Una guida Python in 10 passaggi per automatizzare il rilevamento, la segmentazione, il clustering e la voxelizzazione di forme 3D per la modellazione 3D di occupazione spaziale di set di dati di nuvole di punti per interni.
Se hai esperienza con le nuvole di punti o l’analisi dei dati, sai quanto sia fondamentale individuare i modelli. Riconoscere i punti dati con modelli simili, o “oggetti”, è importante per ottenere informazioni più preziose. Il nostro sistema cognitivo visivo svolge questo compito facilmente, ma replicare questa capacità umana attraverso metodi computazionali è una sfida significativa.
L’obiettivo è sfruttare la tendenza naturale del sistema visivo umano a raggruppare insiemi di elementi. 👀
Ma perché è utile?
Innanzitutto, ti consente di accedere e lavorare facilmente con parti specifiche dei dati raggruppandole in segmenti. In secondo luogo, rende l’elaborazione dei dati più rapida esaminando le regioni anziché i singoli punti. Ciò può far risparmiare molto tempo ed energia. Infine, la segmentazione può aiutarti a trovare modelli e relazioni che non potresti vedere semplicemente osservando i dati grezzi. 🔍 Nel complesso, la segmentazione è fondamentale per ottenere informazioni utili dai dati della nuvola di punti. Se non sei sicuro di come farlo, non preoccuparti: lo scopriremo insieme! 🤿
La strategia
Cerchiamo di inquadrare l’approccio generale prima di affrontare il progetto con una soluzione efficiente. Questo tutorial segue una strategia composta da dieci semplici passaggi, come illustrato nel nostro diagramma strategico di seguito.
La strategia è delineata e di seguito puoi trovare i collegamenti rapidi ai diversi passaggi:
Step 1. Environment Setup
Step 2. 3D Data Preparation
Step 3. Data Pre-Processing
Step 4. Parameter Setting
Step 5. RANSAC Planar Detection
Step 6. Multi-Order RANSAC
Step 7. Euclidean Clustering Refinement
Step 8. Voxelization Labelling
Step 9. Indoor Spatial Modelling
Step 10. 3D Workflow Export
