Python から libpcl を使う（GitHub の davidcaron/pclpy, Python を使用）（Ubuntu 上）

前準備

Python のインストール（Windows上）

注：既にPython（バージョン3.12を推奨）がインストール済みの場合は，この手順は不要である．

winget（Windowsパッケージマネージャー）を使用してインストールを行う

1. Windowsで，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
2. winget（Windowsパッケージマネージャー）が利用可能か確認する：

   winget --version
   

   
3. Pythonのインストール（下のコマンドにより Python 3.12 がインストールされる）．

   winget install --scope machine Python.Launcher
   winget install --scope machine Python.Python.3.12
   

【関連する外部サイト】

• Python公式サイト：https://www.python.org/

【サイト内の関連ページ】

• Python詳細ガイド：Pythonまとめ »

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

CUDAツールキットは、GPU上でコードをコンパイルするためにC++コンパイラを必要とします。そのため、事前にMicrosoft C++ Build Tools または Visual Studio (C++開発ワークロードを含む) をインストールしておく必要があります。

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，C++コンパイラなどを含む開発ツールセットです． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかのエディションがあり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用します．インストールは以下の基準で判断してください：

• コマンドラインからのビルドなど、C++コンパイラ機能のみが必要な場合:

  Build Tools for Visual Studio のインストール を行います．

• Visual Studioのエディタやデバッガなどの統合開発環境機能が必要な場合、あるいは、どちらをインストールすべきかよく分からない場合:

  Visual Studio Community (または他のエディション) をインストール します．

  Visual Studio 2022 をインストールする際に，「C++ によるデスクトップ開発」ワークロードを選択することで，必要なBuild Toolsの機能も一緒にインストールされます．

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストール する方が、後で機能を追加する手間が省ける場合があります．

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動します（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）。

   以下のwingetコマンドを実行します。wingetはWindows標準のパッケージマネージャーです。

   --scope machine オプションはシステム全体にインストールすることを意味します。

   次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と、多くのプログラムで必要とされるVC++ 2015以降の再頒布可能パッケージをインストールします．

   winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools
   winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
   

2. Build Tools for Visual Studio 2022 で C++ によるデスクトップ開発関連コンポーネントのインストール

   CUDA開発には、標準のC++開発ツールに加えて、特定のコンポーネントが必要になる場合があります。

   1. Visual Studio Installer を起動します。

      起動方法: スタートメニューから「Visual Studio Installer」を探して実行します．

   2. Visual Studio Build Tools 2022 の項目で「変更」ボタンをクリックします．
      
   3. 「ワークロード」タブで「C++ によるデスクトップ開発」をクリックして選択します。画面右側の「インストールの詳細」で、必要に応じて「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」、「ATL」、「MFC」などをチェックします（これらは一般的なC++開発や特定のプロジェクトタイプで必要になる場合があります）。その後、「変更」をクリックしてインストールまたは変更を適用します．
      

Visual Studio Community 2022 のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動します。
2. インストールコマンドの実行

   以下のwingetコマンドを実行します。--override "--add ..." 部分で、インストールするワークロードやコンポーネントを指定しています。

   winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine --override "--add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.NativeDesktop.Core Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CLI.Support Microsoft.VisualStudio.Component.CoreEditor Microsoft.VisualStudio.Component.NuGet Microsoft.VisualStudio.Component.Roslyn.Compiler Microsoft.VisualStudio.Component.TextTemplating Microsoft.VisualStudio.Component.Windows.SDK.Latest Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATL Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATLMFC"
   winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
   

   インストールされる主要なコンポーネントの説明：

   • NativeDesktop (C++によるデスクトップ開発): CUDA開発に必要なC++コンパイラ(VC.Tools.x86.x64)やWindows SDK (Windows.SDK.Latest)など、基本的な開発ツール一式を含みます。
   • CoreEditor: Visual Studioの基本的なコードエディタ機能を提供します。
   • VC.CLI.Support: C++/CLIを用いた開発サポート（通常、純粋なCUDA C++開発では不要な場合もあります）。
   • NuGet: .NETライブラリ管理用（C++プロジェクトでも利用されることがあります）。
   • VC.ATL / VC.ATLMFC: 特定のWindowsアプリケーション開発フレームワーク（通常、CUDA開発自体には直接必要ありません）。

   システム要件と注意事項：

   • 管理者権限でのインストールが必須です。
   • 必要ディスク容量：10GB以上（選択するコンポーネントにより変動）。
   • 推奨メモリ：8GB以上のRAM。
   • インストール過程でシステムの再起動が要求される可能性があります。
   • 安定したインターネット接続環境が必要です。

