GPU=ON -DBUILD_CUDA=ON

在make的时候 -j2指定使用2个线程make，如果机器好，可以把2改大一点，加速编译。

或者打开cmake-gui图形化界面，选择source和build目录，

把BUILD下和gpu or cuda有关的勾选上，点按configue和generate，

如果缺什么cmake会飘红，补全后再次点按configue和generate即可。

以下是我的勾选