一、前言

PCL的依賴均安裝到：E:\PCL_dependencies 目錄下。

二、boost 編譯

2.1、下載源碼

採用源碼編譯，從這裏下載boost1.62.0.zip源碼。

2.2、生成編譯工具

解壓源碼，在目錄下有boost庫自帶的bootstrap.bat腳本來生成一個構建工具b2.exe。打開VS2015 x64 本機工具命令提示符，切換到解壓的boost1.62.0目錄，執行bootstrap.bat。
代碼如下：

F:
cd F:\compile\boost_1_62_0
bootstrap.bat

如下圖所示：

執行成功後會在目錄下生成b2.exe和bjam.exe文件。如下圖示：

TIPS:
(1)、這裏可能會出錯，錯誤如下：

Building Boost.Build engine

Failed to build Boost.Build engine.
Please consult bootstrap.log for further diagnostics.

You can try to obtain a prebuilt binary from

   http://sf.net/project/showfiles.php?group_id=7586&package_id=72941

Also, you can file an issue at http://svn.boost.org
Please attach bootstrap.log in that case.

打開目錄下的bootstrap.log文件，出現類似下面這種錯誤：

bootstrap fatal error C1034: ctype.h: 不包括路徑集

解決方案：
在系統的環境變量path中, 添加C:\Windows\system32;
重啓電腦。OK。

2.3 編譯源碼

使用b2.exe進行源碼編譯，各參數的含義 1，代碼如下：

// 安裝目錄C:\Boost，編譯類型：complete（debug和release），編譯時使用build_tmp文件夾，編譯工具：vc14（VS2015的編譯器的內部名字是vc14），編譯目標：x64, -j4:四核同時編譯（I5-5400 CPU,不帶-j4則使用單核編譯）
//#編譯
b2.exe --prefix=E:\PCL_dependencies --build-type=complete --build-dir=build_tmp toolset=msvc-14.0 address-model=64 stage -j4

編譯過程耗時較長，在I5-6400下大概20分鐘。

編譯結果如下：

注意到裏面有failed、skiped的targets，但其實編譯成功，原因是因爲boost還可以生成其他軟件使用的第三方庫，如Python等，如不使用這些，則無影響[^2]，鏈接。

2.4 安裝源碼

//#安裝
b2.exe --prefix=E:\PCL_dependencies --build-type=complete --build-dir=build_tmp toolset=msvc-14.0 address-model=64 install

安裝完成後，也會有failed、skiped的targets，也無影響。
在C:\Boost目錄下，生成了boost的include文件和lib文件，在lib文件夾下有.dll 和 .lib文件，其中名字中帶 -gd 的是動態鏈接庫的debug版本的lib，名字中不帶-gd的是動態鏈接庫的release版本。帶-sgd是靜態鏈接庫的debug版本lib，帶-s的是靜態鏈接庫的release版本lib。

2.5 測試

打開VS2015，新建一個控制檯程序，新建一個.cpp文檔，寫入一下代碼（來源）：

// main.cpp
#include <boost/lexical_cast.hpp>     
#include <iostream>     
using namespace std;
int main()
{
    using boost::lexical_cast;
    int a = lexical_cast<int>("123");
    double b = lexical_cast<double>("123.0123456789");
    string s0 = lexical_cast<string>(a);
    string s1 = lexical_cast<string>(b);
    cout << "number: " << a << "  " << b << endl;
    cout << "string: " << s0 << "  " << s1 << endl;
    int c = 0;
    try {
        c = lexical_cast<int>("abcd");
    }
    catch (boost::bad_lexical_cast& e) {
        cout << e.what() << endl;
    }
    system("pause");
    return 0;
}

切換到debug X64平臺，打開【視圖】→【其他窗口】→【屬性管理器】，右鍵【Debug | x64】選擇【新建屬性表】，新建一個名爲：boost_1.62_0_VS2015_DEBUG_X64.props的屬性表。

