CSF

基于布料模拟的机载LiDAR数据滤波方法

CSF是一种基于布料模拟的机载LiDAR数据滤波方法，用于分离地面点和非地面点。该项目提供Python、Matlab、R和C++接口，支持txt文件数据读取，便于集成到大型项目中。CSF还提供二进制版本下载和CloudCompare插件实现，适用于多种LiDAR数据处理场景。

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介绍相关项目

CF-3DGS - 免COLMAP的3D高斯散射场景重建技术

3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目无监督学习神经渲染计算机视觉

CF-3DGS是一种新型3D场景重建技术，无需依赖COLMAP等传统SfM工具。该方法可直接从未标定图像序列学习3D高斯散射表示，通过迭代优化相机姿态和场景表示来实现高质量新视角合成。在Tanks and Temples等数据集上，CF-3DGS展现出优秀性能，为3D重建和新视角合成领域提供了高效灵活的解决方案。

LiCSBAS - 开源InSAR时间序列分析工具实现地表形变监测

GithubInSAR时间序列分析LiCSBASSentinel-1地表形变监测开源软件开源项目

LiCSBAS是由日本地理空间信息局研究员开发的开源Python和bash软件包，利用LiCSAR产品进行合成孔径雷达干涉测量(InSAR)时间序列分析。该工具可生成位移时间序列和速度，并提供交互式可视化功能，适用于地震、火山和城市沉降等地表形变监测及地球科学研究。尽管原版自2022年未更新，用户可选择LiCSBAS2或COMET版本以获得持续支持，继续为InSAR数据分析和地表变形研究提供有力工具。

lidar-camera-fusion - LiDAR点云与相机图像融合的ROS实现

GithubLiDARROSVelodyne VLP16开源项目点云投影相机融合

这个ROS项目实现了Velodyne VLP16 LiDAR点云与RGB相机图像的融合。通过将点云转换为距离图像并应用双线性插值，提高了点云数据密度。项目包含安装指南、ROS主题说明，以及与FLOAM包结合的里程计测试。该技术在户外垃圾检测和深度估计等领域具有应用前景。

gaussian_surfels - Gaussian Surfels实现高精度3D表面重建

3D重建Gaussian SurfelsGithub开源项目深度学习计算机图形学高质量表面重建

这个开源项目提出了一种基于Gaussian Surfels的高质量3D表面重建方法。该方法结合了3DGS和IDR的优点，在DTU和BlendedMVS数据集上展示了优异性能。项目提供了完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程。此外，通过集成COLMAP和Omnidata，该方法支持处理自定义数据集，为3D重建研究和应用提供了有力工具。

lidar - 开源Python工具分析数字高程模型

DEMGithubPython包lidar地形分析开源项目表面凹陷

lidar是一个用于分析数字高程模型(DEM)中嵌套地表凹陷的开源Python包。该工具支持DEM平滑处理、凹陷提取、小型人工凹陷过滤、精细DEM生成、凹陷和山丘嵌套层次描绘,以及凹陷拓扑几何特性计算。lidar还提供交互式图形界面,便于用户以最少代码运行程序。它尤其适合分析LiDAR等高分辨率地形数据。

segment-lidar - 基于SAM的航空LiDAR数据无监督分割Python工具包

GithubLiDARSAM分割开源项目点云自动化

segment-lidar是一个用于航空LiDAR数据无监督实例分割的Python工具包。它集成了Meta AI的Segment-Anything Model (SAM)和segment-geospatial包，实现3D点云数据的自动化分割。工具包具备地面滤波、自定义相机视图和交互式可视化等功能，安装简便，文档完善。适合处理大规模LiDAR数据的研究和开发需求。

ILCC - 3D激光雷达与相机自动外参标定方法

3D重建GithubLiDAR开源项目点云处理相机标定计算机视觉

ILCC是一个开源项目，提供基于激光反射强度的3D激光雷达和相机自动外参标定方法。项目功能包括点云分割、棋盘格检测、角点提取和外参优化，支持多种激光雷达型号。ILCC适用于全景和单目相机标定，提供3D点云可视化工具。项目附有使用说明和示例数据，便于研究人员使用。

3D-PointCloud - 点云技术研究进展与应用综述

3D视觉Github开源项目点云目标检测自动驾驶语义分割

gtsfm - 高性能并行结构运动恢复管线GTSfM

3D重建GTSAMGTSfMGithub并行计算开源项目结构运动恢复

GTSfM是一个基于GTSAM的开源结构运动恢复(SfM)管线，专为并行计算设计。它利用Dask实现分布式处理，集成了SuperPoint和SuperGlue等先进算法。GTSfM提供Python接口，无需编译即可使用。该项目支持多种场景重建任务，可与Nerfstudio等工具集成，为计算机视觉领域提供了灵活高效的解决方案。

labelCloud - 多功能3D点云标注工具支持多种文件格式

3D边界框GithubPythonlabelCloud开源项目标注工具点云

labelCloud是一个开源的3D点云标注工具，用于在点云数据中标注3D边界框。该工具提供拾取和跨度两种标注模式，支持多种点云文件格式的导入和标签格式的导出。此外，labelCloud还具备基于边界框的语义分割功能。其轻量级设计和灵活的配置使其适用于多种3D对象检测场景。

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