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Une introduction au nuage de points

Comprendre le monde de la capture de la réalité impose de s’intéresser aux nuages de points. Ils sont intrinsèquement liés aux technologies modernes de scanning 3D comme le scanner laser.

Principes de base

Les nuages de points sont des ensembles de points dans un espace qui représentent des objets ou des scènes. Chaque point d’un nuage de points a une position dans cet espace, souvent définie par des coordonnées , et , et peut également avoir d’autres attributs associés, tels que la couleur ou l’intensité. 

point attributes

Dans le secteur de la construction, les nuages de points sont fréquemment utilisés pour la capture de données sur le terrain, notamment grâce à des technologies telles que le scanner laser ou la photogrammétrie. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour créer des modèles 3D précis des bâtiments existants, planifier des travaux de rénovation, ou encore pour la vérification et le contrôle qualité des projets en cours. Les nuages de points offrent ainsi une représentation précise et détaillée des structures, permettant aux professionnels de la construction de prendre des décisions éclairées et d’améliorer l’efficacité de leurs projets.

Le nuage de points peut représenter des objets à des échelles très divers. On peut ainsi travailler autant à l’échelle microscopique, qu’à l’échelle de la paroi, du bâtiment ou même du quartier. Selon l’intérêt, il faudra alors choisir une technologie adaptée.

Le nuages de points, utilisé à différentes échelles

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Les données associées

On peut donc voir le nuage de points comme un grand tableau de données, qui associes des coordonnées spatiales à des données annexes. Au minimum, les chaque point se voit en général attribué une intensité (si issu d’un scanner laser) ou une couleur.

Couleur (RGB)

l’information de couleur est en général exprimée sous la forme d’un code dit ‘RGB’ pour Red, Green, Blue. Trois valeurs allant de 0 à 255 suffisent à décrire n’importe quelle couleur du spectre visible. Le code 255 / 0 / 0 désigne par exemple la couleur rouge pure (ou primaire). Un nuage de points en couleur disposera donc pour chaque point, de trois valeurs additionnelles. 

Intensité

L’intensité est une valeur typiquement produite par un scanner laser. Elle exprime l’intensité avec laquelle de rayon laser émis par le scanner est réceptionnée en retour. On l’échellonne en général de 0 à 1. 

Color Intensity

La normale

La normale d’un point dans un nuage de points est un concept géométrique essentiel, particulièrement en ce qui concerne le traitement de surfaces et la modélisation 3D. Imaginons un nuage de points comme un ensemble de points dans l’espace qui, ensemble, définissent la surface d’un objet. La “normale” à un point spécifique de ce nuage est un vecteur (une flèche directionnelle) qui est perpendiculaire à la surface de l’objet au point donné.

Pour comprendre l’idée, imaginez que vous touchez la surface d’un ballon avec votre doigt. La normale au point où votre doigt touche le ballon serait une ligne droite qui sort du ballon à cet endroit, perpendiculairement à sa surface. Si la surface est parfaitement lisse et ronde, comme celle d’un ballon, la direction de la normale est intuitive. Cependant, pour des surfaces plus complexes, comme celles rencontrées dans des modèles 3D de montagnes ou de visages, déterminer la direction exacte de la normale peut être plus compliqué.

Les normales sont cruciales dans de nombreux domaines tels que la visualisation 3D, la simulation physique, et l’analyse de surface. Elles sont utilisées pour calculer l’éclairage et les ombres dans les scènes 3D, permettant aux objets d’avoir un aspect plus réaliste en déterminant comment la lumière interagit avec les surfaces. 

normals

En résumé, la normale d’un point dans un nuage de points est une notion fondamentale pour la compréhension et la manipulation des surfaces dans l’espace tridimensionnel, servant de pierre angulaire pour de nombreuses applications en science et en technologie.

Les autres 'Champs Scalaires'

On peut en fait encoder un nombre infini de données sur chaque point du nuage. Des exemples:

– La distance du point à son plus proche voisin

– La variation locale de couleur du point

– la planéité locale, à savoir comment la normale de ce point évolue par rapport à celle des points voisins

– Le nombre de points dans une sphère locale de 10cm³ autour du point

– Etc.

