PclSharp--基于区域生长的分割

1、区域生长分割算法：

区域生长分割算法的输出是一个聚类集合，每个聚类集合被认为是同一光滑表面的一部分。该算法思想：首先依据点的曲率值对点进行排序，之所以排序，是因为区域生长算法是从曲率最小的点开始生长的，这个点就是初始种子点，初始种子点所在的区域即为最平滑的区域，一般场景中平面区域较大，这样从最平滑的区域开始生长可减少分割区域的总数，提高效率。

    算法的流程：设置一空的种子点序列和空的聚类数组，选好初始种子点后，将其加入到种子点序列中，并搜索邻域点。对每一个邻域点，比较邻域点的法线与当前种子点的法线之间的夹角，小于平滑阈值的邻域点加入到当前区域。然后检查每一个邻域点的曲率值，小于曲率阈值的邻域点加入到种子点序列中。在进行种子点邻域判断后，删除当前种子点，利用新加入的种子点继续生长，重复进行以上生长过程，直到种子点序列被清空。一个区域生长完成，将其加入聚类数组。最后，利用曲率值从小到大排序，顺序选择输入点集的点作为种子点加入到种子点序列中，重复以上生长步骤，这样就通过区域生长实现了点云的分割。
 

2、代码：

using PclSharp;
using PclSharp.Common;
using PclSharp.Features;
using PclSharp.Filters;
using PclSharp.IO;
using PclSharp.SampleConsensus;
using PclSharp.Search;
using PclSharp.Segmentation;
using PclSharp.Std;
using PclSharp.Struct;
using System;
using System.Numerics;

namespace PclSharpTest
{
    class Program
    {
        static void Main(string[]