方法一：使用轮廓
步骤1
"""src为原图"""
ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8) #感兴趣区域ROI
proimage = src.copy() #复制原图
"""提取轮廓"""
proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图
proimage=cv2.adaptiveThreshold(proimage,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7)
proimage,con
2021-08-05 17:55:06
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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
2021-08-03 16:36:03
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2021-07-26 11:02:15
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