基于PCL的点云分割算法

点云分割是计算机视觉中的一个重要任务，旨在将点云数据划分成具有语义意义的子集。PCL（Point Cloud Library）是一个强大的开源库，提供了丰富的点云处理算法，其中包括了多种点云分割方法。本文将介绍一种基于PCL的点云分割算法，并给出相应的源代码实现。

点云分割算法的目标是将点云数据分成不同的物体或者区域。这个过程通常涉及到计算点的特征，如法向量、曲率等，并根据这些特征进行聚类或者区域生长。下面我们将详细介绍一种基于法线的点云分割算法。

首先，我们需要计算每个点的法线信息。PCL提供了一个函数pcl::NormalEstimation用于计算点云的法线。下面是一个示例代码，展示如何使用pcl::NormalEstimation计算点云的法线：

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>