本文介紹在windows環境下配置PCL1.80的開發環境。

電腦配置如下：

1.windows 10 64位作業系統

2.下載對應Visual Studio 2015 64 位PCL1.8和對應的PDB檔案

1.點選安裝對應的PCL檔案，安裝過程中勾選配置系統環境變數

把PDB檔案解壓縮，把裡面所有的.pdb檔案拷貝到PCL安裝bin目錄下

2.安裝完成後，得到環境變數下的如下：

以上幾個是自己安裝過程中自動新增的，下面需要自己手動新增幾個環境變數

3.接著開啟visual studio 2015，新建專案檔案，然後配置對應的屬性檔案，點選DEBUG 64，新增新屬性表文件。

把對應的包和庫目錄檔案一併新增進來

4.接著新增聯結器-輸入，把對應的lib檔案新增

其中的PCL安裝目錄下的lib資料夾，以及下面幾個資料夾下的lib資料夾下的檔案都新增

我的屬性表文件下載如下：

http://download.csdn.net/detail/oliverkingli/9828188

4.

接著使用以下程式碼進行測試：

#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <iostream>
#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>

int user_data;

void viewerOneOff(pcl::visualization::PCLVisualizer& viewer)
{
    viewer.setBackgroundColor(1.0, 0.5, 1.0);
    pcl::PointXYZ o;
    o.x = 1.0;
    o.y = 0;
    o.z = 0;
    viewer.addSphere(o, 0.25, "sphere", 0);
    std::cout << "i only run once" << std::endl;

}

void viewerPsycho(pcl::visualization::PCLVisualizer& viewer)
{
    static unsigned count = 0;
    std::stringstream ss;
    ss << "Once per viewer loop: " << count++;
    viewer.removeShape("text", 0);
    viewer.addText(ss.str(), 200, 300, "text", 0);

    //FIXME: possible race condition here:
    user_data++;
}

int main()
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>);
    pcl::io::loadPCDFile("my_point_cloud.pcd", *cloud);

    pcl::visualization::CloudViewer viewer("Cloud Viewer");



    //blocks until the cloud is actually rendered
    viewer.showCloud(cloud);

    //use the following functions to get access to the underlying more advanced/powerful
    //PCLVisualizer

    //This will only get called once
    viewer.runOnVisualizationThreadOnce(viewerOneOff);

    //This will get called once per visualization iteration
    viewer.runOnVisualizationThread(viewerPsycho);
    while (!viewer.wasStopped())
    {
        //you can also do cool processing here
        //FIXME: Note that this is running in a separate thread from viewerPsycho
        //and you should guard against race conditions yourself...
        user_data++;
    }
    return 0;
}
 

// RGB_D_slam_test1.2.cpp : 定義控制檯應用程式的入口點。
//

#include "stdafx.h"

// c++標準庫
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

// Opencv 庫
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>

// PCL 庫
#include <pcl\io\pcd_io.h>
#include <pcl\point_types.h>

// 定義點雲型別
typedef pcl::PointXYZRGBA PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud;

// 相機引數
const double camera_factor = 1000;
const double camera_cx = 325.5;
const double camera_cy = 253.5;
const double camera_fx = 518.0;
const double camera_fy = 519.0;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	// 影象矩陣
	cv::Mat rgb, depth;
	// rgb 是8UC3的彩色影象
	rgb = cv::imread("data\\rgb.png");
	// depth 是16UC1的單通道影象，flags設定-1，表示讀取原始資料不做任何的修改
	depth = cv::imread("data\\depth.png", -1);

	// 點雲變數；使用智慧指標，建立一個空點雲
	PointCloud::Ptr cloud(new PointCloud);

	// 遍歷深度圖
	for (int m = 0; m < depth.rows; ++m)
	{
		for (int n = 0; n < depth.cols; ++n)
		{
			// 獲取深度圖中（m,n）處的值
			ushort d = depth.ptr<ushort>(m)[n];
			if (d == 0)
				continue;

			PointT p;

			// 計算這個點的空間座標
			p.z = double(d) / camera_factor;
			p.x = (n - camera_cx) * p.z / camera_fx;
			p.y = (m - camera_cy) * p.z / camera_fy;

			// 從rgb影象中獲取它的顏色
			// rgb是三通道的RGB格式圖，所以俺下面的順序獲取顏色
			p.b = rgb.ptr<uchar>(m)[n * 3];
			p.g = rgb.ptr<uchar>(m)[n * 3 + 1];
			p.r = rgb.ptr<uchar>(m)[n * 3 + 2];

			// 把p加入到點雲中
			cloud->points.push_back(p);
		}
	}

	// 設定並儲存點雲
	cloud->height = 1;
	cloud->width = cloud->points.size();
	cout << "point cloud size  =  " << cloud->points.size() << endl;
	cloud->is_dense = false;
	pcl::io::savePCDFile("data\\pointcloud.pcd", *cloud);

	// 清楚資料並退出
	cloud->points.clear();
	cout << "point cloud saved." << endl;
	return 0;
}