打開剛纔新建的屬性表，在【VC++目錄】中填入boost的include文件夾和lib文件夾：
【包含目錄】：E:\PCL_dependencies\Boost\include\boost-1_62；
【庫目錄】：E:\PCL_dependencies\Boost\lib；

在【鏈接器】→【輸入】中填入boost 的debug版本*.lib文件名:

完整.lib文件名如下（使用動態鏈接庫的debug版本lib，其他版本的lib名字參看前一小節。批量獲取特定後綴文件名工具）：

boost_atomic-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_chrono-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_container-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_context-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_coroutine-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_date_time-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_fiber-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_filesystem-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_graph-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_iostreams-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_locale-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_log-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_log_setup-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_math_c99-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_math_c99f-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_math_c99l-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_math_tr1-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_math_tr1f-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_math_tr1l-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_prg_exec_monitor-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_program_options-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_random-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_regex-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_serialization-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_signals-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_system-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_thread-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_timer-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_type_erasure-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_unit_test_framework-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_wave-vc140-mt-gd-1_62.lib
boost_wserialization-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_atomic-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_chrono-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_container-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_context-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_coroutine-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_date_time-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_exception-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_fiber-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_filesystem-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_graph-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_iostreams-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_locale-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_log-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_log_setup-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_math_c99-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_math_c99f-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_math_c99l-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_math_tr1-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_math_tr1f-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_math_tr1l-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_prg_exec_monitor-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_program_options-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_random-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_regex-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_serialization-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_signals-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_system-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_test_exec_monitor-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_thread-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_timer-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_type_erasure-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_unit_test_framework-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_wave-vc140-mt-gd-1_62.lib
libboost_wserialization-vc140-mt-gd-1_62.lib

編譯運行，結果如下表示成功：

值得一提的是，剛纔新建的屬性表可以保存起來，以後如果在項目中用到boost，則可以在【屬性管理器】中添加剛纔新建的屬性表，省去每次配置屬性表的麻煩。

三、Eigen 編譯

Eigen3.3.1的編譯基本按照這裏的步驟。

3.1 下載源碼

從Eigen官網下載Eigen3.3.1源碼。

，解壓。

3.2 構建工程

使用cmake構建Eigen的VS2015編譯工程。打開cmake-gui.exe，設置源碼路徑(就是包含”CMakeLists.txt”的路徑)和構建路徑,本文設置如下:

勾選CMake界面上的【Grouped】和【Advanced】,Grouped是對配置分組,Advanced是顯示高級配置。

點擊【Configure】，選擇VS2015 64位編譯器。

等待CMake把配置生成完畢後,就需要對CMake自動生成的配置進行修改.所有紅色顯示的配置,都是需要用戶確認的配置或者有問題的配置,在默認配置上進行如下修改:
修改CMAKE_INSTALL_PREFIX值爲：E:\PCL_dependencies\Eigen3.3.1。這個目錄可以自行指定,當Eigen編譯完成後,安裝時,會將Eigen安裝到指定的目錄,強烈建議修改此目錄.

再次點擊【Configure】後點擊【generate】，結果如下圖所示。

3.3 編譯源碼

用VS2015打開F:\compile\eigen-eigen-f562a193118d\build目錄下的Eigen3.sln解決方案。

確保ALL_BUILD爲啓動項目(如果沒出問題,它應該就是啓動項目)。選擇ALL_BUILD項目,點擊生成。

然後選擇INSTALL安裝。安裝完成,就可以在之前設置的prefix目錄下.在E:\PCL_dependencies將看到安裝之後的Eigen。

注:Eigen不會生成二進制文件,只生成頭文件,所以無所謂debug或release配置.

