区域生长分割region growing segmentation
算法核心：基于点法线之间角度的比较，尽量将满足平滑约束的相邻点合并在一起，以一簇点集的形式输出，视为相同平面
工作原理：区域增长从有最小曲率值curvature的点。则需要计算所有曲率值并进行排序；因为曲率最小的点位于平坦区域，从平坦区域增长可以减少区域的总数。（曲率与法线的求解方法类似,法线描述点在表面的法向，曲率则是法线间协方差矩阵的特征值，描述法向一致性)
具体过程：
- 对未标记点的曲率排序，将最小曲率点放入种子集
- 对每个种子的所有邻点计算
- 1 每个近邻点与当前点的法线角度差(reg.setSmoothnessThreshold),如果小于阈值则重点考虑，进入2.2判断
- 2 该点通过2.1法线角度差检验，如果曲率小于设定的阈值(reg.setCurvatureThreshold)，这个点即被添加到种子点集，属于当前平面
- 通过两次检验的点，被从原始点云去除
- 设置最小点簇的点数reg.setMinClusterSize,以及最大簇reg.segMaxClusterSize
- 重复1-3生成min~max个点数的所有平面，并对不同平面标记颜色区分
- 直到算法在剩余点中生成的点簇不能满足min,停止工作