![OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리
#include<opencv2highguihighgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char* argv[]){
Mat img(500, 1000, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 100));
if (img.empty()){
cout << "Error" << endl;
return -1;
}
namedWindow("Dean", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Dean", img);
waitKey(0);
destroyWindow("Dean");
return 0;
}](https://image.slidesharecdn.com/pcl-160902031916/85/Kinect-OpenCV-PCL-14-320.jpg)
![Boost 빌드
4. toolsbuildsrctoolsmpi.jam을 열고 아래 내용대로 변경
249 line
local cluster_pack_path_native = "C:Program
FilesMicrosoft MPI" ;
251 line
if [ GLOB $(cluster_pack_path_native)Inc : mpi.h ]
260 line
options = <include>$(cluster_pack_path)/Inc](https://image.slidesharecdn.com/pcl-160902031916/85/Kinect-OpenCV-PCL-19-320.jpg)
Kinect 사용을 위한 OpenCV, PCL 라이브러리 설치
- 1. Kinect 설치를 위한 OpenCV, PCL 설치 2016.8.18 작업환경 : Window 8.1 64bit(X64) Visual Studio 2013
- 2. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 1. https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv- win/3.0.0/opencv-3.0.0.exe/download
- 3. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 2. ‘open-cv-3.0.0.exe’를 실행시켜서 설치하는데 path를 'C:’으 로 한다.
- 4. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 환경 변수 설정(시스템)
- 5. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 3. 사용자 변수는 변수 이름을 편의상 아래와 같이 정하고 변수 값을 ‘C:opencvbuildx64vc11’로 한다. 그리고 시스템 변 수의 Path를 편집을 눌러 맨 마지막에 ‘;’를 삽입한 후 ‘%OPENCV_BUILD%/bin’를 입력한다.
- 6. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 4. Visual Sudio 2013에서 새 프로젝트를 생성하고 ’빈 프로젝트 ＇를 선택한다.
- 7. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 4. 프로젝트의 속성을 Release로 바꿔준다.
- 8. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 6. c++의 추가 포함 디렉터리를 ‘C:opencvbuildinclude’로 설정한다.
- 9. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 7. c++의 추가 포함 라이브러리를 ‘C:opencvbuildx64vc11lib’로 설정한다.
- 10. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 8. 아래의 그림과 같이 뒤에 d가 붙은 ‘opencv_ts300.lib’, ‘opencv_world300.lib’을 링커의 입력에 넣어준다.
- 11. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 9. 구성의 Release를 Debug로 바꾸고 전 과정을 다시 반복한다.
- 12. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 10. 구성 관리자를 열고 플랫폼을 ‘x64’로 바꿔준다.
- 13. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 11. 마지막으로 ‘C:opencvbuildx64vc11bin’의 ‘.dll’파일 들을 프로젝트 폴더로 복사한다.
- 14. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 #include<opencv2highguihighgui.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]){ Mat img(500, 1000, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 100)); if (img.empty()){ cout << "Error" << endl; return -1; } namedWindow("Dean", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("Dean", img); waitKey(0); destroyWindow("Dean"); return 0; }
- 15. OpenCV 컴파일에 필요한 라이브러리 • 12. 위의 소스코드를 빌드한 후 아래와 같은 창이 뜨면 성공!
- 16. 2. PCL 라이브러리 설치 2016.07.18 작업환경 : Window 8.1 64bit(X86) Visual Studio 2013
- 17. PCL 컴파일에 필요한 라이브러리 • BOOST • EIGEN • FLANN • QHULL • VTK 기타 • CMake • 환경변수 설정
- 18. Boost 빌드 1. ‘Boost 1.56.0’을 ‘C:’에 압축을 푼다. 2. ‘MSMpiSetup’, ‘msmpisdk’을 설치한다. https://www.microsoft.com/en- us/download/details.aspx?id=49926 3. toolsbuildexampleuser-config.jam user-config.jam를 toolsbuild 로 카피한다. 58 line에 ‘using mpi ;’을 추가한다.
- 19. Boost 빌드 4. toolsbuildsrctoolsmpi.jam을 열고 아래 내용대로 변경 249 line local cluster_pack_path_native = "C:Program FilesMicrosoft MPI" ; 251 line if [ GLOB $(cluster_pack_path_native)Inc : mpi.h ] 260 line options = <include>$(cluster_pack_path)/Inc
- 20. Boost 빌드 5. VS2013 x64 Cross Tools Command Prompt 실행(관리자 권한) ‘C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio 12.0Common7ToolsShortcuts’ 여기에 위치해있다. 6. cd c:/boost_1_56_0을 입력한 후 bootstrap.bat을 입력한다.
