背景知识：
最小割算法是图论中的一个概念，其作用是以某种方式，将两个点分开，当然这两个点中间可能是通过无数的点再相连的。
图一
此类方法把图像分割问题与图的最小割（min cut）问题相关联。首先用一个无向图G=<V，E>表示要分割的图像，V和E分别是顶点（vertex）和边（edge）的集合。
此处的Graph和普通的Graph稍有不同。
普通的图
分为有向图和无向图；由顶点和边构成，如果边的有方向的，这样的图被则称为有向图，否则为无向图，且边是有权值的，不同的边可以有不同的权值，分别代表不同的物理意义。
而
GraphCuts图
是
在普通图的基础上多了2个顶点
，这2个顶点分别用符号**”S”
和
”T”**表示，统称为终端顶点。其它所有的顶点都必须和这2个顶点相连形成边集合中的一部分。所以Graph Cuts中有两种顶点，也有两种边。
第一种顶点和边是：第一种普通顶点对应于图像中的每个像素。每两个邻域顶点（对应于图像中每两个邻域像素）的连接就是一条边。这种边也叫n-links。
第二种顶点和边是：除图像像素外，还有另外两个终端顶点，叫S（source：源点，取源头之意）和T（sink：汇点，取汇聚之意）。每个普通顶点和这2个终端顶点之间都有连接，组成第二种边。这种边也叫t-links。
pcl中的最小图割：
pcl官方文档中把点云最小图割算法分成了三个步骤：
1、构造GraphCut图
意译：对于一个给出的点云，算法会以点云中每一个点，另加一个source（源点）、一个sink（汇点），作为GraphCut图的顶点；点云中每个点与其近邻连线所形成的边叫n-links，与sink、source连线形成的边叫t-links。
2、给每条边赋予权重
参考官方文档：
3、分割
*
问题一：
顶点和边有哪几种，怎么来的？
顶点：点云中的每个点、source（源点）、sink（汇点）
边： n-link、t-link
“怎么来的” 参考步骤1，清楚的很呐
source和sink是怎么来的？是什么？
“
图一
就是一个图像对应的s-t图，每个像素对应图中的一个相应顶点，另外还有 S 和 T 两个顶点。上图有两种边，实线的边表示每两个邻域普通顶点连接的边n-links，虚线的边表示每个普通顶点与s和t连接的边t-links。在前后景分割中，S一般表示前景目标，T一般表示背景。”
这个最小割把图的顶点划分为两个不相交的子集S和T，其中s
∈S，t∈ T和S∪T=V。这两个子集就对应于图像的前景像素集和背景像素集，那就相当于完成了图像分割。
——引用
第一个链接
中的描述
也就是说， S、T一开始是点，在后续的算法进行过程中，不断有新的点被归类为foreground、background的点加入到S、T中，形成了后来的前景像素集和背景像素集，对应点云分割中的
目标物体
和
背景
。