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Kamerabasiertes 3D-Scannen

Dichte Punktwolke berechnen

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Die Berechnung der dichten Punktwolke sowie deren Säuberung dient als Grundlage für die spätere Modellberechnung.
03:52

Transkript

Nach der Korrektur der Raumlage, sowie des ersten Säuberns von Fehlerquellen generieren wir eine Dense Point Cloud, die uns als Quelle, für das eigentliche Berechnen der Oberfläche dienen soll. Hierzu wählen im Menü "Workflow" den Bild "Dense Cloud"- Befehl. Wir haben auch hier die Möglichkeit den Detailgrad einzustellen. Zusätzlich können Sie festlegen, wir stark PhotoScan die tiefen Informationen gewichtet. Je aggressiver das Programm dabei vorgeht, desto eher werden Punkte gefiltert und von der weiteren Berechnung ausgeschlossen, dies dient primär der Fehlervermeidung. Bestätigen Sie den Dialog mit den Grundeinstellungen, auch hier kann der Prozess wieder einige Minuten dauern. Im Anschluss müssen Sie in der Werkzeugleiste die Ansicht auf die Dense Cloud setzen, um sich diese auch anzeigen zu lassen. Nachdem wir uns nun die Dense Cloud anzeigen lassen, können wir erneut fehlerhafte Bereiche aufräumen und unseren Scan sauberer gestalten. Bevor wir uns dann im letzten Schritt mit der eigentlichen Erstellung des Modells, sowie der Texturgenerierung beschäftigen können. Die uns vorliegende Dense Cloud sieht bereits sehr sauber aus, aber wir haben hier zum Beispiel im oberen Bereich diese kleine Gruppe Punkte, die ich auswählen kann, um sie dann zu löschen. Auch im unteren Bereich sehen wir, dass es da einige kleinere Fehler gibt, hier ist zum Beispiel die Pflanze rekonstruiert worden, das hat größtenteils wirklich gut geklappt und lässt sich auch in der Dense Cloud als solche erkennen, trotzdem gibt es immer mal wieder kleinere Gruppen von Punkten die etwas alleine stehen und mit dem restlichen Bereich dieser Dense Cloud kaum verbunden sind und das führt natürlich bei der späteren Generierung des 3D-Modells zu verschiedenen geschlossenen Bereichen und das wollen wir natürlich vermeiden. Das heißt, sobald Sie solche Bereiche finden, solche einzelnen Gruppen von Punkten, die mit dem Hauptcluster dieser Punktwolke nicht verbunden sind, dann wählen Sie die einfach aus und löschen Sie diese um dann später ein sauberes Modell zu generieren. So. Anhand unser Textaufgaben würde ich dann, diesen Schritt fur abgeschlossen erklären. Wir können hier sehr gut sehen, dass wir ein Baum und diese umliegenden kleinen Pflanzen hier erkennen können und das es sich hier um ein kleinen Stromkasten handelt, der vielleicht für den Weihnachtsmarkt angebracht wurde, um dann dort in der Nähe des Baums zusätzlich für Strom zu sorgen. Wenn Sie sich diesen Kasten anschauen, um zum Beispiel die Unterseite zu betrachten, dann werden Sie sehen, dass dort keine Informationen vorliegen. Das liegt daran, dass ich natürlich mit der Kamera diese Unterseite an diesem Kasten, absichtlich nicht aufgezeichnet habe. Das wird Ihnen sicherlich bei dem ein oder anderen Versuch, wenn Sie ein Objekt mit der Kamera aufnehmen, um dann später ein 3D-Modell daraus zu berechnen, ebenso gehen. Das heißt, solche Bereiche werden dann geringfügig gefüllte durch das Programm, sie können auch zwangsweise gefüllt werden. Die Modelle repräsentieren dann aber halt nicht mehr das reale Objekt, sondern nur noch eine Annäherung an dieses. Für unsere kleine Testaufgabe ist das kein Problem und wir werden dann im nächsten Schritt dazu übergehen aus dieser dichten Punktwolke das eigentliche 3D-Modell und dessen Texturen zu generieren.

Kamerabasiertes 3D-Scannen

Scannen Sie Objekte mithilfe Ihrer Digitalkamera und der Software Agisoft PhotoScan und erstellen Sie daraus dreidimensionale Modelle.

2 Std. 25 min (30 Videos)
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Erscheinungsdatum:01.08.2016

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