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 [基于法线差值和曲率差值的区域聚类分割算法 RegionGrowing ](Basic/Segmentation/region_growing_normal_cur.cpp)
 
 ## 6 基于颜色的　区域聚类分割算法   pcl::RegionGrowingRGB
-基于颜色的区域生长分割法
-除了普通点云之外，还有一种特殊的点云，成为RGB点云
-。显而易见，这种点云除了结构信息之外，还存在颜色信息。
-将物体通过颜色分类，是人类在辨认果实的 过程中进化出的能力，
-颜色信息可以很好的将复杂场景中的特殊物体分割出来。
-比如Xbox Kinect就可以轻松的捕捉颜色点云。
-基于颜色的区域生长分割原理上和基于曲率，法线的分割方法是一致的。
-只不过比较目标换成了颜色，去掉了点云规模上 限的限制。
-可以认为，同一个颜色且挨得近，是一类的可能性很大，不需要上限来限制。
-所以这种方式比较适合用于室内场景分割。
-尤其是复杂室内场景，颜色分割 可以轻松的将连续的场景点云变成不同的物体。
-哪怕是高低不平的地面，设法用采样一致分割器抽掉平面，
-颜色分割算法对不同的颜色的物体实现分割。
-
-算法分为两步：
-
-（1）分割，当前种子点和领域点之间色差小于色差阀值的视为一个聚类
-
-（2）合并，聚类之间的色差小于色差阀值和并为一个聚类，
-　　且当前聚类中点的数量小于聚类点数量的与最近的聚类合并在一起
-
-----------------------------------------------------------
- //基于颜色的区域生成的对象
-  pcl::RegionGrowingRGB<pcl::PointXYZRGB> reg;
-  reg.setInputCloud (cloud);
-  reg.setIndices (indices);   //点云的索引
-  reg.setSearchMethod (tree);
-  reg.setDistanceThreshold (10);//距离的阀值
-  reg.setPointColorThreshold (6);//点与点之间颜色容差
-  reg.setRegionColorThreshold (5);//区域之间容差
-  reg.setMinClusterSize (600);    //设置聚类的大小
-  std::vector <pcl::PointIndices> clusters;
-  reg.extract (clusters);//
-
-  pcl::PointCloud <pcl::PointXYZRGB>::Ptr colored_cloud = reg.getColoredCloud ();
+	基于颜色的区域生长分割法
+	除了普通点云之外，还有一种特殊的点云，成为RGB点云
+	。显而易见，这种点云除了结构信息之外，还存在颜色信息。
+	将物体通过颜色分类，是人类在辨认果实的 过程中进化出的能力，
+	颜色信息可以很好的将复杂场景中的特殊物体分割出来。
+	比如Xbox Kinect就可以轻松的捕捉颜色点云。
+	基于颜色的区域生长分割原理上和基于曲率，法线的分割方法是一致的。
+	只不过比较目标换成了颜色，去掉了点云规模上 限的限制。
+	可以认为，同一个颜色且挨得近，是一类的可能性很大，不需要上限来限制。
+	所以这种方式比较适合用于室内场景分割。
+	尤其是复杂室内场景，颜色分割 可以轻松的将连续的场景点云变成不同的物体。
+	哪怕是高低不平的地面，设法用采样一致分割器抽掉平面，
+	颜色分割算法对不同的颜色的物体实现分割。
+
+	算法分为两步：
+
+	（1）分割，当前种子点和领域点之间色差小于色差阀值的视为一个聚类
+
+	（2）合并，聚类之间的色差小于色差阀值和并为一个聚类，
+	  且当前聚类中点的数量小于聚类点数量的与最近的聚类合并在一起
+
+	----------------------------------------------------------
+	 //基于颜色的区域生成的对象
+	  pcl::RegionGrowingRGB<pcl::PointXYZRGB> reg;
+	  reg.setInputCloud (cloud);
+	  reg.setIndices (indices);   //点云的索引
+	  reg.setSearchMethod (tree);
+	  reg.setDistanceThreshold (10);//距离的阀值
+	  reg.setPointColorThreshold (6);//点与点之间颜色容差
+	  reg.setRegionColorThreshold (5);//区域之间容差
+	  reg.setMinClusterSize (600);    //设置聚类的大小
+	  std::vector <pcl::PointIndices> clusters;
+	  reg.extract (clusters);//
+
+	  pcl::PointCloud <pcl::PointXYZRGB>::Ptr colored_cloud = reg.getColoredCloud ();