martedì 22 aprile 2014

PointCloud e Mesh con CloudCompare e Meshlab

Una volta acquisita una nuvola di punti con Kinect e' necessario processarla per ripulire i dati anomali e passare da una nuvola di punti (PointCloud) ad una superficie (Mesh)
Sono disponibili un paio di software OpenSource

Il primo e' CloudCompare (disponibile per vari OS)

Ricostruzione  della superficie con CloudCompare

La superficie reale scansionata

Per la versione Ubuntu si installa mediante PPA con la seguente procedura
sudo add-apt-repository ppa:romain-janvier/cloudcompare
apt-get update
apt-get cloudcompare

vengono installati due software CloudCompare (il vero e proprio software di elaborazione ed analisi.attenzione alle maiuscole!!) e ccViewer (il solo visualizzatore)

La procedura per generare una mesh da una nuvola di punti in CloudCompare prevede
dal DBTree selezionare la Cloud di interesse
Edit/Normal/Compute
Edit/Mesh/Delanauy 2D
Edit/Color
eventualmente si puo' dare smoothing con
Edit/Mesh/Smooth (Laplacian)

L'alternativa e' Meshlab che si trova direttamente nei repository
apt-get install meshlab
anche se in una versione piu' vecchia della corrispondente versione Windows

La stessa nuvola dei punti vista prima ma elaborata in Meshlav
Con Meshlab si ha a disposizione un comodo strumento di misura ma non sono mai riuscito a portare a termine la conversione di una PointCloud in una Mesh perche' il programma crasha (sembra che il numero dei punti sia troppo elevato)

In ogni caso la procedura dovrebbe essere
dal menu Filters
Sampling/Possoin Disk sampling /check Base Mesh Subsampling
Normals,Curvatures/Compute Normals for Point Sets
Point Set/Poisson Reconstruction
Cleaning and Repairing/Remove isolated Pieces (wrt face num)


Nessun commento:

Posta un commento

Dockerizza Flask

Un esempio semplice per inserire in un container Docker una applicazione Flask Partiamo da una semplice applicazione che ha un file app.py ...