本文介绍了点云处理的重要任务——点云分割，特别是平面分割。通过使用Point Cloud Library (PCL)，文章详细讲解了基于SAC算法的平面分割，并提供了相应的PCL代码示例，展示了如何读取点云数据、设置分割参数、执行分割以及提取平面信息，为点云处理提供基础。
近年来，随着三维感知技术的快速发展和广泛应用，点云处理成为了计算机视觉、机器人、自动驾驶等领域中的重要任务。其中，点云分割作为点云处理中的关键任务之一，可以通过将点云划分为不同的部分，从而实现对场景的理解和感知。
在点云分割算法中，平面分割是一种常见且重要的技术。它可以将点云中的平面区域与其他区域进行分离，以及提取出平面区域的参数方程，如平面的法向量和法向量上的某个点。本文将介绍基于点云库（Point Cloud Library, PCL）的平面分割算法，并给出相应的实现代码。
PCL是一个功能强大的点云处理库，提供了丰富的点云操作和算法接口。对于平面分割，PCL提供了pcl::SACSegmentation类，该类基于采样一致性（Sample Consensus, SAC）算法，能够高效地进行平面分割。
下面是使用PCL库进行平面分割的示例代码：
#include <iostream>
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