3.4 測試

用VS2015創建一個控制檯運用程序，寫入以下代碼（來源）：

#include <iostream>  
#include <Eigen/Dense>  
using namespace Eigen;
int main(int argc, char* argv[])
{
    MatrixXd m(2, 2);
    m(0, 0) = 3;
    m(1, 0) = 2.5;
    m(0, 1) = -1;
    m(1, 1) = m(1, 0) + m(0, 1);
    std::cout << "Here is the matrix m:\n" << m << std::endl;
    VectorXd v(2);
    v(0) = 4;
    v(1) = v(0) - 1;
    std::cout << "Here is the vector v:\n" << v << std::endl;

    system("pause");
    return 0;
}

與配置boost一樣，新建一個新的屬性表，命名爲：Eigen_VS2015_x64_DEBUG_RELEASE.props。打開剛纔新建的屬性表，在【VC++目錄】中填入Eigen3的include文件夾路徑：
在【包含目錄】填入：E:\PCL_dependencies\Eigen3.3.1\include\eigen3。

注：由於不用生成二進制文件,所以編譯時使用debug和release配置都一樣.

成功運行結果如下：

四、flann 編譯

4.1 源碼編譯

從flann官網或者flann的github主頁下載最新版源碼，推薦從GitHub下載，不然會出現下面第6點錯誤，GitHub上已修復該bug。
flann的編譯與Eigen編譯過程基本一樣。需要注意到是第4點和第6點。
步驟如下：

1.cmake-gui.exe，設置源碼路徑和構建路徑,本文設置如下:

2.點擊【Configure】，選擇VS2015 64位編譯器。

3.在CMAKE節點，找到CMAKE_INSTALL_PREFIX節點，設置爲E:\PCL_dependencies\flann-1.8.4。該值爲編譯後，flann的安裝目錄。

4.點擊Add Entry按鈕，設置Name爲CMAKE_DEBUG_POSTFIX，Type爲STRING，Value爲-gd，設置完後，點擊確定。按Configure按鈕，等待配置完成。設置該項保證debug版本的lib，dll和release版本lib，dll名字不同，以防止後面安裝時，兩者覆蓋(debug版本的lib和dll文件名字後面會加-gd)。

5.然後再點按【Configure】按鈕，完成後，點擊【Generate】按鈕，生成項目VS2015解決方案。

6.在解決方案管理器裏，找到ALL_BUILD，右鍵，點擊生成。等待VS編譯完成。完成後，找到INSTALL，點擊鼠標右鍵，點擊生成。若代碼是從flann官網下載的壓縮包，而不是從flann的GitHub主頁下載的，編譯完成後，在錯誤列表會提示serialization.h有錯誤:

雙擊錯誤，即可打開該頭文件，然後在第92行，後面添加:

#ifdef _MSC_VER
BASIC_TYPE_SERIALIZER( unsigned __int64 );
#endif

然後再點擊生成。完成後，找到INSTALL，點擊鼠標右鍵，點擊生成。
7. 切換解決方案配置爲release，在解決方案管理器裏，找到ALL_BUILD，右鍵，點擊生成。等待VS編譯完成。完成後，找到INSTALL，點擊鼠標右鍵，點擊生成。
8.上述步驟完成後，在E:\PCL_dependencies\flann-1.8.4路徑下，即爲編譯好的文件。

4.2 測試

1、下載測試數據文件：

http://people.cs.ubc.ca/~mariusm/uploads/FLANN/datasets/dataset.dat
http://people.cs.ubc.ca/~mariusm/uploads/FLANN/datasets/testset.dat

2、用VS2015創建一個控制檯運用程序，將下載的dataset.dat和testset.dat複製得到項目目錄下，新建main.cpp文件，寫入以下代碼：

///main.cpp
#include <flann/flann.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

float* read_points(const char* filename, int rows, int cols)
{
    float* data;
    float *p;
    FILE* fin;
    int i, j;

    fin = fopen(filename, "r");
    if (!fin) {
        printf("Cannot open input file.\n");
        exit(1);
    }

    data = (float*)malloc(rows*cols * sizeof(float));
    if (!data) {
        printf("Cannot allocate memory.\n");
        exit(1);
    }
    p = data;

