#Scaniverse を利用して、3D Gaussian Splatting を行いました! ply形式でエキスポートし、 #CloudCompare にて可視化を行っています。樹木を対象に行いましたが、幹も点群として再現できていました!

横須賀市の3Dモデル
メッシュデータ(地形+建物)と点群データ(建物, 法線方向に応じて着色)を表示させています！

CloudCompare上で切り取りできるので、断面パース用のトレース素材がらくらく生成可能になった。

cartographer 3d で作成したpcdファイルを用いて、cloudcompareで某駅前を3D表示しました

lidar：lslidar c32
imu：3dmgx5-ahrs

兵庫県立舞子公園の園銘石にある刻印の鮮明化動画。
３Dモデルにして、Cloudcompareで鮮明化処理。
#刻印

#CloudCompare で複数の点群を統合しました。統合することで、ファイルの管理や処理が楽になります。ポップアップで、「はい」を選択することで、どのデータ由来の点群かを把握することができるます。データは、兵庫県が公開しているオープンデータを使用しました。
geospatial.jp/ckan/dataset/2…

うちの点群ビューワーソフトのTerra Cloud激あつプロダクトです。
最近10GBくらいの点群を扱う機会が増えて、高スペックPCつかってもCloudCompareじゃ動かなかったデータがサクサクです。最近は簡単な精度検証はこれで済ませちゃってます。
激推奨です
#点群の民主化 　 #PointCloudEvangelist

今日は参加できなかったけど、前に #CloudCompare で遺構の３Dモデルに出土した木製部材の位置合わせした時の動画を貼り付けておく～。

#3DGaussianSplatting を利用して植物の3Dシーンを生成し、点群ファイルをエキスポートしました!
#3dgsconverter を利用して着色し、 #CloudCompare にて可視化しました。
茎の細い部分もうまく点群化できています! 3dgsconverterはPythonで実行しました!

3dgsconverter
github.com/francescofugaz…

From CloudCompare to BlenderBIM

昨日の、CloudCompareによるオルソ画像レンダリングの検証。2つのobjデータを読み込んでオルソ表示→レンダリングで100〜1000%のjpegを書き出し。Illustrator上で画像配置→CloudCompareで配置されたスケールを計測して画像を等倍・1/10に拡大・縮小→画像上の2既知点間を計測。

本日のクライマックス。いつものやつ。
現場でiPad LiDARスキャン10分+プロセス3分+ #CloudCompare 読み込み→Rasterize→Contour Plotまで約5分
従来のワークフローだと現場作業だけで3人×3日（ミニマム）。
今回の受講生は全員、現場の実務担当者なのでこれが一番刺さります。おーっと声が漏れます

#Scaniverse で3D Gaussian Splattingを行い、エキスポートしたplyファイルの色付けを行いました。上が色付けの結果で 下がエキスポートしたファイルをそのまま #CloudCompare で可視化した様子です。 #MATLAB を利用して、着色するプロセスを実装しました。fread関数でバイナリのplyを読み込みました!

ffさんの多くがcloudcompareの集いに参加していた本日。
羨ましくTLを眺めていました(´･ω･`)
やけ食いのあんみつ3号です(きな粉買ってこよう)

📢🇫🇷 🇬🇧 🇪🇸 🇵🇹 Nouveau! chapitre du tutoriel 'Traitement de nuages de points LIDAR HD de l'IGN avec QGIS 3.32' dans sigterritoires.fr! Créer un modèle numérique de terrain (MNT) avec CloudCompare et QGis shorturl.at/hvIK7

LiDERスキャンした礫郭をCloudCompareに入れてみた
コレ無料ってすごいな

#cloudcompare で遊んでみた。
森の中に #山城 と #古墳 があります。
いくつ見つかるでしょうか。
☁ 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝗿𝗲
連休に暇な時に備忘録書こうっと

#Scaniverse の 3Dガウシアンスプラッティングの機能を利用して、植物の3Dモデルを作成しました!
さらに、ply形式としてエキスポートし、 #CloudCompare を利用して可視化しています。茎などの細い構造もうまく3D点群になっています!
短時間周辺の動画を撮影することでモデル化できました!

英語で議論飛び交うし、
ベクター断面からの回転体で器生成されるし。。。日本全国から集われた方々も、シェアされる内容も高度で圧倒された。。。
普段画面の中の遠いお方である野口先生、高田先生ともご一緒させていただき、
貴重なお話をお伺いでき、大変光栄でした。
#CloudCompare
#Meetup_2024

東京都の3次元 #点群 データから地表面抽出を行いました。またその様子を #CloudCompare にて可視化しています。地表面は茶色で示しています。
点群データは、 #デジタルツイン実現プロジェクト のページからダウンロードしています。
URL:
…o.tokyo-digitaltwin.metro.tokyo.lg.jp

CloudCompareのIntensity（反射強度）表示を #Dot3D 点群で試してみました！
RGB表示と比較して、TLSとSLAM（ARKit）の特徴の違いがよく現れる気がします。

ところで素朴な疑問なのですが、レーザーを飛ばさない純粋なフォトグラ点群でも、やっぱりIntensity値は持っているものなのでしょうか🤔