の中に 前の投稿 点群の作成と操作に使用できるいくつかのソフトウェアについて学びました。この投稿では、ソフトウェアがこのような大量のデータを画面に表示するという課題を克服する方法と、これを使用してソフトウェアの速度を向上させる方法について学びます。

大きなモデルを流暢に見る

お気づきかもしれませんが、点群は大きくなっています。コンピュータのメモリ容量は限られているため、点群のすべての点を常にメモリに保持することはできません。コンピュータの画面にも有限数のピクセルがあります。そのため、すべてのポイントを一度に表示しても意味がありません。

救助のためのマルチスケール

基本的に、点群ソフトウェアは、実際に見える点のみを表示することでこの問題を解決します。この可視性は、画面の解像度と、シーンの表示に使用されている「ウィンドウ」のサイズによって異なります。画面に400万ピクセルあるとします。そのとき、400万が任意の瞬間に表示できる最大ポイント数です。これは、完全な範囲の低解像度バージョンまたは完全な詳細の小さな部分のいずれかです。

これを説明するために、2D画像を見てみましょう。この例では、3つのズームレベルでスカイライン画像を使用しています。コンピュータが300×192ピクセルしか表示できないと想像してください。これは、この例の画像のフレームのサイズです。ズームインまたはズームアウトの程度に応じて、低解像度(左)、一部の詳細(中央)、または最大の詳細(右)でシーン全体を表示できます。各例では、同じ数のピクセルが表示されます。

3つの異なるズームレベルを使用します。常に同じ限られた数のポイントを表示できるビューアを想像してみてください。これは、低解像度のシーン全体、中解像度のミディアムパーツ、高解像度の小さなパーツのいずれかになります。 rawpixel.com / Freepikによって設計されました

違いは、点群が2Dではなく3Dであり、300×192が現在の画面標準に比べて非常に小さいことです。ただし、原理はまったく同じです。ソフトウェアは一度にすべてのポイントを読み取ったり、表示したりしません。代わりに、特定の瞬間に現在のビューに関連するものを読み取り、表示するだけです。

マルチスケールには追加の前処理が必要

これらのポイントをすばやく見つけることができるようにするには、前処理で生のポイントクラウドをより効率的な方法で再編成する必要があります。空間内で互いに近接しているポイントも、ディスク上でブロックにグループ化されます。ズームを高速化するために、2Dの例と同様に、ポイントはさまざまなズームレベルでも利用できます。これが、前処理されたファイルが元の生データよりも大きい理由を説明しています。

前処理の準備ができると、ソフトウェアはすぐに現在画面に表示されているポイントを見つけることができます。 効率的な検索とクエリのための点群データのこの前処理は、「インデックス作成」とも呼ばれます。時間がかかる場合がありますが、一度開始すると人間の注意は必要ありません。夜間に実行する場合、ユーザーは前日に前処理された結果を使用でき、この前処理はデータセットごとに1回だけ計算する必要があります。

詳細とパフォーマンスの調整

より高速なハードディスク、より高い解像度の画面、およびより多くのRAMを使用できるユーザーは、ハードウェアが制限されているユーザーよりも多くのポイントを一度に処理できます。そのため、インスタンスごとに表示されるポイントの数、または必要に応じて表示領域のサイズを変更できると便利です。 BricsCADでは、POINTCLOUDPOINTMAXコマンドで表示されます。

次回

来週のブログに戻って、点群をメッシュに変換する方法を学んでください。

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BricsCADで点群を使用する方法

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  2. スキャナーなしで無意味
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  4. ソフトウェアのクラウド
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