PCL1.141 PCLSharp编译及Unity下使用

PCL1.141 PCLSharp编译及Unity下使

PCL安装及PCLSharp编译

1. 第一步下载pcl最新版1.14.1，安装后，配置环境变量

   

 

2. 下载PclSharp源码GitHub - jbruening/PclSharp: Point Cloud Library pinvoke binding for c#，找到src文件夹下的PclSharp.Extern 这个封装c++版本的工程，最终输出pclsharp.extern.dll,这个为c++工程，原本是vs2022工程配置的，使用属性表配置跑出来，设置项目繁琐

   ①这里改为cmake来配置；PclSharp.Extern.Vis这个可视化部分比较简单，也和PclSharp.Extern合并了。

CMakeLists.txt

注意！：

将该cmake置于PclSharp-master\src\PclSharp.Extern

1.注意其中指定的PCL安装路径

2.类似visualizer.cpp没有的可以从中删除

3.CMake生成结束后，在PclSharp-master\bin 打开.sln编译即可，生成 PclSharp.Extern.dll

 

 

 

xxxxxxxxxx

 

 

 

 

cmake_minimum_required(VERSION 3.0)

project(PclSharp.Extern)

find_package(PCL REQUIRED  )

set(CMAKE_BUILD_TYPE Release)

include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})

include_directories("C:/Program Files/PCL 1.14.1/3rdParty/FLANN/include")

message(${PCL_INCLUDE_DIRS})

link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})

add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})

file(GLOB POINTCLOUD_SRC ./pointcloud/*.cpp)

file(GLOB SAMPLECONSENSUS_SRC ./sampleconsensus/*.cpp)

file(GLOB STD_SRC ./std/*.cpp)

file(GLOB REGISTRATION_SRC ./registration/*.cpp)

file(GLOB SEGMENTATION_SRC ./segmentation/*.cpp)

add_library( PclSharp.Extern SHARED PointSizes.cpp visualizer.cpp

"common/ModelCoefficients.generated.cpp"

 "common/PCAOfXYZ.generated.cpp" "common/PclBaseOfXYZ.generated.cpp"

 common/PclBaseOfXYZRGBA.generated.cpp

 common/PointIndices.generated.cpp

 filters/ExtractIndicesXYZ.generated.cpp

 filters/Heightmap2DOfXYZ.generated.cpp

 filters/StatisticalOutlierRemovalOfXYZ.generated.cpp

 filters/VoxelGridOfXYZ.generated.cpp

 ${POINTCLOUD_SRC}

 ${SAMPLECONSENSUS_SRC}

 ${STD_SRC}

 ${REGISTRATION_SRC}

 ${SEGMENTATION_SRC}

 search/KdTreeOfXYZ.generated.cpp

 search/OrganizedNeighborOfXYZ.generated.cpp

 features/FPFHEstimationOfPointXYZAndNormal.generated.cpp

 features/IntegralImageNormalEstimationOfPointXYZAndNormal.generated.cpp

 io/PCDReader.generated.cpp

 io/PCDWriter.generated.cpp

 "eigen/Matrix4f.generated.cpp" 

 "eigen/VectorXf.generated.cpp"

  algrithom/detectAnomaly.cpp

 )

target_link_libraries(PclSharp.Extern ${PCL_LIBRARIES})

 

 

②使用vscode配置更方便，如果添加自定义的pcl算法，需要编写代码，visual studio 变量提示不太方便，vscode可以配置c_cpp_properties.json文件：

 

 

 

xxxxxxxxxx

 

 

 

 

{

    "configurations": [

        {

            "name": "Win32",

            "includePath": [

                "${workspaceFolder}/**",

                "C:/Program Files/PCL 1.14.1/include/pcl-1.14",

                "C:/Program Files/PCL 1.14.1/3rdParty/Eigen3/include/eigen3",

                "C:/Program Files/PCL 1.14.1/3rdParty/Boost/include/boost-1_84",

                "C:/Program Files/OpenNI2/Include",

                "C:/Program Files/PCL 1.14.1/3rdParty/FLANN/include"

            ],

            "defines": [

                "_DEBUG",

                "UNICODE",

                "_UNICODE"

            ],

            "windowsSdkVersion": "10.0.22000.0",

            "compilerPath": "cl.exe",

            "cStandard": "c17",

            "cppStandard": "c++17",

            "intelliSenseMode": "windows-msvc-x64"

        }

    ],

    "version": 4

}

 

 

最后生成vs工程，可以到输出目录找到sln工程文件，用vs2022打开，编译即可

其中pcl最新版智能指针已全部使用标准库std::shared_ptr这个了，所以在工程中查找boost::shared_ptr，全部替换为std::shared_ptr

boost::const_pointer_cast替换为std::const_pointer_cast

3. 编译pclsharp这个csharp工程

4. 测试csharp调用

5. 高级部分：如何封装自己的算法，并实现调用？

有的是直接想在csharp上开发pcl算法，但存在一定的弊端：

1）源代码得不到保护

2）托管内存释放存在延时，对程序性能有一定影响

所以最好的方式是使用c++ 进行开发，csharp只负责上位机调用即可。

代码下载地址，包含所有源代码和可以执行的文件

 

版权声明：上文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 上文链接：https://blog.csdn.net/u011660055/article/details/139338601

编译器是：vs2022pcl版本：1.14.1

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c#封装最新1.14.1版本的Pcl

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Unity下使用

1. 为了其他人直接能使用，无需安装PCL及环境，将PCL下需要的库和编译好的PCLSharp和PclSharp.Extern.dll一并放入Unity工程下的Plugins文件夹下

2. 将Unity工程指定到PATH

 

 

 

 

 

 

 

using UnityEngine;

using System;

public class InitPCL : MonoBehaviour

{

    void Awake(){

System.Environment.SetEnvironmentVariable("PATH",Application.dataPath + "/Plugins/" + ";" + System.Environment.GetEnvironmentVariable("PATH"));

}

}

 

 

Unity调用PCLSharp示例

读取点云并向下取样

 

 

 

x

 

 

 

 

public class TestPCL : MonoBehaviour

{

    public string savePath;

    private PointCloudOfXYZ pclBase=new PointCloudOfXYZ();

    public Text text;

    public Button button;

    void Start()

    {

        button.onClick.AddListener(TestPointCloud);

    }

 

    [ContextMenu("TestPointCloud")]

    public void TestPointCloud()

    {

        savePath= Application.streamingAssetsPath + "/input.pcd";

        PCDReader reader = new PCDReader();

        var data=reader.Read(savePath, pclBase);

        text.text = "status: "+data+"/n points: :"+pclBase.Count;

        DownSamplePointCloud(pclBase, 0.1f);

    }

    public void DownSamplePointCloud(PointCloudOfXYZ cloud, float leafSize)

    {

        var voxelGrid = new VoxelGridOfXYZ();

        voxelGrid.SetInputCloud(cloud);

        voxelGrid.LeafSize= new PointXYZ() { X=leafSize, Y=leafSize, Z=leafSize };

        var filteredCloud = new PointCloudOfXYZ();

        voxelGrid.filter(filteredCloud);

        text.text+="\n filtered points: "+filteredCloud.Count;

        // save xyz file

        string path = Application.streamingAssetsPath + "/output.xyz";

        using (var writer = new StreamWriter(path))

        {

            foreach (var point in filteredCloud.Points)

            {

                writer.WriteLine(point.X + " " + point.Y + " " + point.Z);

            }

        }

        Debug.Log(filteredCloud.Count);

    }

}

 

 

结果

白色点云为彩色点云采样后的结果