本文介绍了如何利用CloudCompare和PCL库中的法线微分技术进行点云分割。通过计算点云法线，结合SACSegmentationFromNormals进行分割，适用于三维重建和目标检测等领域。点云分割是点云处理的关键任务，而参数设置可按实际需求调整。
CloudCompare & PCL：利用法线微分技术进行点云分割
点云是一种表示三维物体表面的数据形式，广泛应用于计算机视觉、机器人学和增强现实等领域。而点云分割是点云处理中的重要任务之一，旨在将点云中的点按照其所属的物体或部分进行分类。在本文中，我们将介绍如何利用CloudCompare和PCL（Point Cloud Library）库中的法线微分技术来实现点云的分割。
首先，我们需要安装CloudCompare和PCL库，并确保环境配置正确。接下来，我们将使用Python语言进行编程实现，以下是完成该任务所需的源代码：
import pcl
def segment_point_cloud(input_cloud):
# 创建一个用于存储分割结果的点云对象
segmented_cloud =<
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