PointCloudSimplifier

Réduit le nombre de points dans un nuage de points en conservant sélectivement les points en fonction de la forme du nuage de points. Les points simplifiés et supprimés sont produits comme deux nuages de points discrets.

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Cas d'utilisation courants

  • Réduit le volume de données d'une entité nuage de points pour répondre aux prérequis de traitement ou de stockage, lorsqu'il est souhaitable de respecter la forme globale de l'ensemble de données d'origine.

Comment fonctionne-t-il ?

PointCloudSimplifier reçoit des entités de nuages de points et les produit avec moins de points que l'original. Les points à conserver sont identifiés par un algorithme qui détermine la forme globale du nuage de points, puis élimine sélectivement les points.

Les zones présentant des taux de changement élevés (comme les pentes raides) conserveront plus de points, et les zones présentant des taux de changement faibles (généralement les zones plates) seront éclaircies de manière plus agressive. Ceci est basé sur la transformation de l'axe médian (MAT) de l'original, une représentation comme un squelette de l'entité entière du nuage de points. Les points individuels sont considérés par rapport à la MAT et évalués pour être inclus ou exclus.

La méthode de génération du  MAT, la méthode d'échantillonnage et le niveau souhaité de simplification peuvent être optionnellement ajustés via les paramètres.

Le nuage de points simplifié et la nouvelle entité nuage de points contenant tous les points supprimés ressortent du Transformer.

Simplification de la transformation de l'axe médian (MAT). Cette méthode estime les normales pour chaque point et utilise un algorithme de rétrécissement de la boule pour approcher la MAT. Elle échantillonne ensuite le nuage de points en fonction de la taille de l'entité locale (LFS) de chaque point, définie par la distance la plus courte entre le point et l'axe médian. Les points dans les zones à forte courbure (LFS faible) sont échantillonnés à une densité plus élevée que les points redondants à faible courbure (LFS élevé).

Exemples

Notes

  • Ce Transformer est très gourmand en traitement. PointCloudThinner réduit également le nombre de points dans un nuage de points, en utilisant soit des intervalles d'échantillonnage réguliers, soit les premiers/derniers points. Il est beaucoup plus rapide que le PointCloudSimplifier, mais ne tient pas compte de la forme de l'entité.

Choisir un Transformer Nuages de points

FME possède une gamme de Transformers spécialisés dans le traitement de données nuages de points.

Pour plus d'informations sur les propriétés et géométrie des nuages de points, vois Nuages de points (IFMEPointCloud).

Configuration

Ports d'entrée

Ports de sortie

Paramètres

Éditer les paramètres des Transformers

À l'aide d'un ensemble d'options de menu, les paramètres du Transformer peuvent être attribués en faisant référence à d'autres éléments de traitement. Des fonctions plus avancées, telles qu'un éditeur avancé et un éditeur arithmétique, sont également disponibles dans certains Transformers. Pour accéder à un menu de ces options, cliquez sur à côté du paramètre applicable. Pour plus d'informations, voir Options de menus et paramètres de Transformer.

Définir les valeurs

Il existe plusieurs façons de définir une valeur à utiliser dans un Transformer. La plus simple est de simplement taper une valeur ou une chaîne de caractères, qui peut inclure des fonctions de différents types comme des références d'attributs, des fonctions mathématiques et de chaînes de caractères, et des paramètres de traitement. Il existe un certain nombre d'outils et de raccourcis qui peuvent aider à construire des valeurs, généralement disponibles dans le menu contextuel déroulant adjacent au champ de valeur.

Options - Tables

Les Transformers avec des paramètres de style table possèdent des outils additionnels pour remplir et manipuler des valeurs.

Références

Comportement

Basé sur des entités

Stockage des entités

Non

Dépendances Aucun
Alias  
Historique  

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Mots clefs : points, nuages de points, sonar LIDAR