参考：

BundleFusion:VS2019 2017 ,CUDA11.5,win11，Realsense D435i+离线数据包跑通，环境搭建 - 知乎

Win10+VS2017+CUDA10.1环境下配置BundleFusion - 知乎

BundleFusion+WIN11+VS2019 + CUDA11.7环境配置-CSDN博客

我的环境：Win 11专业版，显卡Nvidia RTX 4090D（CUDA驱动572.83，最大支持CUDA12.8）。

step1. 先安装Visual Studio 2019 community

项目首页 - VisualStudio2019社区版离线下载资源:Visual Studio 2019 社区版离线下载资源本仓库提供了一个名为 `vs_Community-2019.zip` 的资源文件，该文件包含了 Visual Studio 2019 社区版的离线下载内容 - GitCode

 下载，点击安装，只选择C++桌面开发模块，选中右侧在msvc-x86/64、win10SDK（和win11sdk）。

step 2. 安装CUDA 11.8

进入官网CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

选择版本号11.8，选择WIN 11 x86_64，进行local离线安装模式：下载对应.exe。

双击.exe，选择自定义安装，不选Other components 和 Driver components，下一步。

在安装界面会显示CUDA检测到的VS版本（我的是2019）。

检验：windows powershell中：nvcc -V，输出版本11.8说明安装成功。

检验2：右键点击 此电脑->属性->高级系统设置->环境变量，在系统变量中自动出现CUDA_PATH和CUDA_PATH_V11_8的路径。

step 3. 安装DirectX SDK

Download DirectX SDK from Official Microsoft Download Center

下载DXSDK_Jun10.exe，双击安装（注意可能出现之前安装的Microsoft Visual C++ 2010 x86 Redistributable和Microsoft Visual C++ 2010 x64 Redistributable 引起的问题）：accept->not participate，等待下载和安装完成。

查看电脑的系统变量中，自动出现DXSDK_DIR。

step 4. 安装meshlab

MeshLab - Windows官方下载 | 微软应用商店 | Microsoft Store

可以直接由microsoft store安装，用来可视化bundlefusion生成的.ply文件。

由于我不用realsense或kinect实时采集数据，而是运行离线的.sense数据集（地址：BundleFusion），所有没有配置Realsense.SDK（配置详情请参考[1]）。

step 5. 下载BundleFusion和相关依赖库源码

 BundleFusion:

Bniessner/BundleFusion: [Siggraph 2017] BundleFusion: Real-time Globally Consistent 3D Reconstruction using Online Surface Re-integrationhttps://github.com/niessner/BundleFusionmLib:github.comhttps://github.com/niessner/mLibmLib external:

百度网盘 请输入提取码https://pan.baidu.com/share/init?surl=CJysQCHl4t7RPfvqliwfew提取码：0x4t。

三个文件解压缩，注意BundleFusion-master的存放路径不包含中文、空格，不要放在桌面。

将mLib-master解压缩后的文件替换BundleFusion-master\external\mLib；

将mlibExternal解压缩后，放在BundleFusion-master同一级文件夹下。

step 6. 更改代码

用VS2019打开BundleFusion-master/BundleFusion-master/FriedLiver/FriedLiver.sln

(点击确定：重定向项目：win 10 sdk)

6.1 修改FriedLiver.vcxproj

ctrl+f，查找7.0（共两处），替换为CUDA版本号 11.8。

6.2 修改BundleFusion-master\external\mLib\include\core-base\common.h

将代码第61行#include <boost/serialization/array_wrapper.hpp>

改为#include <boost/serialization/array.hpp>

6.3 修改mLibExternal\include\Eigen\src\Core\util\Macros.h

将310行改为

#if defined(_MSC_VER) && (_MSC_VER < 1900) && (!defined(__INTEL_COMPILER))

6.4 修改\SiftGPU\ProgramCU.cu

参考Fix GPU hangs in SiftGPU by stotko · Pull Request #56 · niessner/BundleFusion

需要注释掉if{ __syncthreads()}，否则带条件的同步会引起死锁问题，导致编译成功后Fried Liver运行界面会卡住不显示。

具体注释两个地方：992行，和 1104行。

6.5 修改GlobalAppState.h

因为不用realsense或kinect实时采集输入，所以将深度相机（即带Sensor的）注释掉（反之亦然），如下图。

6.6 配置CUDA算力

在VS界面右侧解决方案资源管理器中，右键项目名FriedLiver->属性，在CUDA C/C++中Device中修改compute_35,sm_35为合适的计算能力。我的显卡虽然是NVIDIA RTX 4090D，计算能力为8.9，但改为89后，会报类似于__shfl_down未定义的错误；需要下调为合适的值，我最终改成compute_52,sm_52。

6.7 找不到 xxx.dll

编译报错：找不到FreeImage.dll，将BundleFusion-master\mLibExternal\libsWindows\dll64目录下的FreeImage.dll，复制到项目目录./x64/debug下。

报错找不到vcomp110.dll，进入Download Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2012 Update 4 from Official Microsoft Download Center

选择download x64.exe，安装即可。

step 7. 编译生成

不报错了，但是提示参数文件zParametersBundlingDefault.txt和zParametersDefault.txt设置有问题。

首先设置zParametersBundlingDefault.txt：将s_maxNumImages = 1200改为稍微小的值比如400。注意根据SensorDataReader.cpp64行，传入.sense的图像数量m_numFrames应不超过s_maxNumImages*s_submapsize。所以如果你选择的sense规模比较大，就会报错"change param file to accommodate"。

然后修改zParametersDefault.txt：将s_sensoridx = 8，即offiline processing读取已经录制好的.sense输入，而不是实时采集的相机。将s_hashNumSDFBlocks调小为100000。将s_binaryDumpSensorFile = "最好是.sense的绝对路径"，设置好输入路径，最后生成的.ply也保存在该路径下。

编译运行，应该没有问题了：