本文介绍了如何利用PCL库中的RANSAC算法进行多平面分割，提供了C++代码示例，包括点云加载、参数设置、平面提取和循环分割的详细步骤。此外，还提到了根据需求调整代码和停止条件的方法。
RANSAC（Random Sample Consensus）是一种经典的参数估计方法，常用于解决模型拟合问题。在点云处理中，RANSAC算法也经常被用来分割点云中的平面。本文将介绍如何使用PCL（Point Cloud Library）库中的RANSAC算法实现多平面分割，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要安装PCL库并配置相应的开发环境。可以参考PCL官方文档（https://pointclouds.org/documentation/ ↗）来获取详细的安装和配置指南。
接下来，我们将使用C++编程语言来实现多平面分割算法。下面是一个简单的示例代码：
#include <iostream>
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