Introduction
本稿では、QhullとFLANNのインストール手順を列記します。これらのライブラリーは、PLY File Import/Export Requirement等のプロジェクト作成時に使用する予定です。
それでは、参りましょう。
Qhull
Qhullとは凹面/ドロネー三角投影/ベルヌーリダイアグラム等を計算するライブラリーです。
インストール方法は、GitHubよりダウンロードして、CMakeでプロジェクトファイルを設定し、Visual C++でコンパイル/リンクする手順です。
先ず、GitHubのQhull pageからソースコードをダウンロードします。Tortoise Git等でダウンロードする際のGit元は、
Git Clone: https://github.com/qhull/qhull.git
で、Git先は、ダウンロードしたい先のフォルダーとなります。
次に、CMakeを起動し、「Where is the source code:」にGitHubよりダウンロードしたファイルのルートフォルダー(「CMakeLists.txt」が在ります)を入力、「Where to build the binaries:」にビルドファイルの出力先のフォルダーを入力します。
「Configure / Generate」が無事に終了したところで、「Open Project」をクリックして、Visual C++を起動します。ここで、一度プロジェクトをビルドします。
ビルドを終えたところで、構成マネージャーから「INSTALL」を選択し、再びビルドします。
このビルドが完了した時点で、ライブラリーのインストールが出来ています。
Debug/Release両モードで一連の流れを完了しましょう。
ライブラリーがインストールされたところで、ファイルを確認します。「build」フォルダー下の「bin」「lib」フォルダーにライブラリー/ダイナミックライブラリー/実行ファイルが在ることが確認できれば、完了です。
Shared Librariesの環境設定も忘れずに行いましょう。
FLANN
FLANNとは、Fast Library for Approximate Nearest Neighborの略で、高次元空間で近隣点を探すライブラリーです。FLANNはOpenCVに含まれる機能の一つですが、ここでは敢えてインストールしてみます。
先ず、Building FLANN with Visual Studio · GitHubからソースコードのZipファイルをダウンロードするか、GitHub – flann-lib/flann: Fast Library for Approximate Nearest NeighborsからGitHubよりソースコードをダウンロードします。
僕の場合は、Zipファイルを展開しました。「CMakeLists.txt」があるルートフォルダーを確認しましょう。
次に、CMakeを起動し、「Where is the source code:」にルートフォルダーを入力、「Where to build the binaries:」にビルドファイルの出力先のフォルダーを入力します。その他CMake設定にはBuilding FLANN with Visual Studio · GitHubを参照すると良いでしょう。
「Configure / Generate」が無事に終了したところで、Visual C++を管理者権限で起動し、「build」フォルダー内の「flann.sln」を開きます。VC++が起動した時点では、Debugモードになっている事を念頭に置いておきましょう。構成マネージャーから「INSTALL」を選択し、「flann_ruby_spec」のチェックを外します。
ここでプロジェクトをビルドすると、ライブラリーがインストールされます。
Debug/Release両モードで一連の流れを完了しましょう。
ライブラリーがインストールされたところで、ファイルを確認します。「build」フォルダー下の「bin」「lib」フォルダーにライブラリー/ダイナミックライブラリー/実行ファイルが在ることが確認できれば、完了です。
Shared Librariesの環境設定も忘れずに行いましょう。
Conclusion
如何でしたか。本稿では、QhullとFLANNのインストール手順を列記しました。最後までお読みいただき、ありがとうございました。
