Pourquoi visualiser la classification
Une des étapes du projet IASBIM consiste à segmentiser les nuages de point grâce au modèle KPConv. Ce processus permet d’attribuer des classes sémantiques à chaque point d’un nuage, pour ensuite en extraire des véritables objets 3D.
À chaque étape, il est important de bien valider les résultats. Cet article décrit les développements nécessaires à l’outillage permettant de visualiser les classifications générées.
Ce besoin de visualisation des classifications est d’alleurs intéressants en soit. C’est un besoin fréquent dans l’industrie, et avec l’avènement de donnée massive classifiée en open data, il est d’autant plus important de pouvoir le faire facilement.
L’étape de conversion
Pour visualiser les nuages de point volumineux, nous les convertissons au préalable en 3dtiles, comme les batiments. Notons que ce n’est pas la seule possibilitée, et on peut aussi utiliser le format COPC.
La spécification 3Dtiles ne mentionne pas explicitement la classification, on l’inclue donc dans un champ optionnel. Pour les intéressés, le travail pour ajouter ce support a initialement été apporté par cette requête de fusion. Le support a été amélioré et étendu dans les travaux suivants : Support classification in .ply files et support for csv files and classification data in the xyz_reader.
Support dans le visualisateur
Côté giro3d, le travail consiste donc à extraire l’information du 3Dtiles, puis à proposer au développeur d’application ainsi qu’à l’utilisateur final une façon ergonomique pour personnaliser les couleurs.
Le développeur peut spécifier des couleurs via l’API de PointMaterial.
Fig 1: support de la classification dans giro3d
Une démonstration du support avec une interface de personnalisation des couleurs est en ligne.