Ubuntu18.04下本地编译安装PCL以及Python-PCL（无管理员权限）

时间：2025-05-05 18:59:16

由于平常的任务都在实验室的集群上运行，没有root权限，所以没办法直接apt安装，只能手动编译安装。下次再有类似情况的环境搭建，建议直接在虚拟机上的docker上apt安装好再导出，能节省很多时间和不必要的麻烦。

编译安装PCL

  • 安装三个依赖库
    • Eigen
    • FLANN
    • Boost
  • PCL
  • python-pcl
  • 总结

安装三个依赖库

  • 使用apt自动安装的博客已经有很多了，这里就不多说了，直接看编译安装的方式。
    首先进入PCL官网编译教程：/en/latest/compiling_pcl_posix.html。首先安装依赖库。有四个必须安装的依赖库：Eigen、FLANN、Boost、VTK 和可选的：Qhull、OpenNI、CUDA。
  • 因为集群环境不支持窗口可视化，所以VTK的编译安装略去，其编译安装过程同前三项依赖库相同。
  • cmake的教程和部分函数的说明可参见我的另外一篇blog。

Eigen

版本3.2.10
首先去Eigen官网或者github主页下载eigen的源码。然后执行如下命令：

mkdir build
cd build 
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=your prefix ..
make install

Headers will be installed to <CMAKE_INSTALL_PREFIX>/<INCLUDE_INSTALL_DIR>.也就是说参数-DCMAKE_INSTALL_PREFIX使得include和lib的内容会被安装在your prefix下。

FLANN

版本1.9.1
同样clone源码，然后执行相同的命令：

mkdir build
cd build 
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=your prefix ..
make install

报错：No package "liblz4" found
解决：
1.同上编译安装lz4，在环境变量中添加PKG_CONFIG_PATH=~/lz4/lib/以便CMakelist中的pkg_check_modules可以找到文件。
2.还是无法解决的，可以注释掉CMakelist中lz4的部分，将需要的lz4的头文件等移到flann中util等文件夹中。
3.有一点非常坑，flann中所需要的头文件是绝对路径，需要安装在根目录下，如果不是，就需要手动一个个改。

Boost

版本1.75.0
下载的Boost的包里有编译的脚本，记得将PREFIX改成自己想要设定的路径。贴一个安装Boost的链接：Linux平台的boost安装方法，一些常见的小错误也给出了解决方法。

PCL

首先去官网下载源码，python-pcl最高支持1.9.1的版本，最新的1.11.1并没有写在配置文件里。这里使用1.8.1的版本。执行如下命令：

cd pcl-pcl-1.9.1
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j2 #使用2个线程，加快速度
make -j2 install

接下来是一些遇到的bug。

  1. Requires external library xxxx.
    解决方法：找到CMAKE_MODULE_PATH ，一般在当前目录下cmake/Modules中，找到,添加inculde path如：
    list(APPEND CMAKE_INCLUDE_PATH <your include dir>)
  2. ‘eigen_assert_exception’ is not a member of ‘Eigen’
    解决方法：这是由于下载的包可能缺少文件，去clone官方库重新编译安装即可。
  3. undefined reference to boost::system::system_category()
    解决方法：
    在编译时加入链接库-lboost_filesystem -lboost_system：
    在CMakelist中加入
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -lboost_filesystem -lboost_system")
    CMAKE_C_FLAGS 设置C编译选项
    CMAKE_CXX_FLAGS 设置C++编译选项
  4. pcl-pcl-1.8.1/surface/include/pcl/surface/impl/bilateral_upsampling.hpp:112:88: error: cannot convert ‘Eigen::internal::enable_if, float, float> >::type {aka Eigen::IndexedView, float, float>}’ to ‘float’ in initialization float val_exp_depth = val_exp_depth_matrix(dx+window_size_, dy+window_size_);
    解决方法：
    由于PCL和Eigen版本不兼容的问题，使用最新版本的PCL。PCL1.8.1下使用Eigen-3.2.10可解决此问题。
  5. .1.8.1:undefined reference to `LZ4_decompress_safe_continue’
    解决方法：
    在每次重新编译后make时将/lz4/lib/添加到/pcl/build/kdtree/CMakeFiles/pcl_kdtree.dir/下的里。
  6. missing:QHULL_LIBRARY
    解决方法：编译安装旧版本qhull7.3.2

python-pcl

clone源码，路径下自带。如果不需要VTK，需要去手动注释掉相关的代码。
报错：_pcl.cpython-36m-x86_64: undefined symbol: _ZN5boost6system15system_categoryEv
解决方法：
加上ext_args[‘libraries’].append(‘boost_system’)，并将ext_args[‘library_dirs’]的第一个目录设为boost所在目录。这样做的目的是在编译链接时加入-lboost_system。

最后import pcl不报错就算阶段性成功了！

总结

  1. 本次安装环境为：
    ubuntu18.04，无root权限，
eigen-3.2.10
flann-1.9.1
boost-1.75.0
pcl-1.8.1
python-pcl
  1. 错误都在编译链接的过程中，最麻烦的是路径问题，涉及到的相关函数可以查阅cmake官方文档。
  2. 最好在docker环境中一键apt安装。

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