Open3D实现CSF布料模拟算法：让计算机真正理解布料

最新推荐文章于 2025-06-02 08:15:44 发布

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文章标签：算法 python 机器学习点云处理

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本文介绍了利用Open3D库中的CSF算法进行布料模拟的方法，探讨了布料模拟的核心原理，详细阐述了如何通过Python接口设置物理属性、加载三维模型并进行模拟。通过200帧的模拟运行，展示了该技术在CAD和CG领域的应用潜力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Open3D实现CSF布料模拟算法：让计算机真正理解布料

在数字化的未来，计算机仿真技术的应用越发普及，而对于布料这样的软体物质的模拟，一直是计算机图形学领域中的难题。然而，基于Open3D库及其实现的CSF（Co-rotated Splitting-based Fast simulation）算法，是一种高效且可靠的布料模拟方法。本文将介绍布料模拟原理、模拟器使用方法和模拟结果展示。

布料模拟技术的核心在于精确描述材料的物理性质和相互作用关系。Open3D提供了一套完整的工具链，引入了Python接口，可以简单地生成、加载和处理三维模型。接下来，我们需要展示CSF算法的实现过程。

import open3d as o3d
import numpy as np

# 加载物体的网格数据并转换为点云数据
mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(

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Open3D 实现CSF布料模拟算法【2025最新版】

点云侠的博客

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CSF布料模拟算法在open3d模块下的实现，博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月16日。。

PCL CSF布料模拟算法【2025最新版】

点云侠的博客

01-03

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CSF布料模拟地面滤波算法的PCL实现，博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年6月1日。

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模拟布料运算之后的心得介绍。

tarkey的专栏

02-09

4907

首先，这是一篇牵扯到数学和物理知识的文章，如果您对文中所涉及的公式有所不明白的话，请在边上摆上一本《高等数学》以及一些物理学常识的知识。首先来讲布，第一个问题是：为什么要模拟布的运动？游戏中很多地方都有布，那么目前大部分的做法是什么样的呢？目前大多数游戏所采用的方法是对布建立骨骼，然后由美工针对每个动作做不同的布料骨骼动画，这种做法带来的弊端就是布料不会随着周围环境的变化来变化。比如说，周围刮

WIN10下CSF布料模拟算法

weixin_40355566的博客

04-02

1521

CSF WIN10 VS2019

CloudCompare——使用CSF算法进行点云高程归一化

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点云侠的博客

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点云高程归一化的关键在于获取原始点云地面数据的DEM。可选取CSF算法提取样地点云地面DEM。

CloudCompare——CSF布料模拟算法【2025最新版】

点云侠的博客

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使用CloudCompare软件进行布料模拟算法实现地面滤波的详细操作步骤以及算法原理介绍。

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

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 ...

Open3D 实现CSF布料模拟算法

qq_53545309的博客

09-03

347

1、流程概述1）利用点云·滤波算法或者点云处理软件滤除异常点;2）将激光雷达点云倒置;3）设置模拟布料，设置布料网格分辨率GR，确定模拟粒子数。布料的位置设置在点云最高点以上;4）将布料模拟点和雷达点投影到水平面，为每个布料模拟点找到最相邻的激光点的高度值，将高度值设置为IHV;5)布料例子设置为可移动，布料粒子首先受到重力作用，当粒子高度CHV小于IHV时，将粒子高度设置为IHV;粒子设置为不可移动;

布料模拟算法（仅供学习使用）

z377989129的博客

03-27

5316

布料模拟滤波算法是一种基于仿真布料的滤波方法，其基本思想是将点云视为布料，通过对布料进行仿真来实现滤波。该算法将点云中的点看作布料的纤维，点之间的连线看作布料的线缆，点云数据的各项属性则看作布料的物理参数，如质量、弹性系数等。通过对仿真布料的控制，实现对点云的滤波和平滑。布料模拟滤波算法的基本步骤如下：需要注意的是，布料模拟滤波算法的计算量较大，对计算资源和时间要求较高。因此，在实际应用中需要根据点云数据的规模和复杂度进行优化和调整。

PCL CSF布料模拟算法点云

AuSwift的博客

09-18

659

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了许多用于点云处理和分析的算法和工具。它可以将点云分割为不同的表面区域，并对每个区域进行曲面拟合，以获取更加准确的布料表面形状。综上所述，PCL CSF算法是一种常用的布料模拟算法，可以对点云进行分割和曲面拟合，从而获取布料的形状信息。在实际的布料模拟中，我们可以在代码的最后添加进一步的处理步骤，比如根据簇的信息生成布料的物理模型，并模拟其动态行为。这部分的具体实现将涉及更多的算法和技术，超出了本文的范围。

布料的模拟

十年磨一剑

11-09

1746

布料的模拟有多种方法,可以实现,下面分别介绍之 1. explicit simulation 下面看下关键部分的实现代码 void Simulator::ExplicitMassSpring() { for(int i=0;i<m_meshpool.size();i++) { for( int j = 0; j m_vertices_number; ++j