- 21. Boost 빌드 7. ‘b2.exe --toolset=msvc-12.0 architecture=x86 address- model=64 --build-dir=buildx64 install --prefix="C:Program FilesBoost" -j8’을 입력한다. (오래 걸림)
- 22. Boost 빌드 8. 환경 변수를 설정한다. 이름은 ‘BOOST_ROOT’이고 변수 값은 ‘C:Program FilesBoost’
- 23. EIGEN 빌드 - CMake 1. CMake를 실행해서 아래와 같이 경로를 지정한다. 빌드가 저장될 경로를 위해 Eigen폴더에 ‘build’폴더를 생성. 2. Configuration을 누르고 타겟을 아래와 같이 설정한다.
- 24. EIGEN 빌드 - CMake 3. 아래와 같이 CMAKE_INSTALL_PREFIX가 되어있는지 확인한다.
- 25. EIGEN 빌드 - CMake 4. Generate를 눌러 솔루션을 확인한다.
- 26. EIGEN 빌드 5. ‘build’폴더에 들어가 솔루션 파일을 관리자 모드로 실행된 Visual Studio로 불러온다.
- 27. EIGEN 빌드 6. 빌드를 할 필요가 없기 때문에 INSTALL을 ‘Debug’와 ‘Release’ 모드로 각각 빌드를 해준다.
- 28. EIGEN 빌드 7. 환경 변수를 설정한다. 이름은 ‘EIGEN_ROOT’이고 변수 값은 ‘C:Program FilesEigen’
- 29. FLANN 빌드 - CMake 1. CMake를 실행해서 아래와 같이 경로를 지정한다. 빌드가 저장될 경로를 위해 FLANN폴더에 ‘build’폴더를 생성. 2. Configuration을 누르고 타겟을 아래와 같이 설정한다.
- 30. FLANN 빌드 - CMake 3. 아래와 같이 설정을 바꿔준다. ‘Add Entry’에서 Name을 ‘CMAKE_DEBUG_POSTFIX’, Type을 ‘STRING’, Value를 ‘-gd’로 해 서 OK를 누른다. 그리고 Generate를 눌러 솔루션을 확인한다.
- 31. FLANN 빌드 5. Visual Studio를 관리자모드로 실행한 후 솔루션을 불러온다.
- 32. EIGEN 빌드 7. ALL_BUILD와 INSTALL을 Debug와 Release로 각각 빌드한다. 8. 환경 변수를 설정한다. 이름은 ‘FLANN_ROOT’이고 변수 값은 ‘C:Program Filesflann’
- 33. QHULL 빌드 - CMake 1. CMake를 실행해서 아래와 같이 경로를 지정한다. 빌드가 저장될 경로를 위해 QHULL폴더에 ‘build’폴더의 내용 물을 지운다. 2. Configuration을 누르고 타겟을 아래와 같이 설정한다.
- 34. QHULL 빌드 - CMake 3. 아래와 같이 설정이 되어 있는지 확인한다. ‘Add Entry’에서 Name을 ‘CMAKE_DEBUG_POSTFIX’, Type을 ‘STRING’, Value를 ‘_d’로 해서 OK를 누른다. 그리고 Generate를 눌러 솔루션 확인.
- 35. QHULL 빌드 4. Visual Studio를 관리자모드로 실행한 후 솔루션을 불러온다.
- 36. QHULL 빌드 5. Libqhull의 프로젝트 속성을 연 후에 구성을 ‘모든 구성’으로 바 꿔준다. 마찬가지로 user_eg2의 프로젝트 속성도 바꿔준다.
- 37. QHULL 빌드 6. ‘ALL_BUILD’와 ‘INSTALL’을 각각 ‘Debug’와 ‘Release’모드로 빌 드해준다. 7. 환경 변수를 설정한다. 이름은 ‘QHULL_ROOT’이고 변수 값은 ‘C:Program Filesqhull’
- 38. VTK 빌드 - CMake 1. CMake를 실행해서 아래와 같이 경로를 지정한다. 빌드가 저장될 경로를 위해 VTK폴더에 ‘build’폴더를 만든다. 2. Configuration을 누르고 타겟을 아래와 같이 설정한다. (오래 걸림!!)
