pkgs/by-name/na/nanoflann/package.nix

   1 {
   2   lib,
   3   stdenv,
   4   fetchFromGitHub,
   5   cmake,
   6   buildExamples ? false,
   7 }:
   8
   9 stdenv.mkDerivation (finalAttrs: {
  10   version = "1.7.0";
  11   pname = "nanoflann";
  12
  13   src = fetchFromGitHub {
  14     owner = "jlblancoc";
  15     repo = "nanoflann";
  16     rev = "v${finalAttrs.version}";
  17     hash = "sha256-tYLKpoqI9uqM9JZo2j6n1NqRJzn9gh/6G1BaelQOJYs=";
  18   };
  19
  20   nativeBuildInputs = [ cmake ];
  21
  22   cmakeFlags = [
  23     (lib.cmakeBool "BUILD_EXAMPLES" buildExamples)
  24   ];
  25
  26   doCheck = true;
  27   checkTarget = "test";
  28
  29   meta = {
  30     homepage = "https://github.com/jlblancoc/nanoflann";
  31     description = "Header only C++ library for approximate nearest neighbor search";
  32     longDescription = ''
  33       nanoflann is a C++11 header-only library for building KD-Trees of datasets
  34       with different topologies: R2, R3 (point clouds), SO(2) and SO(3) (2D and
  35       3D rotation groups). No support for approximate NN is provided. nanoflann
  36       does not require compiling or installing. You just need to #include
  37       <nanoflann.hpp> in your code.
  38
  39       This library is a fork of the flann library by Marius Muja and David
  40       G. Lowe, and born as a child project of MRPT. Following the original
  41       license terms, nanoflann is distributed under the BSD license. Please, for
  42       bugs use the issues button or fork and open a pull request.
  43     '';
  44     changelog = "https://github.com/jlblancoc/nanoflann/blob/v${finalAttrs.version}/CHANGELOG.md";
  45     license = lib.licenses.bsd2;
  46     maintainers = [ lib.maintainers.AndersonTorres ];
  47     platforms = lib.platforms.unix;
  48   };
  49 })