PCL库中SACSegmentationFromNormals类的平面拟合（线拟合）示例

这段代码使用了PCL库中的SACSegmentationFromNormals类进行了一个平面拟合（线拟合）的操作。

第一行创建了一个SACSegmentationFromNormals对象seg，其中指定了输入点云数据类型为pcl::PointXYZ，法向量数据类型为pcl::Normal。

'seg.setOptimizeCoefficients(true);' 设置了优化系数为true，表示对模型系数进行优化。

'seg.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE);' 设置模型类型为SACMODEL_LINE，表示进行线拟合。

'seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);' 设置了拟合方法为SAC_RANSAC，表示使用RANSAC算法进行拟合。

'seg.setNormalDistanceWeight(0.1);' 设置了法向量距离权重为0.1，表示将法向量的重要性设置为原始距离的10倍。

'seg.setMaxIterations(500);' 设置了最大迭代次数为500次。

'seg.setDistanceThreshold(0.0025);' 设置了距离阈值为0.0025，表示距离模型的最大距离为0.0025。

'seg.setInputCloud(cloud_filtered);' 将输入点云数据设置为cloud_filtered。

'seg.setInputNormals(cloud_normals);' 将输入点云法向量设置为cloud_normals。