   後から追加のコンポーネントが必要になった場合は，Visual Studio Installerを使用して個別にインストールすることが可能です．

3. インストール完了の確認

   インストールが成功したか確認するには、管理者権限のコマンドプロンプトで以下のコマンドを実行します。

   winget list Microsoft.VisualStudio.2022.Community
   

   リストに表示されればインストールされています。

   トラブルシューティング：

   インストール失敗時は，以下のログファイルを確認すると原因究明の手がかりになります：

   %TEMP%\dd_setup_.log
   %TEMP%\dd_bootstrapper_.log

   ( は実行日時に対応する文字列)

4. (オプション) Visual Studio Installer での確認と変更

   wingetでのインストール後も、Visual Studio Installerを使ってインストール内容を確認・変更できます。

   1. Visual Studio Installer を起動します。
   2. Visual Studio Community 2022 の項目で「変更」をクリックします。
   3. 「ワークロード」タブで「C++ によるデスクトップ開発」がチェックされていることを確認します。必要であれば、「個別のコンポーネント」タブで特定のツール（例: 特定バージョンのMSVCコンパイラ、CMakeツールなど）を追加・削除できます。「インストールの詳細」で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」などが選択されているかも確認できます。変更後、「変更」または「インストール」をクリックします。

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】 Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】 Git の公式ページ: https://git-scm.com/

7-Zip のインストール（Windows 上）

7-Zipは，ファイル圧縮・展開（解凍）ツール

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
2. 次のコマンドを実行

   次のコマンドは，7-Zipをインストールするものである．

   winget install --scope machine 7zip.7zip
   powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\7-Zip\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
   

【関連する外部ページ】

• 7-Zip の公式ページ: https://7-zip.opensource.jp/

libpcl 1.9.1 のインストール

• Windows での libpcl のインストール手順は，別ページ »で説明
• Ubuntu の場合は，次のコマンドを実行する．

  次のページの説明に従う．

  https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/compiling_pcl_posix.html

  sudo apt -y update
  sudo apt -y install libboost-all-dev libeigen3-dev libvtk9-dev libflann-dev
  cd /usr/local
  sudo rm -rf pcl-pcl-1.9.1
  cd /tmp
  curl -O -L https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/archive/refs/tags/pcl-1.9.1.tar.gz
  cd /usr/local
  sudo tar -xvzof /tmp/pcl-1.9.1.tar.gz
  sudo chown -R $USER pcl-pcl-1.9.1
  cd pcl-pcl-1.9.1
  mkdir build
  cd build
  cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
  make -j2
  sudo make install
  

davidcaron/pclpy のインストール

1. インストールディレクトリを空にする
   • Windows の場合

     mkdir c:\pytools
     cd c:\pytools
     rmdir /s /q pclpy
     

   • Ubuntu の場合

     sudo mkdir /usr/local/pytools
     cd /usr/local/pytools
     sudo rm -rf pclpy
     

2. github の davidcaron/pclpy のダウンロード
   • Windows の場合

     cd c:\pytools
     git clone --recursive https://github.com/davidcaron/pclpy
     

   • Ubuntu の場合

     cd /usr/local/pytools
     sudo git clone --recursive https://github.com/davidcaron/pclpy
     

3. 前提パッケージのインストール
   • Windows の場合

     cd pclpy
     python -m pip install -r requirements-dev.txt
     

     
   • Ubuntu の場合は「sudo pip3」

     cd pclpy
     sudo apt -y install python3-pybind11 python3-inflection python3-unidecode python3-pytest
     sudo pip3 install -r requirements-dev.txt
     

4. インストール

   Ubuntu の場合

   sudo chown -R $USER /usr/local/pytools/pclpy
   cd /usr/local/pytools/pclpy
   PYTHON=python3 bash scripts/download_pcl.sh
   PYTHON=python3 bash scripts/generate_points_and_bindings.sh
   # scripts/generate_hpp_point_types.sh
   cd generators
   PCL_REPO_PATH=/usr/local/pcl-pcl-1.9.1 PYTHONPATH=/usr/local/pytools/pclpy python3 generate_point_types.py
   cd ..
   python3 setup.py build
   sudo python3 setup.py install
   

5. 動作確認

   https://github.com/davidcaron/pclpy/blob/master/README.md に記載の Python プログラムを実行してみる

   エラーメッセージが出なければOKとする

   import pclpy
   from pclpy import pcl
   
   point_cloud = pclpy.read("/usr/local/pclpy/tests/test_data/street.las", "PointXYZRGBA")
   mls = pcl.surface.MovingLeastSquaresOMP.PointXYZRGBA_PointNormal()
   tree = pcl.search.KdTree.PointXYZRGBA()
   mls.setSearchRadius(0.05)
   mls.setPolynomialFit(False)
   mls.setNumberOfThreads(12)
   mls.setInputCloud(point_cloud)
   mls.setSearchMethod(tree)
   mls.setComputeNormals(True)
   output = pcl.PointCloud.PointNormal()
   mls.process(output)