点云分割任务中，PCL库的LCCP算法因其基于局部凸性的评估而被广泛使用。该算法通过识别点云中的凸性及连接性，将点云数据分割成语义一致的片段。示例代码展示了如何加载点云数据，创建LCCP对象，设置参数并执行分割。调整输入文件和参数可优化分割效果。
点云分割是计算机视觉和机器人领域中重要的任务之一，它的目标是将点云数据集划分成具有语义上一致性的部分。PCL（点云库）是一个流行的开源库，提供了丰富的点云处理算法和工具。其中，LCCP（Locally Convex Connected Patches）算法是 PCL 中用于点云分割的一种强大工具。
LCCP 算法是一种基于局部凸性的点云分割方法。它通过评估点云中的凸性和连接性来识别局部连通的点集，并将它们归类为具有相似语义的片段。以下是使用 PCL 中的 LCCP 算法进行点云分割的示例代码：
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
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