Top Tweets for #cloudcompare
カナダの点群オープンデータ（https://t.co/keALmwMxhi）より、Alberta州 Beaver Hills のLiDAR点群を使用しました。
#CloudCompare の「Edit > Scalar fields > Filter By Value」を用いて処理しています。
画像はclassificationの値に基づいて点群をフィルタリングし、可視化した結果です
#CloudCompare にて .tif形式のオルソ画像を読み込みました。また同時にMMSにより取得された点群も読み込んでいます。Translate機能にてオルソ画像のZの値を手動で変更できます。オルソ画像と地上の点群の差分を比較するときなどに便利です。山梨県から公開されているデータを利用しています。
略測図をパッと出すだけなら #Scaniverse → #CloudCompare → 生成AIで最短30分かからないですね。ポイントはフルカラーのオルソをそのまま食わせるより、ノーマルや（必要なら）高さなどで最適な可視化をするということでしょう。火曜日の技術講習会に間に合わなくてｽﾏｿ
以下私見
・入力ソースはフォトグラでもiPhone LiDARでも変わらないと思う
・遺構確認ライン、上端、角度が急な下端ラインはexplicitなので即実用レベルじゃないですか?
・緩やかな傾斜の下端ラインや「中端」は角度でも曲率でもいいから基準を決めたらいいんじゃね?
・これ全部 #CloudCompare でOK→
点群から地表面を抽出する手法である #CSF を #CloudCompare にて利用し、地表面（緑）とその他（青）に分類しました。基準となる「布」の面と重ね合わせて示しています。赤枠の部分は布のメッシュと青の部分が離れていて地表面ではないと判断されたことがわかります
データ
https://t.co/jgNS41mDs3
1枚目：展開無し（上段）と展開（平面化）後（下段）。展開後は法線再計算済み。
2枚目：展開後（上段）と0.2mmメッシュ再サンプリング（z=高さ）。これで単位と幅を比較できそう。続きは後ほど #CloudCompare
キレイに平らになりました #CloudCompare
キレイに平らになりました #CloudCompare
円弧の復元はFit Circleの方が良いようですね #CloudCompare
1.瓦当面の輪郭のenvelopeを作成
2.polylineの再サンプリングで点群化
3.点群化した輪郭にFitするPlane作成
4.Planeの幅・厚さ（高さ）取得
5.輪郭から弧長と矢高を取得
6.半径と中心角を計算
これをPythonで半自動化すればいいんですね? わかりません
#CloudCompare
1.瓦当面の輪郭のenvelopeを作成
2.polylineの再サンプリングで点群化
3.点群化した輪郭にFitするPlane作成
4.Planeの幅・厚さ（高さ）取得
5.輪郭から弧長と矢高を取得
6.半径と中心角を計算
これをPythonで半自動化すればいいんですね? わかりません
#CloudCompare
【学芸員の活動：展示の準備】
まだ４月ですが夏や秋の展示に向けて準備を開始しています。写真は上永原城遺跡から出土した永禄１１年銘がある硯です。銘文が見やすいよう「#Cloudcompare」で３Dデータの処理をしています。
夏には戦国時代と関連した展示を開催予定です。お楽しみに！
#銅鐸博物館
#CloudCompare では点群ファイルの回転軸を変更して閲覧することができます。動画では回転軸の変更の方法を示しています。デフォルトでは回転軸は中心付近にあるため、回転軸を変更して閲覧すると細部や裏側など見たい部分の点群の確認が楽になり非常に便利です。
#CloudCompare にはCSFという地面を分類する機能を使用できます。天地を逆にした点群に対して布を落とすような仕組みです。
Cloth resolution（地形モデルの解像度）、Max iterations（落ちる回数）、Classification threshold（地面と非地面を分ける高さ）を指定できます
https://t.co/hjKLMiZfZ7
#CloudCompare を使ってメッシュデータを #点群 へ変換しました。 編集 > メッシュ > メッシュ上の点群再サンプリング を選ぶことで、任意の密度で点群を生成できます。 以下の画像の取得点群数は10万点と少ないため木がやや薄いですが、必要に応じて取得点群数を増やすことも可能です。
#CloudCompare にて、ズームインすると近い部分が消えてしまう時があります、そのときは、Display -> Camera Settings -> Horizontal Field of Viewの設定を見直すと良いかもしれません。動画の例では、Near clipping depthの値を変更することでうまく表示できるようになりました
#CloudCompare のMPlane機能にあるMeasurement機能を用いることで、あらかじめ作成した地表面から特定の点までの距離を測定できます。Saveボタンから高さ情報をエキスポートすることも可能です。高さの一覧を得たい場合などに便利です。
#東京都デジタルツイン実現プロジェクト
#CloudCompare で背景の色を変更するにはDisplay>Display settings>Clolors and Materialsを順に選択すると変更画面が表示されます。Backgroundをクリックすると背景を変更できます。 背景をデフォルトの青色から白にした様子を示しています。グラデーションをオフにすると真っ白に変更できます
パリ市街地の点群データ（https://t.co/aZsgVlINoh ）を用いて、自動セグメンテーションを行いました。 モバイルレーザースキャナ（MLS）で取得された高密度な3D点群データに対して、建物・地面・街路樹・電柱などを識別しました。 分類結果は、#CloudCompare を利用して可視化しています。
#CloudCompare のMPlane機能を使うと、例えば東京都が公開している点群データ内で、地面などの基準となる平面から、各点群がどれだけ離れているかを測定できます。特定の面からの距離を測りたいときなどに非常に便利な機能です。 #東京都デジタルツイン実現プロジェクト
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