PCL学习：点云分割-基于颜色的区域生长分割

基于颜色的区域生长分割

基于颜色的区域生长分割原理上和基于曲率、法线的分割方法是一致的。只不过比较目标换成了颜色，去掉了点云规模上 限的限制。可以认为，同一个颜色且挨得近，是一类的可能性很大，不需要上限来限制。所以这种方式比较适合用于室内场景分割。尤其是复杂室内场景，颜色分割可以轻松的将连续的场景点云变成不同的物体。哪怕是高低不平的地面，没法用采样一致分割器抽掉，颜色分割算法同样能完成分割任务。

算法分为两步：

（1）分割，当前种子点和领域点之间色差小于色差阀值的视为一个聚类；

（2）合并，聚类之间的色差小于色差阀值和并为一个聚类，且当前聚类中点的数量小于聚类点数量的与最近的聚类合并在一起；

测试示例： 

#include <iostream>
#include <vector>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/search/search.h>
#include <pcl/search/kdtree.h>
#include <