On appelle cela des ‘champs scalaires’ ou ‘scalar field’ dans des logiciels tels que CloudCompare. Ils permettent de mettre en évidence une information utile pour l’utilisateur. La variation locale de couleur peut par exemple mettre en évidence des pathologies de matériaux, ou permettre de distinguer différents matériaux. Ces données peuvent aussi servir à entrainer un modèle d’intelligence artificielle pour mieux filtrer ou classifier les points du nuages (voir ci-dessous).

Couleur Densité de points

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Les FORCES ET FAIBLESSES

Parmi les forces du nuage de points, on peut d’abord citer l’incroyable quantité d’information qui peut être collectée sur site. Face au mesurage ponctuel (comme avec une station totale), on a beaucoup moins de risque de manquer une mesure clé pour le projet. Tout est capturé avec une résolution de mesure énorme. Par la suite, on pourra revenir indéfiniment sur le fichier pour collecter des données utiles: dimensions des baies, hauteur sous plafond, taille de la cheminée, etc.

Une deuxième grande force est la capacité de filtrage qu’offre le nuage de points. Puisqu’il s’agit d’une information discrète (en opposition aux maillages 3D, qui eux offrent des surfaces continues), on peut facilement ‘trier’ l’information qui nous intéresse. Je veux ne garder que le REZ, pas de souci: il me suffit de faire une découpe verticale du nuage en quelques clics. Le nuage est trop lourd, et je n’ai pas besoin de toute cette quantité d’information, pas de souci, je peux ne garder qu’un point sur 10, par exemple.

La lourdeur des fichiers résultant est bien sûr une des grandes faiblesses du format. Puisqu’il contient tout l’information, brute, le nuage est généralement très volumineux sur un disque dur. Cela le rend difficile à manipuler autant qu’à partager. Pour facilement collaborer autout des ces données, il faudra trouver des stratégies de partage de l’information. Souvent, créer un rendu ‘image’ du nuage ou d’une de ses parties rendra l’information claire, et facilement partageable. Au prix d’une perte de l’information tridimensionnelle.

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Propriétés et opérations

Densité de points

La densité de points du nuage est une des propriété essentielle. Elle peut s’exprimer par exemple en points par m³. Cette propriété peut être calculée dans un logiciel de traitement (comme CloudCompare). Un peut plus bas, on voit comme la densité des points qui occupent l’espace aura un impact directe sur la ‘lisibilité’ visuelle du nuage. Une faible densité peut suffire à effectuer des mesures de l’espace mais rend toute interprétation visuelle impossible (‘y-a-t-il des dégâts sur le mur’, par exemple).

Low resolution High resolution

Justesse et précision

La justesse et la précision de la mesure géométrique est évidemment un autre paramètre clé de la création d’un nuage de points. Généralement, la précision exprime la notion de ‘bruit de mesure’. On pourrait l’évaluer en effectuant la mesure d’une surface parfaitement plane (un marbre par exemple) avec un scanner laser. L’écart des points mesurer par rapport à un plan parfait nous donnera une estimation de la précision de mesure. La justesse, elle, exprime l’écart de la mesure par rapport aux dimensions ou à l’emplacement réel de l’objet. On peut l’exprimer de manière relative, en comparant la mesure d’une distance sur le modèle avec une mesure dans le monde réel, par exemple. De manière absolue, il s’agira de comparer l’emplacement réel des points mesurer face à leur emplacement virtuel. Cela nécessite de disposer d’un système pour référencer les points de manière géographique.

Les formats

.LAS | .LAZ | .E57 | .XYZ | .PTS | .TXT | .PTX | .BIN | .DXF |…..

Il existe de nombreux formats de fichiers pour les nuages de points. Pour en savoir plus et apprendre lequel vous devez utiliser, vous pouvez consulter le tutoriel sur les formats de nuages de points.

Author

Samuel Dubois