Nuvem -Point cloud
Uma nuvem de pontos é um conjunto de pontos de dados no espaço . Os pontos podem representar uma forma ou objeto 3D . Cada posição do ponto tem seu conjunto de coordenadas cartesianas (X, Y, Z). As nuvens de pontos são geralmente produzidas por scanners 3D ou por software de fotogrametria , que medem muitos pontos nas superfícies externas dos objetos ao seu redor. Como saída dos processos de digitalização 3D, as nuvens de pontos são usadas para muitos propósitos, inclusive para criar modelos CAD 3D para peças fabricadas, para metrologia e inspeção de qualidade e para uma infinidade de visualizações, animações, renderizações eaplicativos de personalização em massa .
Alinhamento e registro
Nuvens de pontos são frequentemente alinhadas com modelos 3D ou com outras nuvens de pontos, um processo conhecido como registro de conjunto de pontos .
Para metrologia industrial ou inspeção usando tomografia computadorizada industrial , a nuvem de pontos de uma peça fabricada pode ser alinhada a um modelo existente e comparada para verificar diferenças. Dimensões e tolerâncias geométricas também podem ser extraídas diretamente da nuvem de pontos.
Conversão para superfícies 3D
Embora as nuvens de pontos possam ser renderizadas e inspecionadas diretamente, as nuvens de pontos geralmente são convertidas em modelos de malha de polígonos ou triângulos , modelos de superfície NURBS ou modelos CAD por meio de um processo comumente chamado de reconstrução de superfície.
Existem muitas técnicas para converter uma nuvem de pontos em uma superfície 3D. Algumas abordagens, como a triangulação de Delaunay , formas alfa e pivô de bola, constroem uma rede de triângulos sobre os vértices existentes da nuvem de pontos, enquanto outras abordagens convertem a nuvem de pontos em um campo de distância volumétrica e reconstroem a superfície implícita assim definida através de uma marcha algoritmo de cubos .
Nos sistemas de informação geográfica , as nuvens de pontos são uma das fontes utilizadas para fazer o modelo digital de elevação do terreno. Eles também são usados para gerar modelos 3D de ambientes urbanos. Os drones são frequentemente usados para coletar uma série de imagens RGB que podem ser posteriormente processadas em uma plataforma de algoritmo de visão computacional, como AgiSoft Photoscan, Pix4D ou DroneDeploy, para criar nuvens de pontos RGB de onde distâncias e estimativas volumétricas podem ser feitas.
Nuvens de pontos também podem ser usadas para representar dados volumétricos, como às vezes é feito em imagens médicas . Usando nuvens de pontos, multi-sampling e compressão de dados podem ser alcançados.
Compressão de nuvem de pontos MPEG
A MPEG iniciou sua padronização de compressão de nuvem de pontos (PCC) com uma Chamada para Proposta (CfP) em 2017. Três categorias de nuvens de pontos foram identificadas: categoria 1 para nuvens de pontos estáticas, categoria 2 para nuvens de pontos dinâmicas e categoria 3 para sequências LiDAR ( nuvens de pontos adquiridas dinamicamente). Duas tecnologias foram finalmente definidas: G-PCC (PCC baseado em geometria, ISO/IEC 23090 parte 9) para categoria 1 e categoria 3; e V-PCC (PCC baseado em vídeo, ISO/IEC 23090 parte 5) para a categoria 2. Os primeiros modelos de teste foram desenvolvidos em outubro de 2017, um para G-PCC (TMC13) e outro para V-PCC (TMC2). Desde então, os dois modelos de teste evoluíram por meio de contribuições técnicas e colaboração, e espera-se que a primeira versão das especificações do padrão PCC seja finalizada em 2020 como parte da série ISO/IEC 23090 sobre a representação codificada de conteúdo de mídia imersiva.
Veja também
- Euclideon , um mecanismo gráfico 3D que usa um algoritmo de pesquisa de nuvem de pontos para renderizar imagens.
- MeshLab , uma ferramenta de código aberto para gerenciar nuvens de pontos e convertê-las em malhas triangulares 3D;
- CloudCompare , uma ferramenta de código aberto para visualização, edição e processamento de nuvens de pontos 3D de alta densidade
- PCL (Point Cloud Library) , uma biblioteca abrangente de código aberto BSD para nuvens de pontos nD e processamento de geometria 3D