前言
在3D数据处理和计算机视觉领域，点云技术扮演着至关重要的角色。Point Cloud Library (PCL) 作为最广泛使用的开源C++库之一，提供丰富的算法和工具来处理大规模的3D点云数据。
推荐一款专门为 .NET 平台封装的 PCL 库。通过这个封装，PCL的强大功能可以直接在C#和VB.NET中使用，极大地简化开发流程，提高开发效率。
项目介绍
对于3D点云处理来说，Pcl点云库必不可少。
如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么Pcl就在3D信息获取与处理上具有同等地位。
但不同于opencv拥有众多.NET包装，如OpencvSharp、emgucv等，目前并没有可靠的Pcl的.NET包装（PclSharp已经好几年没有维护，而现行版本又bug太多），这不利于.NET用户开发3D点云的相关应用。
为解决这个问题，笔者开发了Pcl点云库的.NET包装：PclCSharp。
该库封装的是Pcl1.8.1版本，主要集成了pcl库的点云处理功能，但没有封装点云可视化功能。
因为在pcl中，点云可视化是靠vtk实现的，而vtk有C#的版本。用户可以使用vtk可视化点云，使用该库对点云进行处理。
目前该库仅支持Windows10 X64平台。
项目特点
兼容性：目前仅支持 Windows 10 x64 平台。
功能聚焦：专注于 PCL 的核心点云处理功能，确保高性能和稳定性。
易用性：简化了在 C# 和 VB.NET 中使用 PCL 的复杂度，使开发者能够更专注于业务逻辑。
互操作性：与 VTK 的 C# 版本无缝集成，提供了完整的点云处理和可视化解决方案。
使用方法
本库是在 VS 2017、.NET Framework4.6.1框架中进行封装的，主要封装了四个Dll，分别是PointCloudSharpDll、PclCSharp、PointCloudDll和PclDll。
其中前两个是用C#封装的Dll，它们是对后两个dll的包装。它们之间具体的依赖关系见下图。
在实际使用时，只需要在.NET中引用PointCloudSharpDll、PclCSharp这两个dll即可。
但是需要把其他两个dll以及这两个dll依赖的所有dll全部放在exe所在目录。
当然，你也可以放在system32目录，或者放在环境变量指定的文件夹。建议放在exe所在目录中。
依赖的dll全部放在depend/x64目录中。
切记，下图所列的所有dll必须一个不漏的和PointCloudSharpDll、PclCSharp这两个dll放在一起，不然会报System.DllNotFoundException:无法加载 DLL这个错误。
还有一点需要注意，对于pcl_common_release这个dll，它依赖的都是系统级的dll和C++运行时的dll。
对于系统级的dll，只要是正常的window10系统（笔者是在win10上封装的，所以得是win10系统）都会在system32目录中包含相应的dll，所以无需额外添加。至于C++的dll，大部分安装了编程软件的电脑也都会包含，所以也无需额外添加。
用户只需将bin目录下的PointCloudSharpDll、PclCSharp、PointCloudDll和PclDll四个dll和depend/x64目录中的所有dll一起放在exe所在路径中即可使用。
命名空间
1、PointCloudSharp命名空间
PointCloudSharp中封装了该库的数据结构。
目前将pcl::PointCloudpcl::PointXYZ、vectorpcl::PointIndices这两类数据结构进行了封装，对应C#的类为PointCloudXYZ、PointIndices。其他的数据结构后续逐步封装。具体见doc目录中的函数说明。
2、PclCSharp命名空间
该命名空间中包含了pcl中点云处理的算法，暂时封装了Io、Filter、Segmentation、SampleConsensus和Util五个静态类，每个类大体对应着pcl的一个模块，后续会慢慢增加其他模块。各个类之间的关系见下图。
具体见doc目录中的函数说明。
项目使用
函数Demo
在Demo目录中，提供了C#语言的示例。该Demo包含各个模块的示例程序。具体函数实现请见Demo目录。
相关的点云文件可在source目录中找到。
1、IoDemo
该demo主要是关于Io模块的示例程序，在该demo中，笔者演示了如何加载pcd、ply、obj、stl格式的文件，并使用vtk进行可视化，除此之外，还可使用该demo将加载的文件保存为pcd或者ply格式的文件。
结果见下图。
2、FilterDemo
该demo主要是关于Filter模块的示例程序。在该demo中，笔者演示了如何对桌子文件(table_scene_lms400.pcd)进行体素下采样、均匀下采样、半径滤波、统计滤波、直通滤波等，并使用vtk进行可视化。
桌子点云图见下
对其进行体素下采样，采样参数设置为0.08，结果见下。可以看到桌子点云变的很稀疏了。
对其进行统计滤波，邻域参数设置为40，阈值设置为1，结果见下。可以桌子的稀疏离群点都被去除。
对其进行半径滤波，搜索半径设置为0.08，阈值个数设置为40，结果见下。可以桌子左边的一部分离群点被去除。
对其进行直通滤波，需要滤波的轴设置为x轴，x最小值为0.4，最大为1，结果见下。
3、SegDemo
该demo主要是关于Segmentation模块的示例程序。在该demo中，笔者演示了如何使用VTK动态地生成圆形点云，并使用欧式聚类和区域生长对生成的点云进行分割。
点击生成点云按钮之后，显示框中便会动态地生成圆形点云，见下图
从图中可以看出，该点云数据明显分为三类，分别使用欧式聚类和区域生长算法对其进行分割。
欧式聚类结果见下
区域生长的结果见下：
在本数据中，区域生长的效果并不如欧式聚类，这是因为本数据是人为生成的，每个点簇之间的距离明显较大，这种情况使用欧式聚类效果就不错，而且参数也只需要设置一个距离阈值就行，比区域生长要简便高效。
项目地址
Gitee：gitee.com/shudengdeng…
总结
以上仅展示了PclCSharp的部分功能。更多实用特性和详细信息，请大家访问项目地址。
希望通过本文能为点云库PCL开发提供有价值的参考。欢迎在评论区留言交流，分享您的宝贵经验和建议。
最后
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