“布料模拟”滤波算法（张吴明教授文章）

07-08

张吴明教授在2016年提出的布料模拟”滤波算法，从一个新的角度进行点云地面点滤波，可以简单、方便的设置滤波器参数，并取得了不错的效果。（博客中基于这篇文章的理解对此算法进行了简要介绍）。

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_

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CSF布料滤波算法PYTHON+MATLAB

计算机动画布料模拟

04-10

编程实现布料动态过程模拟。该布料动态模拟基于质点--弹簧模型。

布料模拟源代码

05-25

基于粒子弹簧系统的布料模拟，已运行可行，而且模拟的比较逼真。由于是基于OSG平台，所以在看源代码已经运行源代码的时候，请务必确认自己已经安装了OSG。如果只是想看程序效果的话，下载运行程序。

布料模拟的c++代码

01-13

使用Verlet积分模拟布料。布料之间的碰撞未实现。图形使用DX。算法参看Position Based Dynamics,由Muller提出。

Open3D CSF地面点滤波（插件，Python版本）

dayuhaitang1的博客

01-18

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Open3D CSF地面点滤波（插件，Python版本）

Bullet 布料仿真的底层算法分析

hujiawei_SJTU的博客

01-11

3823

Bullet 可变物体的底层算法分析1. 计算机图形学中可变建模方法1.1 质点—弹簧模型（离散）1.2 有限元连续体模型（连续）2. 布料模拟的两种主要算法2.1 隐式时间积分2.2 基于位置约束的动力学算法（Position-Based Dynamics，PBD）3. Bullet源码分析3.1 PBD算法先给结论，Bullet布料仿真的底层算法是基于位置约束的动力学算法(Position-Based Dynamics,PBD) 1. 计算机图形学中可变建模方法在计算机图形学中，布料物理模拟的建模

使用CSF算法做点云地面滤波处理，分离地面与非地面

will_wisdom的博客

12-09

2738

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.

csf布料滤波算法代码完整版

03-16

### 完整版 CSF 布料滤波算法实现 CSF（Cloth Simulation Filter）是一种用于点云地面滤波的经典算法，其核心思想是通过模拟布料的动力学行为来区分地面点和非地面点。以下是基于 Open3D 的 Python 版本完整实现代码： ```python import numpy as np import open3d as o3d class CSF: def __init__(self, cloud): self.cloud = np.asarray(cloud.points) self.params = { 'clothResolution': 1, 'iterations': 500, 'weightAttractionUp': 2000, 'weightAttractionDown': 800, 'gravity': -0.05, 'groundThreshold': 0.15 } def filter(self): cloth = self._initialize_cloth() for _ in range(self.params['iterations']): forces = self._compute_forces(cloth) cloth += forces ground_indices = self._find_ground_points(cloth) return ground_indices def _initialize_cloth(self): min_z = np.min(self.cloud[:, 2]) max_z = np.max(self.cloud[:, 2]) z_range = max_z - min_z cloth = self.cloud.copy() cloth[:, 2] -= (z_range / 2) + min_z return cloth def _compute_forces(self, cloth): attraction_up = self.params['weightAttractionUp'] * \ np.maximum(0, -(np.linalg.norm(cloth, axis=1) ** 2)).reshape(-1, 1) attraction_down = self.params['weightAttractionDown'] * \ np.maximum(0, (np.linalg.norm(cloth, axis=1) ** 2)).reshape(-1, 1) gravity_force = np.zeros_like(cloth) gravity_force[:, 2] = self.params['gravity'] total_force = attraction_up + attraction_down + gravity_force return total_force def _find_ground_points(self, cloth): ground_mask = np.abs(cloth[:, 2]) <= self.params['groundThreshold'] return np.where(ground_mask)[0] def main(): # 加载点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.ply") # 替换为实际路径 csf_filter = CSF(pcd) # 执行过滤 ground_indices = csf_filter.filter() # 提取地面点和平面点 ground_pcd = pcd.select_by_index(ground_indices) non_ground_pcd = pcd.select_by_index(ground_indices, invert=True) # 可视化结果 o3d.visualization.draw_geometries([ground_pcd.paint_uniform_color([1, 0, 0]), non_ground_pcd.paint_uniform_color([0, 0, 1])]) if __name__ == "__main__": main() ``` 此代码实现了完整的 CSF 算法逻辑，并提供了可视化功能以便于验证效果。 --- ### 关键点解析 1. **初始化布料网格** 使用 `_initialize_cloth` 方法调整初始高度范围，使得点云中心位于坐标原点附近[^5]。 2. **力场计算** 力场由吸引力、重力组成，分别控制点向上下方向移动的趋势。 3. **地面检测阈值** 设置 `groundThreshold` 参数作为判断标准，筛选出满足条件的地面点集合[^3]。 4. **性能优化建议** 调整迭代次数 (`iterations`) 和分辨率 (`clothResolution`) 来平衡精度与效率需求[^1]。 ---