PCL RANSAC算法实现多平面分割

PCL RANSAC算法实现多平面分割

引言：
在三维点云处理领域，平面分割是一个常见而重要的任务。PCL（Point Cloud Library）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，RANSAC（随机采样一致性）算法是一种经典的平面分割方法，通过随机采样和局内点筛选，能够有效地从点云中分割出多个平面。本文将介绍如何使用PCL中的RANSAC算法实现多平面分割，并给出相应的源代码。

1. 环境准备
   首先，确保已经安装和配置好了PCL库。PCL支持多个操作系统和编译器，可以参考官方文档进行安装和配置。

2. 加载点云数据
   在完成环境准备后，我们需要加载点云数据用于分割。PCL提供了多种格式的点云文件读写接口，可以根据实际需求选择适当的接口来加载点云数据。

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include