点云数据做简单的平面的分割 三维场景中有平面，杯子，和其他物体 实现欧式聚类提取 对三维点云组成的场景进行分割

点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。

案例分析

用一组点云数据做简单的平面的分割：

planar_segmentation.cpp

#include <iostream>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>   //随机参数估计方法头文件
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>   //模型定义头文件
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>   //基于采样一致性分割的类的头文件

int
main (