重要网址：https://microsoft.github.io/Win-RoS-Landing-Page/
关于美化 Windows Terminal 及 Powershell，可以查看这篇优秀文章: Windows-Terminal 美化以及通过 OhMyPosh 美化 PowerShell
对大型项目来说，必然会有很多的依赖项。特别是现代化的组件都会尝试去复用社区资源。而对于C/C++而言，依赖管理一直是一个比较头大的问题。 很多老式的系统和工具都会尝试去走相对标准化的安装过程，比如说用 pkg-config 或者用系统自带的包管理工具装在系统默认路径里。 当然这样很不方便，也不容易定制组件。我使用 cmake 比较多，所以一直以来在我的 atframework 项目集中有一个 utility 项目 atframe_utils，里面包含一些常用的构建脚本。 并且在 atsf4g-co 中实现了一些简单的包管理和构建流程。
linux中的包管理器 例如opencv.pc文件，详细描述了库的使用依赖。cmake的find_package支持pc文件的查找
Xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，关于 Xmake 与构建系统的介绍，我们已经在之前的文章中做了详细的介绍：C/C++ 构建系统，我用 xmake。
它基于 xmake 提供的运行时，但却是一个完整独立的包管理程序，相比 vcpkg/homebrew 此类包管理器，xrepo 能够同时提供更多平台和架构的 C/C++ 包。
它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
Github库在这（这里用1.8.1）：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases/tag/pcl-1.8.1
安装vcpkg很简单，直接从M$的git仓库：https://github.com/Microsoft/vcpkg.git 拉一下代码，然后编译就行了。
下载路径：http://unanancyowen.com/en/pcl181 （这个并不是官网，官网是这个:http://pointclouds.org/）
因为最近要处理3D点云数据，要用到PCL的处理工具箱，不得不配置并学习有关于PCL的知识。PCL即Points Cloud Library，开源点云数据处理工具箱，刚开始时，我还以为是自己看错了，应该是PLC，哈哈哈，之前真的是没听过。PLC处理3D points就相当于opencv处理2维图像数据一样。
Vcpkg 可帮助您在 Windows、 Linux 和 MacOS 上管理 C 和 C++ 库。 这个工具和生态链正在不断发展，我们一直期待您的贡献！
各路安装方法参见https://github.com/strawlab/python-pcl,在此仅记录linux下的安装: 1.安装依赖库:
这篇文章是一个尝试，因为写C的时候也有很多，这个头文件，以及各种依赖的库就很烦。 就像这样，写一个简单的二叉树 头文件报错的话，会提示使用这个安装 就尝试的使用一下，万一好香呢 我本来是想直接的安装
PCL1.9.1并没有支持vs2015版本的exe版本，然后需要下载PCL的源码重新自己CMake编译出vs2015版本的
本文介绍在Visual Studio软件中配置、编译C++环境下matplotlibcpp库的详细方法。
XMake是一个基于Lua的轻量级跨平台自动构建工具，支持在各种主流平台上构建项目。
将pcl-1.6.0-pdb-msvc2010-win32文件夹中的内容复制到C:\Program Files (x86)\PCL1.6.0\bin路径中
前言：curl目前写这边文章的时候，已经是8.8.0版本了。在win上面编译一份支持各种特性的不是特别容易。因此偷懒使用下vcpkg来编译，方便又快捷。
大家在做点云的时候经常会用到QT，但是我们需要使用QT做点云的可视化的时候又需要VTK，虽然我们在windows下安装PCL的时候就已经安装了VTK，由于跟着PCL安装的VTK是没有和QT联合编译的，所以在使用PCL和QT做点云可视化界面的时候是无法使用可是QT的插件QVTKWidget，本文将主要讲解一些PCL在Ubuntu系统和windows使用QT做界面的一些分享。
对于刚入门PCL的初学者来说。这篇就是福利啊！教程十分的详细，讲解十分到位，请大家不吝点赞，来鼓励这位分享者！，有问题就评论，回及时回复的，谢谢支持！
上周点云公众号开启了学习模式，由博主分配任务，半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主，并在微信交流群中进行学术交流，加强大家的阅读文献能力，并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来！
它的语法简洁易上手，对新手友好，即使完全不会 lua 也能够快速入门，并且完全无任何依赖，轻量，跨平台。
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用
我们是接着上一篇文章安装虚拟机与pcl的配置（1）继续 使用快捷键“ctrl+alt+T”,来打开一个命令窗口如下图 比如我们在命令窗口下输入ls 我们会看到在主目录下的所有文件 下图是我插上u盘的
Draco 由谷歌 Chrome 媒体团队设计，旨在大幅加速 3D 数据的编码、传输和解码。因为研发团队的 Chrome 背景，这个开源算法的首要应用对象是浏览器。但既然谷歌把它开源，现在全世界的开发者可以去探索 Draco 在其他场景的应用，比如说非网页端。目前，谷歌提供了它的两个版本： JavaScript 和 C++。
本文介绍了关于多视图几何、Python语言以及深度学习的相关资料。首先，介绍了多视图几何的相关概念和常用算法，包括旋转矩阵、平移矩阵、投影映射和点云处理等。接着，介绍了Python语言中PCL库的安装方式和示例代码，以及该库在点云处理中的应用。最后，分享了关于深度学习的一些学习资料，包括视频课程和书籍等。希望通过本文的分享，能够对读者在多视图几何、Python语言以及深度学习方面的学习有所帮助。
