一、简介

之前一直没注意到CloudCompare的作者（光头大佬）已经将CloudCompare的算法库与其可视化部分进行了分离，今天正好有同学问了这个问题，才发现这个算法库已经可以单独拿出来进行使用了。该算法库包括CloudCompare大部分的算法过程，如ICP、距离计算、点云分割等等。

二、编译过程

编译过程其实挺简单的，毕竟这个算法库没有PCL点云库那么复杂。

1、首先我们需要下载这个算法库的源代码，官方网址：https://github.com/CloudCompare/CCCoreLib/tree/52262b92b443ed1b552406dc5168047b0ae830d6。

2、下载好源代码之后，使用cmake工具将其生成vs项目。

默认的选项是上面显示的两种，第一个为是否生成动态库，第二个为是否使用Qt的并行库，如果你电脑上没有qt这个选项可以不用选（这个我也尝试过，可以正常进行编译），因为我之前配置过CloudCompare，这里我就将其选上。最后，别忘了修改安装路径。

3、对算法库CCCorelib进行编译与安装。

感觉作者可能没把cmake中安装的东西写全，安装之后的文件夹只有include与lib，所生成的动态库.dll文件并没有安装到这个目录中，不过也没关系，我们可以手动复制一下。手动创建一个bin文件夹，之后找到CCCorelib.dll文件，复制过来即可。如下所示：

三、举个栗子

在安装好这个算法库之后，可以简单创建一个vs项目，并配置一下头文件与库文件路径：

添加下面的代码可以进行一个简单的测试：

#include <CCCoreLib/PointCloudTpl.h>
#include <CCCoreLib/GenericIndexedCloudPersist.h>
#include <CCCoreLib/CCGeom.h>

#include <string>
#include <iostream>

using PointCloud = CCCoreLib::GenericIndexedCloudPersist;

int main() {
	CCCoreLib::PointCloudTpl<PointCloud> ccCloud;
	ccCloud.addPoint(CCVector3(1, 1, 1));
	ccCloud.addPoint(CCVector3(1, 1, 1));
	ccCloud.addPoint(CCVector3(1, 1, 1));
	ccCloud.addPoint(CCVector3(1, 1, 1));
	std::cout << "点云中的点数量：" << ccCloud.size() << std::endl;

	system("pause");
	return 0;
}