欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准,而区域生长算法则利用了法线,曲率,颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类
找到空间中某点p10,有kdTree找到离他最近的n个点,判断这n个点到p的距离。将距离小于阈值r的点p12,p13,p14....放在类Q里
在 Q\p10 里找到一点p12,重复1
在 Q\p10,p12 找到一点,重复1,找到p22,p23,p24....全部放进Q里
当 Q 再也不能有新点加入了,则完成搜索了
一旦桌面被剔除,桌上的物体就自然成了一个个的浮空点云团。就能够直接用欧几里德算法进行分割了,这样就可以提取出我们想要识别的东西