近年来，随着3D目标检测技术的火热发展，OpenPCDet作为一款开源、模块化且性能优异的点云检测框架，受到越来越多研究者和工程师的关注。然而，官方主要支持Linux环境，这让不少使用Windows系统的开发者在安装过程中遇到了不少“坑”。本文将手把手带你完成OpenPCDet在Windows上的安装流程，并分享三个关键细节，助你顺利跑通项目。
OpenPCDet依赖多个底层库（如spconv、CUDA扩展等），这些组件在Linux下编译相对顺畅，但在Windows环境下常因编译器兼容性、路径格式或依赖版本问题导致失败。尤其spconv库在Windows上的构建过程较为繁琐，是多数人卡住的第一关。
很多成功案例表明，直接在Windows Subsystem for Linux 2（WSL2）中安装OpenPCDet是最稳妥的方式。WSL2提供了接近原生Linux的运行环境，同时又能访问Windows文件系统。只需在Microsoft Store中安装Ubuntu 20.04或更高版本，再按照官方Linux安装步骤操作，成功率大幅提升。注意：需启用GPU直通（CUDA on WSL）才能使用GPU加速，这要求你的显卡驱动为470以上版本。
如果你出于某些原因必须在原生Windows上安装，那么Visual Studio 2019（而非2022）是编译CUDA扩展的关键。社区反馈显示，VS2022与PyTorch 1.10~1.12版本存在兼容性问题，容易报错“LNK2001”或“unresolved external symbol”。此外，建议使用Python 3.8 + PyTorch 1.10 + CUDA 11.3这一组合，这是目前验证最稳定的配置。
在Windows原生环境中，spconv需要从源码编译。克隆spconv仓库后，执行python setup.py bdist_wheel前，需确保CMake能正确识别CUDA路径。常见错误是CMake找不到nvcc，解决方法是在命令行中临时设置环境变量：set PATH=%PATH%;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin。此外，建议关闭杀毒软件，避免其误删临时编译文件导致失败。
虽然OpenPCDet官方未提供完整的Windows支持，但通过WSL2方案或谨慎配置原生环境，依然可以成功部署。无论选择哪种方式，保持环境版本一致、仔细检查依赖路径、参考社区最新Issue，都是避免踩坑的关键。希望本文能帮你少走弯路，快速进入3D点云检测的开发之旅。