유니티에서 포인트 클라우드(point cloud) 렌더링하기(keijiro - Pcx)유니티 개발자 keijiro가 자신의 깃허브 웹사이트에서 포인트 클라우드 데이터(ply 형식)를 유니티에서 임포트 및 렌더링 할수있는 프로젝트(pcx)를 공개 및 제공하고있습니다.1)아래 keijiro 깃허브 웹사이트에서 프로젝트를 다운로드하고 유니티에서 해당 프로젝트를 열기합니다.https://github.com/keijiro/Pcx?tab=readme-ov-file 2)pcx 패키지를 사용하려면 scoped registry를 추가해야합니다. 메모장에서 패키지 매니페스트 파일(Packages/manifest.json)을 열기합니다. 3)매니페스트에 다음을 추가합니다.scopedRegistries 섹션 "scopedR..
메시랩(MeshLab)에서 포인트 클라우드(point cloud) 해상도 설정하기메시랩의 Poisson - Disk Sampling 를 사용하여 포인트 클라우드의 점(point) 밀도를 설정하는 방법1)MeshLab에서 3D 오브젝트를 가져오기합니다. 예에서 가져오기한 3D 모델이 500000개의 정점(vertices)으로 구성되어있는것을 확인할수있습니다. 2)아래 표시한 아이콘을 활성화해서 3D 모델을 포인트(point)로 표시합니다. 3)상단의 filters 메뉴에서 sampling의 Poisson - Disk Sampling를 선택합니다. 포아송 디스크 샘플링은 3D 공간에서 점들을 균일하게 분포시키는 알고리즘입니다. Poisson - Disk Sampling의 기본 옵션 4)샘플의 개수(numbe..
포인트 클라우드(point cloud), 다양한 종류의 포맷포인트 클라우드(point cloud)는 3D 공간에 분포된 다수의 점(point)들로 이루어진 데이터 집합으로 3D 스캐닝 장비, 라이더(LiDAR) 센서, 3D 카메라, 심도 센서 등을 통해 생성됩니다. 주로 3D 데이터를 시각화하고 GIS 모델생성, 계측, 품질검사등의 목적으로 사용되며 건축 및 토목, 자율주행자동차, 혼합현실(가상현실 및 증강현실), 의료영상, 문화 유산 보존, 기타 다양한 분야에서 활용될수있습니다.https://en.wikipedia.org/wiki/Point_cloud각 점은 3차원 공간 내의 위치를 나타내는 x, y, z 좌표로 정의됩니다. 포인트 클라우드의 해상도는 포인트 간의 밀도에 따라 달라지며 밀도가 높을수록 ..
메시랩(MeshLab)에서 3D 모델의 포인트 클라우드(point cloud) 파일 저장하기(.ply)1)MeshLab에서 3D 오브젝트 및 텍스처를 가져오기합니다. 2)프로젝트의 레이어 목록 하단에서 3D오브젝트 메시의 텍스처 좌표를 비활성화합니다(texture coord, off) 3)레이어의 포인트(point)를 활성화하고 채우기(fill)를 비활성화합니다. 3D 오브젝트를 면이 아닌 점으로 표시하는것을 확인할수있습니다. 4)상단의 filters 메뉴에서 color creation and processing의 transfer color: texture to vertex를 선택합니다. 5)3D 오브젝트를 구성하는 포인트가 텍스처 색상으로 표시되는것을 확인할수있습니다. 6)상단의 filters 메뉴에서..
