python实现CSF地面点滤波【2025最新版】

已于 2025-04-25 08:38:02 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： python
于 2020-10-29 17:09:23 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/108431894
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本文介绍了使用Python实现的CSF（ Cloth Simulation Filter）地面点滤波算法，该算法通过模拟布料过滤激光雷达点云，找出地面点。步骤包括滤除异常点、点云倒置、设置模拟布料等。此外，文章还提供了读取LAS点云的Python库laspy的使用教程，分享了算法源码，并展示了CloudCompare软件中应用CSF滤波的效果及参数设置注意事项。

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Python 基于CSF(布料模拟滤波)算法的路面提取
weixin_43896283的博客
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Open3D CSF地面点滤波（插件，Python版本）
dayuhaitang1的博客
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CloudCompare分离点云地面点和非地面点
Jared_Chen的博客
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在点云的处理中，需要分离地面点和非地面点。使用CloudCompare可以完成。 先加载一份点云数据，点击插件中的CSF Filter功能，弹出如下图所示的对话框： 其中，“Steep slope”是陡坡；“Relief”是缓坡；“Flat”是平地，根据自己的点云情况选择对应的参数。点击ok。 最后得到的地面点云如下图所示： ...
利用cloudcompare软件手动删除点云地面点
qq_45250951的博客
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使用CloudCompare进行点云高程归一化
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方法1(基于CSF滤波算法) 1 生成CSF网格 1.5 (选做)对地面网格执行平滑 2 选择原始点云和生成的地面网格 3 计算点云到网格的距离 4 将计算得到的距离赋值给Z轴 5 完成 方法2(已知地面点云) 如已分割或计算出准确的地面点云, 可利用地面点云进行高程归一化。 0 数据准备 准备2组点云, 分别是全部的点云和地面点云 原始点云 提取地面点云 导入原始点云, 选择其类别标签, 并使用过滤器过滤滤出地面类别。 所需点云 (可选)地面重采样 如所选点云非确切的地面点而是包含了
CloudCompare——坡度法地面滤波【2025最新版】
最新发布
点云侠的博客
11-17 936
CloudCompare软件实现的坡度法地面滤波
python解决CSF布料模拟滤波的批处理问题（解决获取多个点云数据las数据）
qq_34815075的博客
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解决问题： 1、批量读取点云las数据 2、点云数据读与写出 3、csf滤波分类 参考：https://github.com/suyunzzz/CSF import laspy import CSF import numpy as np import os import pandas as pd path ="D://***//python测试//" path2 = os.listdir(path) for f in path2: inFile = laspy.file.File(os.path
解决从GitHub中下载CSF(布料模拟滤波)python源代码环境配置中出现的一些问题
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解决从GitHub中下载CSF(布料模拟滤波)python源代码环境配置中出现的一些问题 问题： 1、环境配置出现unable to find vcvarsall.bat 2、model“—CSF”has no attribute “delete_vecf” 解决：安装vs2015（下面链接有安装包)；复制文件夹下所有文件到安装根目录 具体操作如下： 1、登录GitHub，下载文件https://github.com/suyunzzz/CSF 2、将下载的文件中python文件夹下的所有文件复制到根目录下
Python 安装CSF(布料模拟滤波)的环境配置
weixin_43896283的博客
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CSF库(布料模拟滤波)的安装教程
Python实现点云地面提取算法——CSF地面点滤波
BUG？不存在的！
04-02 1377
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。
点云滤波算法TOPSCAN
05-03
MATLAB代码 点云滤波算法 TOPSCAN算法 武汉大学 激光作业
CSF-master_布料滤波算法_布料滤波_csf布料算法_CSF滤波_CSF布料生成_
09-30
CSF布料滤波算法PYTHON+MATLAB
CSF（Cloth Simulation Filter）：基于布料模拟的LiDAR点云地面过滤/分割（裸地提取）方法。-matlab开发
05-31
将点云分为地面测量和非地面测量是从 LiDAR（光探测和测距）数据生成数字地形模型 (DTM) 的重要步骤。 已经开发了许多过滤算法。 然而，即使是最先进的过滤算法也需要仔细设置许多复杂的参数才能实现高精度。 为了减少用户设置的参数，促进过滤算法的发展，我们提出了一种新的过滤方法，只需要几个易于设置的整数和布尔参数。 该方法基于布料模拟，布料模拟是一种 3D 计算机图形算法，用于在计算机程序中模拟布料。 所以我们的过滤算法叫做布料模拟过滤，CSF。 有关 CSF 及其参数的更多信息， 请访问 http://www.cloudcompare.org/doc/wiki/index.php?title=CSF_(plugin) 。 CSF实现了论文“Zhang W, Qi J, Wan P, Wang H, Xie D, Wang X, Yan G. An Easy-Use Airborne L
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深入解析CSF布料滤波算法及其Python+MATLAB实现
在给定文件信息中，CSF布料滤波算法提供了Python和MATLAB两种编程语言的实现版本，这表明该算法具有较强的跨平台性和可扩展性。Python版本可能更加注重快速开发和简洁的代码风格，而MATLAB版本则可能更侧重于工程...
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通过SWIG，原本需要专业知识才能使用的C++编写的CSF滤波方法可以被包装为Python接口，从而使得无需深入了解C++即可轻松调用CSF进行点云处理，这对于编程人员和科研工作者来说是一个便利，能够将CSF更方便地嵌入到...
点云地面点滤波(Cloth Simulation Filter, CSF)“布料”滤波算法介绍
晓晨的博客
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本篇博客参考Wuming Zhang的文章“An Easy-to-Use Airborne LiDAR Data Filtering Method Based on Cloth Simulation” 不方便的小伙伴可以在此：资源链接进行下载。 1. 引言 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。为了获取高精度的地形数据（厘米级），对机载LiDAR点云数据进行“滤波”是一个非常重要的步骤。因此近二十年来，国内外学者提出了众多有效的自动滤波算法，大大降低了人力成本，提高了点云数据的应
csf
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我用#优快云#这个app发现了有技术含量的博客，小伙伴们求同去《python解决CSF布料模拟滤波的批处理问题（解决获取多个点云数据las数据）》, 一起来围观吧 https://blog.youkuaiyun.com/qq_34815075/article/details/113763187?utm_source=app&app_version=4.7.1&code=app_1562916241&uLinkId=usr1mkqgl919blen ...
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