之前直接用AllinOne安装了配置了一个pcl但是没有CUDA的支持，跑的速度很慢，现在想要集成到GPU上，需要重新编译一下PCL，官方是说windows下不支持GPU版本的，所以是失败了，这里记录一下过程(https://blog.csdn.net/tomato3351/article/details/111918229)
我改换了很多个cuda和pcl的版本但是最终还是失败了，希望能给大家提供一点思路，如果真的有人能够编译成功，@我一下，我也要向大佬学习。
我现在只能是等待pcl官方的windows下的gpu支持了。

环境

windows11
VS2019
PCL1.12.1
CUDA10.2 cuda很多版本的库存在兼容问题，这边建议不要用太新的版本
cmake 最新版就行
关于PCL1.12.1 AllInOne安装和CUDA安装我就不多说了，可以参考其它文章。

注意

QT必须是QT6，安装好后记得配置环境变量我的是D:\Library\QT\6.4.2\msvc2019_64\bin
打开cmd窗口输入qmake -v验证qt的安装

PCL下载

PCL1.12.1官网下载以下几个内容，编译PCL需要源码
官网比较慢，我放个网盘地址
提取码：qkdi

PCL1.12.1AllInOne安装的时候不需要安装PCL库只需要安装3rdPart部分即可,不需要安装PCL部分

编译PCL

1. 打开cmake-gui选择源码地址，我是将源码解压到了D:\Library\PCL1.12.1_src\pcl-1.12.1

2. 输出路径设置为D:\Library\PCL1.12.1_src\pcl-1.12.1_build,然后点击Configure
   

3. 生成器用vs2019，平台选的是x64,大家根据自己环境选择即可
   

4. 确定后点击Finish，然后会报错，找不到Eigen
   

5. 我们点击ok之后，修改EIGEN_INCLUDE_DIR为D:/Library/PCL1.12/PCL 1.12.1/3rdParty/Eigen/eigen3(大家改为自己安装的第三方库路径即可)
   再次点击Configure

6. 报错Could NOT find Boost就点击Add Entry添加一个新条目
   
   要添加的是文件就选择Type为FILEPATH，是文件夹就选择为PATH
   BOOST_ROOT    D:/Library/PCL1.12/PCL 1.12.1/3rdParty/Boost

7. 然后查看相应的值，第三方库中包含的库，但是这边找不到响应值，就手动指定地址，然后根据报错情况添加新条目。
   我把用到的条目对应的值记录如下，把缺失的变量补全即可。不必补全所有的变量，缺什么补什么。
   EIGEN_ROOT   D:/Library/PCL1.12/PCL 1.12.1/3rdParty/Eigen/eigen3
   EIGEN_INCLUDE_DIR    D:/Library/PCL1.12/PCL 1.12.1/3rdParty/Eigen/eigen3
   

VTK_DIR      D:/Library/PCL1.12/PCL 1.12.1/3rdParty/VTK/lib/cmake/vtk-9.1
QHULL_INCLUDE_DIR    D:\Library\PCL1.12\PCL 1.12.1\3rdParty\Qhull\include
QHULL_LIBRARY    D:/Library/PCL1.12/PCL 1.12.1/3rdParty/Qhull/lib/qhullstatic.lib
QHULL_LIBRARY_DEBUG    D:/Library/PCL1.12/PCL 1.12.1/3rdParty/Qhull/lib/qhullstatic_d.lib
flann_DIR   （可缺省）D:/Library/PCL1.12/PCL 1.12.1/3rdParty/FLANN/include/flann
出现无法链接到目标的错误，首先确保已经安装目标，然后在cmake文件中修改对应路径为lib文件的绝对路径
比如报错找不到GLEW::GLEW
就在对应报错文件的行中将GLEW::GLEW替换成"D:/Library/glew-2.1.0-win32/glew-2.1.0/lib/Release/x64/glew32.lib"
8. 记得要把WITH_CUDA和WITH_OPENNI2勾选上，CMAKE_INSTALL_PREFIX就是最后生成的的PCL库的位置，这里我忘记修改了，建议修改一下，如果没修改的话默认安装位置C:\Program Files (x86)\PCL

9. 最后提示configuring done就是完成了

10. 勾选想要的build，点击generate，gpu_kinfu的这两个不要选，不然编译不出来，这是连接kinect的东西，但是版本太老了，现在都用不到，而且也编译不出来

10. 显示Generating done 说明生成成功
    
11. 此时在输出目录D:/Library/PCL1.12.1_src/pcl-1.12.1_build下会出现PCL.sln工程文件。使用VS打开它或者也可以点击cmake-gui里面的open project，右键ALL_BUILD生成，然后INSTALL。
    

12. VS生成，首先你要在什么环境下使用pcl就在什么环境下编译，我这里使用的是Debug X64环境
    然后右键点击ALL_BUILD然后点击生成（可能要10分钟），ALL_BUILD生成结束后再右键点击INSTALL点击生成
    生成INSTALL的时候需要管理员权限，建议用管理员权限启动VS2019
    
13. 最后再提醒一下，CMAKE_INSTALL_PREFIX如果没修改的话默认安装位置C:\Program Files (x86)\PCL
14. 到这里就算结束了，赶紧配置一下PCL的环境运行代码试试看吧

VS中报错

这个只能一个一个对应处理，
比如 这个报错，没有找到文件，我们查看报错的项目是哪一个

然后搜索对应的项目，对于这个报错只需要配置属性中的包含目录，添加Boost的包含目录即可，因为我这有配置好的属性表，所以只需要在对应项目中添加属性表即可

这边可能出现很多重复的错误，改掉一部分，其他错误也会消失。（不过这个过程真的很漫长）
还有一个常见错误“cub有歧义”参考博客
在项目中查找内容，选择这个就可以搜索当前项目中的文本

最后我这边还是有几个项目失败。

关于QT6的报错

意思是缺少Qt6的opengl组件，
可能是因为前面选中了QT6，如果不选择使用Qt的话应该是不会报这个错，需要的话就配置一下Qt6的环境，添加环境变量后重启即可，或者是重新编译把QT相关的选项取勾。我是配置了qt的环境

另一种方法

1. 在Windows下安装vcpkg
   链接：https://pan.baidu.com/s/16eNfeYtJIKPawVThzPds7A?pwd=dj40
   提取码：dj40
   –来自百度网盘超级会员V4的分享
2. 进入vcpkg的解压目录，双击bootstrap-vcpkg.bat文件，生成vcpkg.exe
3. 设置环境变量，将vcpkg.exe的路径添加到环境变量
4. 将vcpkg与VS结合
   运行windows powershell，执行命令vcpkg integrate install
5. 安装支持cuda的pcl
   vcpkg install pcl[cuda]:x64-windows
   过程有点长
   
6. 很不幸在VS中新建工程引用gpu相关头文件，还是没有

总结

最终我在官网的gpu集成文档中发现，pcl官方并不支持windows下的gpu集成编译

这就意味着你想在windows下编译pcl的gpu版本可能需要去修改pcl的源码，这需要很强的技术能力，我还是放弃了自己编译的想法，不过在linux系统下编译含gpu的pcl是可行的，有兴趣可以转移到linux平台。
据我搜集的资料来看，pcl1.8版本是有人在Windows下编译成功的，但是现在恐怕很多项目都不用这个版本的 pcl了。