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KinectFusion是微软研究院的一个项目，使Kinect可以作为3D物体扫描仪，代码开源在PCL(Point Cloud Library)点云库中，去年在Windows下配好环境，尝试了一下效果，没有做总结，最近将依次把相关的东西总结一下同时也重新学习，欢迎大家一起讨论，批评指正。
- KinectFusion 相关的两篇论文，感兴趣的可以去网上下载：
算法 KinectFusion: Real-time dense surface mapping and tracking. [R. A. Newcombe et al, 2011]
实现 KinectFusion: real-time 3d reconstruction and interactionusing a moving depth camera. [S. Izadi, D. Kim, O.Hilliges et al, 2011]
有一个支持CUDA的Nvidia独立显卡，上面中国人的博客上提到要求Compute Capability大于2.2，具体安装CUDA后，手册中有CUDA-Capable GPU List ，我的显卡是Geforce GTX 650，Compute Capability=3.0。
1.安装cmake2.8.3以上版本，可以在官网上下载，用于编译PCL源码和KinectFusion。我用的是2.8.10.2。
2.下载DownLoadSVN，可以Google到，用于下载PCL源码。此步骤可略。
3.下载CUDA，至少4.0以上，我下载的是 CUDA 5.0.35安装包，包括the CUDA Toolkit, SDK code samples, 和 developer drivers.
注意：避免安装多个版本的显卡驱动和CUDA，会报错。此步骤我没有选NVIDIA Display Driver 306.94 ，因为一般按显卡的时候都会装了驱动。
注意装的是32位的还是64位的。 3.用DownLoadSVN下载PCL源码，教程在此： http://pointclouds.org/documentation/tutorials/compiling_pcl_windows_3rdparty_installers.php
建议用Cmake自己编译源码。我也试过all in one安装包，可以用VS成功编译测试程序，但是对于编译KinectFusion没有好处，再次在Cmake中编译时会找不到环境路径在哪里更改，而且预编译的安装包一般更新较慢，官网上有些新的更新都没有包含在里面，最终还是卸载了重新手动自己编译。此教程中第三方依赖环境是用预编译好的包单独安装上的， 可下载。
下载成功后弹出“Done”对话框，过程中我有几个图片和其他文件显示超时，可能是因为国内的缘故，此步骤也可以不用SVN直接下载。
打开Cmake.gui（图形化界面），按照上一步的教程编译。Boost等第三方是单独下载安装的，安装第三方时不要更改原路径，lib文件等有可能找不到。路径如果找不到则需手动查找。版本OpenNi1.5.4.0。VTK5.8.0。build选项一定要选择的有GPU，CUDA，点击configure，直到configure success，再generate success。
Qt是相关图形化界面的，如果你想看带图形化界面的示例或者自己开发图形化界面的，建议安装。这里安装的是Qt_4.8.0_msvc2010_win32；
注意：要编译KinFu一定要选上相关cuda和gpu的编译选项。Configure后出现app_in_hand_scanner和gpu_kinfu和gpu_kinfu_large_scale选上，其余编译好的还有一些实例和测试程序。 common
octree
io
kdtree
search
sample_consensus
filters
2d
geometry
features
ml
segmentation
visualization
surface
registration
keypoints
tracking
recognition
stereo
apps
outofcore
examples
people
global_tests
tools
5. 到pcl/build目录下找到刚才CMake得到的vs工程，打开PCL工程，右键All Build生成，生成静态库，动态链接库和执行程序，这个过程会比较慢，可能1到几个小时，可以干些别的事情了，过程中可能弹出某某外部环境以改变，是否重新加载，点击是，继续生成。网上有人说这个过程中100多到300多个工程，总有个别编译不成功的情况，只要主要模块没有丢失，而且你要的工程编译成功就可。顺利的话，生成成功，其中pcl_kinfu_app就是KinectFusion。可以连上Kinect设备，按照-help依次尝试，重建自己身边的场景啦！
附：
下面这些编译选项这些是PCL主要的模块，基于点云库的程序大多都用到，KinFu，in_hand_scanner，和KinFu_LargeScale都用到。
common常用项
io 输入输出
filter 滤波
features各种特征提取
keypoints 关键点提取
search，octree，kdtree 查询点临近点查找
sample_consensus 平面，圆柱曲面聚类
segmentation 分割包括颜色分割
registration 匹配，包括ICP和特征匹配
visualization 视觉渲染
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