用python实现：由于区域生长条件的限制，点域区域生长后的剩余点云中仍包含部分属于但未被归类到相应平面结构的三维点。进一步采用面域区域生长进一步处理未分类的平面点。

以下是使用Open3D实现点云点域区域生长和面域区域生长的Python代码示例，包含了点域区域生长和面域区域生长两个步骤：

import open3d as o3d
import numpy as np

# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.ply")

# 定义点云点域区域生长参数
criteria = o3d.geometry.PointCloud.cluster_dbscan_eps

# 执行点域区域生长
labels = np.array(pcd.cluster_dbscan(eps=0.02, min_points=10, print_progress=True))

# 剩余点云
pcd_remain = pcd.select_by_index(np.where(labels < 0)[0])

# 定义面片参数
poisson_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_poisson(pcd_remain, depth=8)

# 定义面域区域生长参数
clustered_labels = poisson_mesh.cluster_connected_triangles()

# 可视化结果
pcd.colors = [[0, 0, 0] for i in range(len(pcd.points))]
pcd_remain.colors = [[1, 0, 0] for i in range(len(pcd_remain.points))]
max_label = labels.max()
colors = plt.get_cmap("tab20")(labels / (max_label if max_label > 0 else 1))
colors[labels < 0] = 0
pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors[:, :3])
mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd_remain, alpha=0.2)
mesh.remove_duplicated_vertices()
mesh.remove_duplicated_triangles()
mesh.remove_non_manifold_edges()
mesh.paint_uniform_color([0.5, 0.5, 0.5])
for i in range(len(clustered_labels)):
    mesh.paint_uniform_color([0.0, 0.0, 0.0])
    mesh.paint_uniform_color([np.random.uniform(), np.random.uniform(), np.random.uniform()], clustered_labels[i])
o3d.visualization.draw_geometries([pcd, mesh])

需要注意的是，以上代码仅作为示例，实际应用时需要根据具体的数据和需求进行参数调整和算法优化。