C#和C++混合编程，使用CLR托管，报错System.Runtime.InteropServices.SEHException

Question

C#和C++混合编程，使用CLR托管，在C++代码中使用了PCL点云库来处理点云数据，程序运行到利用PCL进行平面分割时报错。
整个程序读入的是点云，出错部分代码如下：

//平面分割，寻找芯片大平面
        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_plane(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
        {
            //创建分割时所需要的模型系数对象coefficients以及存储内点的点索引集合对象
            pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
            pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
            //创建分割对象
            pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> m_seg;
            //可选参数，设置模型参数需要优化
            m_seg.setOptimizeCoefficients(true);
            //设置分割模型类型、所用的随机参数估计方法、距离阈值、输入点云
            m_seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
            m_seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
            m_seg.setDistanceThreshold(0.1);
            m_seg.setInputCloud(pt_chip_transformed);
            m_seg.segment(*inliers, *coefficients);
            if (inliers->indices.size() == 0)
            {
                PCL_ERROR("Could not estimate a planar model for the given dataset.");
            }
            //输出平面模型系数
            //std::cerr << "Model coefficients:" << coefficients->values[0] << " " << coefficients->values[1] << " " << coefficients->values[2] << " " << coefficients->values[3] << std::endl;

            //pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr pt_chip_dsample(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
            cloud_plane->width = inliers->indices.size();
            cloud_plane->height = 1;
            cloud_plane->is_dense = false;
            cloud_plane->resize(cloud_plane->height * cloud_plane->width);
            for (int i = 0; i < inliers->indices.size(); i++)
            {
                cloud_plane->points[i].x = pt_chip_transformed->points[inliers->indices[i]].x;
                cloud_plane->points[i].y = pt_chip_transformed->points[inliers->indices[i]].y;
                cloud_plane->points[i].z = pt_chip_transformed->points[inliers->indices[i]].z;
            }
        }

执行

m_seg.segment(*inliers, *coefficients);

时出错，错误如下：
System.Runtime.InteropServices.SEHException
HResult=0x80004005
Message=外部组件发生异常。
Source=<无法计算异常源>
StackTrace:
<无法计算异常堆栈跟踪>

已经被困扰好几天，不知道是什么原因，请各位帮忙看一下。非常感谢。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在您的C#与C++混合编程项目中，您使用了PCL（Point Cloud Library）进行点云处理，但在执行m_seg.segment(*inliers, *coefficients);时遇到System.Runtime.InteropServices.SEHException异常。SEHException通常表示发生了外部硬件错误（如内存访问违例）或某些未被捕获的C++异常。针对您的情况，我们可从以下几个方面进行排查和解决：

1. 检查PCL库兼容性： 确保您使用的PCL版本与当前.NET环境（CLR）兼容，并且正确编译为支持托管代码调用的库（如：动态链接库DLL）。确保在C++/CLI项目中正确引用了PCL库，并且在C#项目中也通过适当的引用或DllImport方式加载了此库。

2. 内存管理： 检查涉及到的点云数据（如pt_chip_transformed）是否有效，确保其在生命周期内没有被释放或修改。同时，确认分配给cloud_plane的空间是否足够存放分割后的点云数据。

3. 异常捕获与日志： 将上述C++代码段封装在一个try-catch块中，并在catch部分打印详细的异常信息（如类型、消息和堆栈跟踪）。这有助于定位具体是哪个内部操作引发了SEHException。示例如下：

   try
   {
       // ...（您的现有C++代码）
       m_seg.segment(*inliers, *coefficients);
       // ...
   }
   catch (const std::exception& e)
   {
       std::cerr << "Caught C++ exception: " << e.what() << std::endl;
   }
   catch (...)
   {
       std::cerr << "Caught unknown exception!" << std::endl;
   }
   

   这样可以获取更具体的错误信息，有助于进一步诊断问题。

4. PCL配置与依赖： 确认PCL库及其依赖（如Eigen、OpenCV等）已正确安装并配置在您的开发环境中。有时，这些依赖库的版本不匹配或缺失可能导致运行时异常。

5. 数据有效性检查： 在调用segment()函数前，添加对输入点云pt_chip_transformed的检查，确保其包含足够多的有效点（非NaN或Inf），并且点的数量和分布适合进行平面分割。异常可能是由于输入数据不满足PCL算法的预设条件导致的。

6. 代码重构： 考虑将PCL相关的点云处理逻辑封装到一个独立的C++/CLI类或方法中，以便更好地管理和控制跨语言边界的数据传递与异常处理。这样可以减少托管与非托管代码交互的复杂性，有助于定位问题。

请按照上述建议逐一排查，并根据实际情况调整代码或环境配置。如果问题依然存在，请提供更详细的错误日志或异常信息，以便进一步分析。