VS2019配置PCL

PCL安装与环境变量配置教程见另一篇：
PCL安装与配置(Win10)
首先创建一个控制台项目，我的项目默认为Debugx86(32位)，手动修改为x64的，因为下载的pcl是64位的

下面配置采用创建新的属性表的方法，因为PCL配置的过程相对复杂，每一次都重来一遍太麻烦，创建新的属性表可以解决这一问题，以后每次先用只要复制进新的工程文件再包含以下就好了

视图->其他窗口->属性管理器

右击添加新项目属性表

添加如下

对着新建的属性表右击属性

C++目录->包含目录

对应自己的安装目录添加下面的路径

c++目录->库目录

对应自己的安装目录添加下面的路径

最后就是：链接器->输入->附加依赖项
考虑到这部分要加入的东西太多了，不建议直接复制粘贴，每个人的版本和库并不一样，还是参考一些高级一些的方法吧

总的介绍一下，下面的步骤主要就是添加两个lib文件夹中的.lib文件，PCL和VTK的（这两个库的.lib文件比较多，另外几个也顺带加上），可能另外几个的功能并没有用上但是既然做一次新属性表，那就全面一些吧

找到下面的目录路径复制

Win+R，cmd，输入以下代码，注意路径

回车之后生成文件

把下面这两行删掉，因为他们不是库，而且下一步中根据奇偶行筛选release和debug版本，这两个文件会影响操作

删掉之后保存
再利用下面的程序筛选奇偶行，也就是release还是debug版本
带有d的是debug版本，两种版本是交叉出现的

下面进行奇偶行筛选，代码参考：
VS2017C++读取txt文本文档并按奇偶顺序分别保存到新的文档
这是运行完的结果，上面的代码只要新建一个控制台项目，直接复制粘贴进去，把我们上面得到的那个txt文件拷进工程，运行就成功了。
我们是debug模式，所以把2.txt文件中的lib复制出来

粘贴到附加依赖项

再来第二个库：

同样输入命令，得到0.txt文件

我把以前的改个名字，用以备份，新的0.txt再拷进来
这里要删掉三个东西，其实就是对应文件夹和txt文件名

再次运行筛选程序

结果：

2.txt（带有d的）内容拷贝进附加依赖项

c/c++预处理器：
加上：

BOOST_USE_WINDOWS_H
NOMINMAX
_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE

SDL检查选择否

项目的属性页SDL检查也关掉：

我遇到了一个问题如下，解决方法：

下面这个问题是因为上面那个地方应该配置bin的，我一开始是配置了lib，所以找不到，参考的别人的出错了，如果检查和我这个的一样应该就没问题了

配置好了上面两个库的lib就可以跑一些例程了
下面是网上的一段代码
复制粘贴测试一下是否结果没问题

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
int  main (int argc, char** argv)
{ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;   // Fill in the cloud data  cloud.width    = 5;  cloud.height   = 1;  cloud.is_dense = false;  cloud.points.resize (cloud.width * cloud.height);  for (std::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);}  pcl::io::savePCDFileASCII ("test_pcd.pcd", cloud);  std::cerr << "Saved " << cloud.points.size () << " data points to test_pcd.pcd." << std::endl;  for (std::size_t i = 0; i < cloud.points.size (); ++i)    std::cerr << "    " << cloud.points[i].x << " " << cloud.points[i].y << " " << cloud.points[i].z << std::endl;  return (0);
}

测试结果说明成功：

第二段测试代码（参考CSDN）：
将在百云度

链接：https://pan.baidu.com/s/1xdB_mI4iT7l-LQd8CA_48Q
提取码：r0pv
中的rabbit.pcd文件下载下来，放在与项目中的主.cpp同一位置的文件夹下

#include<pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include<iostream>//标准C++库中的输入输出类相关头文件。
#include<pcl/io/io.h>
#include<pcl/io/pcd_io.h>//pcd 读写类相关的头文件。
#include<pcl/io/ply_io.h>
#include<pcl/point_types.h> //PCL中支持的点类型头文件。
int user_data;
using std::cout;void viewerOneOff(pcl::visualization::PCLVisualizer& viewer) {viewer.setBackgroundColor(1.0, 0.5, 1.0);   //设置背景颜色
}int main() {pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);char strfilepath[256] = "rabbit.pcd";if (-1 == pcl::io::loadPCDFile(strfilepath, *cloud)) {cout << "error input!" << endl;return -1;}cout << cloud->points.size() << endl;pcl::visualization::CloudViewer viewer("Cloud Viewer");     //创建viewer对象viewer.showCloud(cloud);viewer.runOnVisualizationThreadOnce(viewerOneOff);system("pause");return 0;
}

运行结果：

总的来说配置好了这上面两个库很多功能都可以实现了，其他的库掌握了方法一样的，这里就不演示了

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