Обнаружение формы 3D-облака точек для моделирования помещений

3D-облако точек для моделирования помещений

Практические уроки, 3D Python

10-шаговое руководство на Python для автоматизации обнаружения 3D-форм, сегментации, кластеризации и вокселизации для 3D-моделирования пространственной занятости внутренних наборов данных облаков точек.

Если у вас есть опыт работы с облаками точек или анализом данных, вы знаете, насколько важно обнаруживать закономерности. Распознавание точек данных с аналогичными закономерностями, или “объектами”, важно для получения более ценных инсайтов. Наша визуальная когнитивная система легко справляется с этой задачей, но воспроизведение этой человеческой способности с помощью вычислительных методов является значительным вызовом.

Цель состоит в использовании естественной тенденции визуальной системы человека к группировке наборов элементов. 👀

Пример результата фазы сегментации 3D-облака точек. © Ф. Пу

Но зачем это полезно?

Во-первых, это позволяет легко получать доступ к определенным частям данных, группируя их в сегменты. Во-вторых, это ускоряет обработку данных, рассматривая области вместо отдельных точек. Это может сэкономить много времени и энергии. И, наконец, сегментация может помочь вам найти закономерности и взаимосвязи, которые вы не смогли бы увидеть, просто глядя на исходные данные. 🔍 В целом, сегментация является важной для получения полезной информации из данных облаков точек. Если вы не уверены, как это сделать, не беспокойтесь – мы вместе разберемся! 🤿

Стратегия

Давайте определим общий подход перед реализацией проекта эффективным решением. В этом руководстве представлена стратегия, включающая десять простых шагов, которые показаны на нашей стратегической диаграмме ниже.

Диаграмма рабочего процесса моделирования внутренних помещений 3D-облака точек, показанная в этом руководстве. © Ф. Пу

Стратегия представлена, и ниже вы можете найти быстрые ссылки на разные шаги:

Шаг 1. Настройка средыШаг 2. Подготовка 3D-данныхШаг 3. Предварительная обработка данныхШаг 4. Настройка параметровШаг 5. Обнаружение плоскостей методом RANSACШаг 6. Многоуровневая кластеризация методом RANSACШаг 7. Уточнение евклидовой кластеризацииШаг 8. Маркировка вокселейШаг 9. Моделирование пространственных внутренних помещенийШаг 10. Экспорт рабочего процесса 3D