pkgs/development/libraries/nanoflann/default.nix

   1 { lib
   2 , stdenv
   3 , fetchFromGitHub
   4 , cmake
   5 , buildExamples ? false
   6 }:
   7
   8 stdenv.mkDerivation (finalAttrs: {
   9   version = "1.5.0";
  10   pname = "nanoflann";
  11
  12   src = fetchFromGitHub {
  13     owner = "jlblancoc";
  14     repo = "nanoflann";
  15     rev = "v${finalAttrs.version}";
  16     hash = "sha256-vPLL6l4sFRi7nvIfdMbBn/gvQ1+1lQHlZbR/2ok0Iw8=";
  17   };
  18
  19   nativeBuildInputs = [ cmake ];
  20
  21   cmakeFlags = [
  22     "-DBUILD_EXAMPLES=${if buildExamples then "ON" else "OFF"}"
  23   ];
  24
  25   doCheck = true;
  26   checkTarget = "test";
  27
  28   meta = {
  29     homepage = "https://github.com/jlblancoc/nanoflann";
  30     description = "Header only C++ library for approximate nearest neighbor search";
  31     longDescription = ''
  32       nanoflann is a C++11 header-only library for building KD-Trees of datasets
  33       with different topologies: R2, R3 (point clouds), SO(2) and SO(3) (2D and
  34       3D rotation groups). No support for approximate NN is provided. nanoflann
  35       does not require compiling or installing. You just need to #include
  36       <nanoflann.hpp> in your code.
  37
  38       This library is a fork of the flann library by Marius Muja and David
  39       G. Lowe, and born as a child project of MRPT. Following the original
  40       license terms, nanoflann is distributed under the BSD license. Please, for
  41       bugs use the issues button or fork and open a pull request.
  42     '';
  43     changelog = "https://github.com/jlblancoc/nanoflann/blob/v${finalAttrs.version}/CHANGELOG.md";
  44     license = lib.licenses.bsd2;
  45     maintainers = [ lib.maintainers.AndersonTorres ];
  46     platforms = lib.platforms.unix;
  47   };
  48 })