基于密度聚类分割（带法向）
功能： 利用DBSCAN方法对点云做聚类, DBSCAN是一种基于点云聚类分割方法, 聚类流程为从随机选择的种子点开始扩展, 直至搜索不到满足密度条件的点, 更换种子点, 直至遍历完所有点
输入参数：
| 名称 | 类型 | 合法范围 | 缺省值 | 含义 |
|---|---|---|---|---|
点云 |
NormalPoints |
无 |
无 |
输入点云 |
输出参数：
| 名称 | 类型 | 合法范围 | 缺省值 | 含义 |
|---|---|---|---|---|
分割点云 |
NormalPoints |
无 |
无 |
返回分割后的点云 |
参数设置：
| 名称 | 类型 | 合法范围 | 缺省值 | 含义 |
|---|---|---|---|---|
搜索半径 |
Float |
[0, 200] |
5 |
每一个种子点的搜索半径, 越大则聚类越少 |
密度条件 |
Integer |
[0, 100000] |
5 |
每一个种子点的搜索半径内最少需要有的点云点数, 即为密度条件, 越大则聚类越严格聚类数越少, 越小则聚类越宽松聚类数越多 |
聚类最少点数 |
Integer |
[1, 4000000] |
100 |
每一个聚类簇中最少包含的点云点数 |
聚类最多点数 |
Integer |
[1, 4000000] |
4000000 |
每一个聚类簇中最多包含的点云点数 |
启用排序 |
Bool |
无 |
True |
对输出的所有点云按点云数量从大到小进行排序 |
使能节点 |
Bool |
无 |
True |
开启节点功能 |
保留全部结果 |
Bool |
[True, False] |
True |
对输入的每块点云，是否输出所有分割结果，若为False则会保留指定数量的结果 |