🙋 前言

区域生长分割（RegionGrowing）:是一种改进的ICP（Iterative Closest Point）算法，用于处理3D点云配准问题，特别是在存在噪声、外点（不匹配点）或数据分布不均等复杂情况下。
基本思想：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。
算法流程：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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，重复以上生长的步骤，就通过区域生长实现了点云分割。