    for (i = 0; i<rows; ++i) {
        for (j = 0; j<cols; ++j) {
            fscanf(fin, "%g ", p);
            p++;
        }
    }

    fclose(fin);

    return data;
}

void write_results(const char* filename, int *data, int rows, int cols)
{
    FILE* fout;
    int* p;
    int i, j;

    fout = fopen(filename, "w");
    if (!fout) {
        printf("Cannot open output file.\n");
        exit(1);
    }

    p = data;
    for (i = 0; i<rows; ++i) {
        for (j = 0; j<cols; ++j) {
            fprintf(fout, "%d ", *p);
            p++;
        }
        fprintf(fout, "\n");
    }
    fclose(fout);
}



int main(int argc, char** argv)
{
    float* dataset;
    float* testset;
    int nn;
    int* result;
    float* dists;
    struct FLANNParameters p;
    float speedup;
    flann_index_t index_id;

    int rows = 9000;
    int cols = 128;
    int tcount = 1000;

    /*
    * The files dataset.dat and testset.dat can be downloaded from:
    * http://people.cs.ubc.ca/~mariusm/uploads/FLANN/datasets/dataset.dat
    * http://people.cs.ubc.ca/~mariusm/uploads/FLANN/datasets/testset.dat
    */
    printf("Reading input data file.\n");
    dataset = read_points("dataset.dat", rows, cols);
    printf("Reading test data file.\n");
    testset = read_points("testset.dat", tcount, cols);

    nn = 3;
    result = (int*)malloc(tcount*nn * sizeof(int));
    dists = (float*)malloc(tcount*nn * sizeof(float));

    p = DEFAULT_FLANN_PARAMETERS;
    p.algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE;
    p.trees = 8;
    p.log_level = FLANN_LOG_INFO;
    p.checks = 64;

    printf("Computing index.\n");
    index_id = flann_build_index(dataset, rows, cols, &speedup, &p);
    flann_find_nearest_neighbors_index(index_id, testset, tcount, result, dists, nn, &p);

    write_results("results.dat", result, tcount, nn);

    flann_free_index(index_id, &p);
    free(dataset);
    free(testset);
    free(result);
    free(dists);

    system("pause");
    return 0;
}

切換到debug X64平臺，打開【視圖】→【其他窗口】→【屬性管理器】，右鍵【Debug | x64】選擇【新建屬性表】，新建一個名爲：FLANN_1.8.4_VS2015_DEBUG_X64.props的屬性表。
3、打開剛纔新建的屬性表，在【VC++目錄】中填入FLANN的include文件夾和lib文件夾：
【包含目錄】：E:\PCL_dependencies\flann-1.8.4\include；
【庫目錄】：E:\PCL_dependencies\flann-1.8.4\lib；

在【鏈接器】→【輸入】中填入FLANN的debug版本lib文件名:flann_s-gd.lib。

4、運行結果如下圖所示：

http://www.cnblogs.com/oloroso/p/6050596.html
[^2]:http://stackoverflow.com/questions/12906829/failed-updating-58-targets-when-trying-to-build-boost-what-happened ↩

# PCL1.72點雲庫配置：windows 64位 + VS2015 64位 + boost1.62.0 +Eigen3.3.1 + flann1.8.4 +

一、前言

二、boost 編譯

2.1、下載源碼

2.2、生成編譯工具

2.3 編譯源碼

2.4 安裝源碼

2.5 測試

三、Eigen 編譯

3.1 下載源碼

3.2 構建工程

3.3 編譯源碼

3.4 測試

四、flann 編譯

4.1 源碼編譯

4.2 測試

python gdal 安裝使用（Windows， python 3.6.8）

cvSeqSort()函數介紹

模板匹配-多目標匹配

C/C++編譯器編譯過程和頭文件包含錯誤解決方案

MFC通過com接口操作Excel

C#分割字符串split()方法

Mac下配置sublime實現LaTeX

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

linux以太網驅動總結