Open3D CSF地面点滤波 点云

最新推荐文章于 2024-05-05 17:32:32 发布
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本文介绍了Open3D库中的CSF（Consistent Shape Filtering）算法在地面点云滤波中的应用。CSF算法基于地面点连续性的假设，通过迭代将点云分为地面和非地面点。示例代码展示了如何使用Open3D进行地面点滤波，通过调整参数适应不同场景。此外，Open3D还提供了点云配准、特征提取等工具，以支持全面的点云处理需求。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

地面点滤波是点云处理中的一个重要任务，它可以从点云数据中提取出地面平面，对于地面分割、环境感知和机器人导航等应用具有重要意义。Open3D是一个功能强大的开源库，提供了丰富的点云处理工具。其中，CSF（Consistent Shape Filtering）算法是Open3D中一种常用的地面点滤波算法，它能够高效准确地提取出地面点。

CSF算法基于一种观测到的地面点的连续性假设，它通过迭代的方式将点云中的地面点和非地面点进行分类。下面是使用Open3D中的CSF算法进行地面点滤波的示例代码：

import open3d as o3d

# 加载点云数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")
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Open3D CSF地面点滤波（插件，Python版本）
dayuhaitang1的博客
01-18 1203
Open3D CSF地面点滤波（插件，Python版本）
Open3D CSF地面点云滤波算法实现
bug_api163的博客
09-19 235
通过加载点云数据，进行预处理操作，并使用CSF算法提取出地面点云，我们能够从原始点云中筛选出有价值的结构信息。然而，原始的点云数据常常包含了许多噪声和无用的信息，为了提取出有用的结构信息，点云滤波是必不可少的一个步骤。CSF是一种基于点云结构一致性的滤波算法，能够高效地从点云中提取出地面平面。该算法使用了一种被称为“概率累加聚类”的方法，通过将点云分割到不同的聚类中来实现地面点云的提取。通过去除离群点、降采样和CSF算法的组合运用，我们能够在三维点云数据中提取出清晰的地面平面。
CSF(Cloth Simulation Filter)点云地面点滤波
fb_941219的博客
05-05 2671
⾸先，我们将布粒⼦和LIDAR点投射到同⼀⽔平平⾯，然后在此2D平⾯中找到每个布粒⼦的最近的激光点云（称为对应点，CP）。IHV表⽰粒⼦能到达的最低位置，即如果粒⼦达到由该值定义的最低位置，则不能再向前移动。如果两个连接的粒⼦都是可移动的，我们将它们以相反的⽅向移动。通过分析布的节点与相应的LIDAR点之间的相互作⽤，可以确定布的最终形状，并将其⽤作将原始点分类为地⾯和⾮地⾯。粒⼦的位置和速度取决于作⽤在粒⼦上的⼒。当使⽤内⼒移动粒⼦的运动⽅向时，两个具有不同⾼度值的粒⼦将尝试移动到同⼀⽔平⾯。
点云地面滤波--渐进式形态学滤波
xinxiangwangzhi_的博客
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点云渐进式形态学地面滤波
点云地面滤波--布料模拟滤波（CSF）
xinxiangwangzhi_的博客
09-12 9063
点云地面点过滤
[点云分割] 点云地面点滤波(Progressive Morphological Filter)
weixin_45824067的博客
11-23 465
机载LiDAR可以获取快速、低成本地获取大区域的高精度地形测量值。为了获取高精度DTM/DEM需要区分测量点中的地面点（由地面直接返回）及非地面点（建筑、车、植被）
Python实现点云地面提取算法——CSF地面点滤波
BUG？不存在的！
04-02 1373
这个算法的核心思想是把点云数据转化成一张图，然后通过逐步连接最近邻点构建出多棵生成树，再将所有生成树合并成一张图，并利用深度优先搜索、双向广搜等手段对其上点进行分割。具体方法是通过使用RANSAC算法估计地面模型的法向量，然后通过计算每个点到地面模型的距离来滤除非地面点，而最后剩下的点即为地面点。综上所述，CSF算法是一种十分优秀的点云分割和分类算法，而其地面点滤波方法也是很有效的解决方案。以上为Python实现的CSF地面点滤波算法，其中使用Open3D库进行点云数据的操作和可视化。
【Lidar】Python实现点云CSF布料滤波算法&提取地面点
Remote Sensing迷途小书童
12-08 3098
这两天会持续更新一下Python处理点云数据的教程，大家可以点个关注。今天给大家分享一下点云的经典算法：CSF布料模拟算法。
点云地面点滤波-progressive TIN densification(PTD)算法介绍
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晓晨的博客
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1.引言 1.1什么是地面点滤波？ 机载激光雷达(airborne light detection and ranging)/机载激光扫描(ALS, airborne laser scanning)在过去20多年的时间里迅速发展，其相对于传统摄影测量影像及INSAR(干涉合成孔径雷达)可以直接记录从地物或地表返回的密集、离散、细节丰富、精确的三维点云。如何对这些不规则点云进行处理应用是我们要解决的问题，其中一个重要的处理步骤就是：地面点滤波(ground filterring)，简而言之就是“在无序、不规则
点云地面滤波--一种改进的渐进式不规则三角网加密地面滤波算法
xinxiangwangzhi_的博客
10-24 4041
点云地面滤波
点云地面滤波--渐进式不规则三角网加密（Progressive TIN Densification ）--再探
xinxiangwangzhi_的博客