- 39. VTK 빌드 - CMake 3. 아래와 같이 설정이 되어 있는지 확인한다. ‘Add Entry’에서 Name을 ‘CMAKE_DEBUG_POSTFIX’, Type을 ‘STRING’, Value를 ‘- gd’로 해서 OK를 누른다. 그리고 Generate를 눌러 솔루션 확인.
- 40. VTK 빌드 4. Visual Studio를 관리자모드로 실행한 후 솔루션을 불러온다.
- 41. VTK 빌드 5. ‘ALL_BUILD’와 ‘INSTALL’을 각각 ‘Debug’와 ‘Release’모드로 빌 드해준다. (오래 걸림!!!) 6. 환경 변수를 설정한다. 이름은 ‘VTK_DIR’이고 변수 값은 ‘C:Program FilesVTK’. 그리고 Path에 ‘;%VTK_DIR%bin’을 추 가한다
- 42. PCL-master 빌드 - CMake 1. CMake를 실행해서 아래와 같이 경로를 지정한다. 빌드가 저장될 경로를 위해 VTK폴더에 ‘build’폴더를 만든다. 2. Configuration을 누르고 타겟을 아래와 같이 설정한다. (오래 걸림!!)
- 43. PCL-master 빌드 - CMake 3. 아래와 같이 설정이 되어 있는지 확인한다.
- 44. PCL-master 빌드 - CMake 4. 다음과 같이 변경한다.
- 45. PCL-master 빌드 - CMake 4. 다음과 같이 변경한다. (연속) 그리고 Generate를 눌러 솔루션!
- 46. PCL-master 빌드 5. Visual Studio를 관리자모드로 실행한 후 솔루션을 불러온다.
- 47. PCL-master 빌드 6. ‘ALL_BUILD’와 ‘INSTALL’을 각각 ‘Debug’와 ‘Release’모드로 빌 드해준다. (오래 걸림!!!) 7. 환경 변수를 설정한다. 이름은 ‘PCL_ROOT’이고 변수 값은 ‘C:Program FilesPCL’. 그리고 Path에 ‘;%PCL_ROOT%bin’을 추가한다.
- 48. PCL 예제 실행 - 소스코드http://pointclouds.org/documentation/tutorials/statistical_outlier.php#statistical-outlier-removal #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> int main (int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Fill in the cloud data pcl::PCDReader reader; // Replace the path below with the path where you saved your file reader.read<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400.pcd", *cloud); std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl; std::cerr << *cloud << std::endl;
- 49. PCL 예제 실행 – 소스코드(연속) // Create the filtering object pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud (cloud); sor.setMeanK (50); sor.setStddevMulThresh (1.0); sor.filter (*cloud_filtered); std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl; std::cerr << *cloud_filtered << std::endl; pcl::PCDWriter writer; writer.write<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400_inliers.pcd", *cloud_filtered, false); sor.setNegative (true); sor.filter (*cloud_filtered); writer.write<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400_outliers.pcd", *cloud_filtered, false); return (0); }
- 50. PCL 예제 실행 1. Sublime text에 위의 소스코드를 입력한 후 저장한다.
- 51. PCL 예제 실행 - 소스코드 cmake_minimum_required(VERSION 2.8 FATAL_ERROR) project(statistical_removal) find_package(PCL 1.2 REQUIRED) include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS}) add_definitions(${PCL_DEFINITIONS}) add_executable (statistical_removal statistical_removal.cpp) target_link_libraries (statistical_removal ${PCL_LIBRARIES})
- 52. PCL 예제 실행 2. Cpp가 저장된 폴더에 메모장을 ‘CMakeLists’의 이름으로 생성 한 뒤 아래의 소스코드를 붙여 넣고 저장한다.
- 53. PCL 예제 실행 3. ‘build’ 폴더를 만든다. 4. CMake를 실행시켜 경로를 아래와 같이 한다. 5. Configure와 Generate를 순서대로 누른다.
- 54. PCL 예제 실행 6. 솔루션 파일을 열어 ALL_BUILD를 ‘Debug’와 ‘Release’ 모드 중 하나만 선택하고 빌드한다. 7. 아래의 폴더에 pcd파일을 옮기고 exe파일을 실행시킨다.