Annotation de nuages de points 3D de scènes naturelles
Reconnaissance de végétaux de tailles et formes variées dans un nuage de points (x,y,z).
Données capturées par LiDAR dans la baie du mont St Michel. L'accumulation de sédiments autour des végétaux est clairement visible sur l'image.
Échelle en mètres, cliquer sur l’image pour agrandir. Scène visualisée avec CloudCompare.
Reconnaissance automatique des éléments d'une scène de rivière de montagne. Données capturées avec un LiDAR à la rivière Otira, Nouvelle-Zélande, par Dimitri Lague.
Idée principale
Considérons une scène avec des gros cailloux, du sable, et des végétaux. À une petite échelle le sable ressemble à une surface 2D, les gros cailloux sont des objets en 3D, et la végétation un mélange de petits éléments comme des tiges et des feuilles (essentiellement 1D et 2D). À une plus grande échelle le sable est toujours 2D, les cailloux deviennent eux aussi plutôt 2D, et la végétation ressemble maintenant à un objet 3D. Quand on combine ces informations sur la dimension locale en chaque point sur plusieurs échelles on définit ainsi une signature de la scène à ce point. Cette signature permet ainsi de reconnaître les points appartenant à des végétaux ou à du sol par exemple.
Signature dimensionelles à différentes échelles.
Classificateur dans le plan de séparabilité maximale pour de la végétation comparé au sol. Ce classificateur est éditable graphiquement dans Inkscape.
Article, logiciel, documentation et données d'exemple
L’article est disponible ici ainsi que sur ArXiv. Des données d'exemple correspondant au benchmark de l'article sont également fournies.
Une traduction en Mandarin de l'article est disponible, merci à Liu Kun (刘坤).
Si vous n'avez pas l'habitude de travailler en ligne de commande, je recommande d'utiliser le plugin CloudCompare.
Sinon, téléchargez le (vieux, non maintenu) logiciel pour Linux 64 bits et/ou pour Windows 64 bits (ou en 32 bits pour ordinateurs moins récents ou 32 bits pour les pièces de musée). La version Linux est la référence. Notez que compiler Canupo sur votre système est recommandé pour améliorer les temps de calcul. Depuis le 25/02/13 ces paquets contiennent aussi le nouvel utilitaire de comparaison de scène M3C2, cf la page correspondante pour plus de détails.
Un tutoriel (en anglais) pas à pas est inclus avec le logiciel. Veuillez également consulter le site de Dimitri Lague pour un guide détaillé pour windows, d'autres jeux de données, des classificateurs prêt à l'emploi, ainsi que bien d'autres informations !
Le code source est maintenu dans mon dépôt de sources. Il peut être téléchargé soit en tant qu'archive tar.gz, soit en utilisant GIT: git clone git://nicolas.brodu.net/canupo. Vous aurez besoin d’un compilateur C++ récent ainsi que de quelques bibliothèques (boost, cairo, lapack)
Canupo est un logiciel Libre, disponible sous licence LGPL v2.1 ou plus récent
