PCL 区域生长法原理及伪代码

原理

首先，它按曲率值对点进行排序。之所以需要这样做，是因为该区域从具有最小曲率值的点开始增长。这样做的原因是曲率最小的点位于平坦区域（从最平坦的区域增长可以减少段的总数）。

算法选取曲率值最小的点并开始区域的增长，直到点云中没有点为止。这个过程发生如下：

1. 选取的点被添加到称为种子的集合中。
2. 对于每个种子点，算法找到它的相邻点。
3. 测试每个邻居的法线和当前种子点的法线之间的角度。如果角度小于阈值，则将当前点添加到当前区域。
4. 之后，测试每个邻居的曲率值。如果曲率小于阈值，则将此点添加到种子中。
5. 当前种子从种子中移除。
6. 如果种子集变空，这意味着算法已经扩大了区域，并且从头开始重复该过程。

伪代码

PointCloud A;	// A 代表点云
R_list;			// 存放分类后的点云

while (! A.empty())  // A 不为空
{
    // 初始化当前分类区域 R = 0
    
    // 初始化当前种子集合 S = 0
    
    // 从 A 中选取 曲率最小的点 Pmin
    
    // 将 Pmin 加入种子集合 S, 当前分类区域 R, 从点云集合 A 中去除
    
    for(;;) // 遍历种子集合 S 
    {
        // 从种子集合中取出一个种子，寻找种子的近邻点，存至集合 R 中
        for (;;) // 遍历近邻点集合 R
        {
            // 逐一从 R 中取出各点
            if () // 判断该点的法线与种子点法线差值是否小于阈值
            {
                // 满足条件，将该点加入当前分类区域 R，从点云集合 A 中删除
                if () // 判断该点的曲率与种子点曲率差值是否小于阈值
                {
                    // 满足条件，将该点加入种子集合 S
                }
            }
        }
    }
    // 将当前分类区域 R 加入分类列表 R_list 中   
}