Region growing segmentation
该算法基于法线的用于拟合点云中所有的平面。
算法核心：该算法是基于点法线之间角度的比较，企图将满足平滑约束的相邻点合并在一起，以一簇点集的形式输出。每簇点集被认为是属于相同平面。
工作原理：区域增长是从有最小曲率值(curvature value)的点开始的。因此，我们必须计算出所有曲率值，并对它们进行排序。这是因为曲率最小的点位于平坦区域，而从最平坦的区域增长可以减少区域的总数。现在我们来具体描述这个过程：
1.点云中有未标记点，按照点的曲率值对点进行排序，找到最小曲率值点，并把它添加到种子点集；
2.对于每个种子点，算法都会发现周边的所有近邻点。1）计算每个近邻点与当前种子点的法线角度差(reg.setSmoothnessThreshold)，如果差值小于设置的阈值，则该近邻点被重点考虑，进行第二步测试；2）该近邻点通过了法线角度差检验，如果它的曲率小于我们设定的阈值(reg.setCurvatureThreshold)，这个点就被添加到种子点集，即属于当前平面。
3.通过两次检验的点，被从原始点云去除。
4.设置最小点簇的点数min（reg.setMinClusterSize），最大点簇为max（reg.setMaxClusterSize）。
4.重复1-3步，算法会生成点数在min和max的所有平面，并对不同平面标记不同颜色加以区分。
5.直到算法在剩余点中生成的点簇不能满足min，算法停止工作。
#include <pcl/segmentation/region_growing.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/search/search.h>
#include <pcl/search/kdtree.h>
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud <pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud <pcl::Normal>);
pcl::search::Search<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
pcl::RegionGrowing<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> reg;
reg.setMinClusterSize (50);
reg.setMaxClusterSize (1000000);
reg.setSearchMethod (tree);
reg.setNumberOfNeighbours (30);
reg.setInputCloud (cloud);
//reg.setIndices (indices);
reg.setInputNormals (normals);
reg.setSmoothnessThreshold (3.0 / 180.0 * M_PI);
reg.setCurvatureThreshold (1.0);
std::vector <pcl::PointIndices> clusters;
reg.extract (clusters);
//以不同颜色显示拟合的平面
pcl::PointCloud <pcl::PointXYZRGB>::Ptr colored_cloud = reg.getColoredCloud ();
pcl::visualization::CloudViewer viewer ("Cluster viewer");
viewer.showCloud(colored_cloud);
while (!viewer.wasStopped ())
{
}