Ubuntu18.04安装ROS的版本为ros-melodic Ubuntu16.04安装ROS的版本为ros-kinetic
Microsoft 在 .NET Framework 4 中添加了一个名为可移植类库 (PCL) 的新功能。 利用 PCL，您可以有选择性地面向 .NET Framework、Silverlight 和 Windows Phone 以及 Windows 应用商店和 Xbox 360 的多个版本，所有这些均可从单个 Visual Studio .NET 项目中实现。 当您选择 PCL 项目模板时，Visual Studio 会自动确保代码仅使用每个所选目标平台上存在的库。 这样就无需使用繁重的预处理器指令和多
下文我们均以64位操作系统为例。首先，下载需要的文件，我将相关文件包已经上传到了网盘，下载链接为：https://pan.baidu.com/s/1WUUBR_MLA12ZBdu2ayYghQ 密码：z7fw
a cross-platform C++ library for network。
文章中提到很多问题的解决办法，由于微信排版不容易，所以大家如果觉得别扭可以前去网盘下载，（因为我特意搞了一个网盘存储大家的分享以及工程，论文等等）网盘地址在文章末尾处。 后期里面也会有其他点云分享者的分享，当然大家有问题可以到微信下评论，当然更重要的是大家要点赞对作者的幸苦表示感谢！
1.http://pointclouds.org/documentation/tutorials/compiling_pcl_windows.php#compiling-pcl-windows
最近主要在研究点云后处理模块，虽然一直在丰富完善我们自己编写的点云库，但是对于PCL的源码，非常具有参考价值。因而，对于PCL的源码编译工作，显得格外重要。
本期我们继续学习比特币的发布流程，先把源码clone到本地；同时我已经fork了一份代码，地址：https://github.com/Golangltd/bitcoin 本期主要是分析下目录结构，clone后目录如下图 目前我使用的win10系统，编译环境我们就暂时使用微软的编辑器来编译；首先下载visual studio，下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/ 下载社区版本即可。 下载安装需要一段时间，下载安装类库我们选择C++即可；具体
首先rgbdslamv2 是2014年开源出来的一个机遇RGBD相机构建点云地图的框架【1】，作者已经在github上开源出了代码【2】，并且给出了一个一键安装的脚本（install.sh）。但是我们会发现，我们直接运行这个install脚本会在~/Code目录下创建一个rgbdslam_catkin_ws 工作空间，然后我们按照传统的catkin_make命令进行编译会发现代码直接编译通过,，不会提示任何错误信息，但是在使用命令
Cilantro是一个精简高效的点云数据处理库，编程是C++，依赖项较少，但是相比较于PCL来说，代码更有可读性，PCL中大量的使用C++高级特性，阅读起来比较难并且不易重构拆解代码，而cilantro重点放在了3D案例上，尽量减少了样板代码的数量，包含了对点云常见的操作，是一个比较简单易懂的API，所以该库可以被广泛的模块化，并且支持多维度数据进行操作，同时保证对算法模块的模块化和可扩展性。作者是一位在Magic leap公司工作的计算机视觉工程师，是马里兰大学伯克利分校的计算机科学博士，是感知机器人小组的成员。
The following VS instances were excluded because the English language pack is unavailable:)
1.1 点击path添加（4个bin路径即包含dll,exe文件夹）: (win10直接一行一行添加，win7；隔开)
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
pcl_ros是一个用于将PCL（点云库）与ROS（机器人操作系统）集成的软件包。它提供了用于在ROS环境中处理和可视化点云数据的工具和功能。
包管理器可以帮助你更方便地安装依赖关系，并决定所安装的版本，提高你的开发幸福感。许多语言都有自己的包管理器，像 Node.js 的 npm/yarn、Rust 的 Cargo、Python 的 pip 等等。当然，C/C++ 也有它自己的包管理器！下面我们就来感受下这些库的魅力和特点吧～
我刚刚开始接触PCL，懂的东西也很少，所以总是出现各种各样的问题，每次遇见问题的时候要查找各种各样的资料，很费时间。所以，今天我把我遇见的常见问题分享给大家，讲解的步骤尽量详细，让和我一样基础差的小伙伴能尽快进入到PCL点云库的学习中，希望能和大家进步。
RustDesk 是一个基于 Rust 开发的开源远程桌面，TeamViewer 的替代品。RustDesk 开箱即用，无需任何配置。您完全掌控数据，不用担心安全问题。您可以使用我们的注册/中继服务器， 或者自己设置， 亦或者开发您的版本。
首先，在前面的几个帖子完成后，在每个外部库的工程点击「INSTALL」之后，将各个模块生成的lib、include、bin都存放进对应的文件夹，如图1所示。
本系列文章首先介绍什么是PCL以及PCL的功能。之后将讲解如何在Linux上安装PCL，为下一步测试、编程、开发做准备。后续的文章将对PCL官网上给出的教程进行解释、编译、调参等辅助学习，期间还会涉及到Linux的一些开发技巧、分享学习心得等。
二进制版的vtk第三方库不支持Qt，需要重新下载vtk并用cmake编译，注意要版本对应，这里我用pcl1.8.1，对应vtk8.0，在这里下载。
刚接触PCL两个月，在群主和群友的帮助下完成了PCL1.6.0 和1.8.0的配置，这里记录了我配置过程中的问题，可能很小白，不足之处希望各位见谅指正。
来源丨https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/82901295
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