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点云地面滤波
点云地面滤波--patchwork++
xinxiangwangzhi_的博客
06-11 1762
提出了自适应地面似然估计(adaptive ground likelihood estimation (A-GLE)) 和时序地面恢复(temporal ground revert (TGR))提出了两个新颖的异常值抑制模块，即反射噪声去除 (RNR) 和区域垂直平面拟合 (R-VPF)相比于patchwork主要提升的地方有三点：噪点、参数更新、特殊情况处理。两篇论文原文语句读着不是特别顺畅连贯，后面需要进一步分析和阅读代码才能更好理解论文的细节。
PCLPY点云地面滤波 - 渐进式形态学实现
.
03-31 397
对于地面点云而言，由于地面平坦，因此进行膨胀操作后，可以得到一片接近于平整的区域，即地面区域。在以上代码中，我们定义了一个名为ProgressiveMorphologicalGroundFilter的类，其中通过morphological_filter函数实现了一次形态学地面滤波，并通过filter函数实现渐进式算法的整个流程。此外，通过区域生长算法，可以有效地避免漏过地面点云，提高了滤波的准确性。综上所述，基于PCLPY实现的渐进式形态学地面滤波是一种高效而准确的点云地面滤波方法。
点云地面滤波小总结
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地面滤波
使用CSF算法做点云地面滤波处理，分离地面与非地面
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import laspy import CSF import numpy as np inFile = laspy.file.File(r'/home/jiang/桌面/J/jiang/B/132695079545146682-point-cloud - Cloud.las', mode='r') # read a las file points = inFile.points xyz = np.vstack((inFile.x, inFile.y, inFile.z)).transpose() # e.
点云地面拟合去除地面（附open3d python代码）
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通过地面拟合去除地面。
Open3D：基于源点的滤波算法在点云处理中的应用
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09-25 171
然而，由于采集设备的限制以及环境噪声的干扰，点云数据常常包含大量的离群点和噪声。Open3D是一个开源的点云处理库，其中包含了一系列有效的滤波算法，如基于源点的滤波（Source-Based Outlier Removal, SOR）。具体而言，SOR算法首先定义了每个点的邻域范围，然后计算每个点与其邻域内其他点之间的距离。如果点的距离超过了预定的阈值，则该点被认为是离群点，并将其从点云数据中剔除。该算法通过源点的邻域信息，自适应地检测和过滤离群点，从而提高了点云数据的质量和可靠性。上述代码中，首先通过。
Open3D (C++) 基于拟合平面的点云地面点提取
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C++版本Open3D实现的基于拟合平面的点云地面点提取
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第二章 点云滤波]
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### CSF 地面点云滤波算法实现 CSF（Cloth Simulation Filter）地面点云滤波算法是一种基于物理模拟的方法，旨在从复杂的三维点云数据中分离出地面和其他非地面特征。此方法利用布料仿真原理来区分不同类型的地形表面。 #### 原理概述 该技术的核心在于构建一个虚拟的弹性布片模型并将其放置于待处理的数据集之上。随着仿真的推进，这个假想中的织物会逐渐下垂并与下方的真实世界物体接触，在重力作用下沉降到最低能量状态的位置上形成贴合地表轮廓的新形态[^1]。 对于每一个输入样本而言，如果它位于最终稳定下来的“布匹”之下，则被分类为属于地面；反之则视为不属于地面的部分而予以去除。这种方法不仅考虑到了局部几何特性同时也兼顾了全局的空间分布规律，因此具有较高的鲁棒性和准确性。 #### 关键参数设置 为了使上述过程更加精确有效，还需要合理调整一些重要的控制变量： - **垂直分辨率**：决定了沿高度方向上的采样密度； - **迭代次数**：影响着整个松弛过程收敛的速度以及质量； - **刚度系数**：调节材料本身的硬度属性从而改变其形变程度； - **阻尼因子**：用于抑制不必要的振动现象以加快达到平衡态的时间。 这些因素共同决定着最后输出结果的好坏，所以在实际应用当中应当依据具体场景灵活设定相应数值范围内的最佳组合方案[^2]。 ```python import open3d as o3d from pyCSF import CSF def filter_ground_points(point_cloud): csf = CSF.CSF() csf.params.bSloopSmooth = True # 设置平滑选项 csf.params.clothResolution = 0.5 # 设定垂直分辨率 ground_indices, non_ground_indices = csf.do_filtering(point_cloud) ground_pc = point_cloud.select_by_index(ground_indices) nonground_pc = point_cloud.select_by_index(non_ground_indices, invert=True) return ground_pc, nonground_pc ```
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