Punktwolkenschicht ausblenden

3D-Scans verbessern: MeshLab – Teil 2

Mit 3D Rekonstruktion wird das Erstellen von dreidimensionalen Modellen von reallen Objekten bezeichnet. Es können auch ganze Szenerien einschließlich ihrer enthaltenen Objekten und Strukturen rekonstruiert werden. Der wesentliche Unterschied zum üblichen Erstellen von 3D-Modellen liegt im erheblich geringeren Arbeitsaufwand. Punkte werden nicht manuell erfasst um daraus Modelle zu erzeugen, sondern von einem Sensor registriert, um so ein digitales Abbild eines Objekts zu erstellen. Während eine 2D-Fotografie nur eine einzelne Perspektive eines dreidimensionalen Objektes zeigt, ist für eine vollständiges 3D Rekonstruktion das Registrieren von Punkten aus mehreren Perspektiven nötig.

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Ich erstelle in meinem Fotostudio in Hagen 3D Rekonstruktionen von Deinen Objekten. In diesem r23-Artikel zeige ich dir, wie du mit die 3D-Modelle bearbeiten kannst.

Dieser Artikel ist Teil einer Artikelserie:

Artikelserie zum Thema 3D-Scans mit Gratis-Software verbessern
3D-Scans verbessern: MeshLab Teil 1
3D-Scans verbessern: MeshLab – Teil 2

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Neben der Möglichkeit, nach STL zu exportieren (eines der gängigsten Formate für den 3D-Druck), kann verwendet werden, um 3D-Modelle für den vorzubereiten.

Ein häufiger Bedarf bei der Verarbeitung eines 3D-Modells ist es, seine geometrische Komplexität zu reduzieren und eine Geometrie mit der gleichen Form zu erzeugen, aber mit weniger Dreiecken (oder Punkten). bietet verschiedene Möglichkeiten, die triangulierten Oberflächen zu vereinfachen (dezimieren), die in der Lage sind, geometrische Details und Texturabbildungen zu bewahren oder die Anzahl der Punkte in einem Pointcloud selektiv zu reduzieren. In anderen Fällen kann der Benutzer die Anzahl der Dreiecke (oder Punkte) erhöhen: MeshLab bietet auch verschiedene Unterteilungsschemata, Remeshing- und Resampling-Filter zur Erhöhung der geometrischen Komplexität von 3D-Modellen oder zur Optimierung der Punktverteilung und Triangulationsqualität.

Die interaktive Punkt-zu-Punkt-Messung eines 3D-Modells ist in sehr einfach. Darüber hinaus werden automatische Filter verschiedene geometrische und topologische Informationen über Dein 3D-Modell (oder nur einen ausgewählten Bereich) zurückgeben, während das Sektionswerkzeug Schnittschnitte eines Netzes als Polylinien exportieren kann. Verschiedene geometrische Informationen (wie Krümmung, geodätische Distanz oder lokale Scheitelendichte) können auf Meshes und 3D-Modellen mit automatischen Filtern berechnet werden.

Der Prozess der Umwandlung von unabhängigen Akquisitionen oder Punktwolken in ein einflächiges trianguliertes Netz kann mit unterschiedlichen algorithmischen Ansätzen erfüllt werden. bietet mehrere Lösungen zur Rekonstruktion der Form eines Objekts, von volumetrischen (Marching Cube) bis hin zu impliziten Flächen (Screened Poisson).

Screened Poisson Surface Reconstruction

Wenn Objekte aus einer Punktwolke rekonstruiert werden, ist das Ergebnis möglicherweise nicht sehr genau. Das Fehlen von Punkten beeinträchtigt die Rekonstruktion, und dieses Fehlen
kann nicht immer durch das Zusammenfügen mehrerer Punktwolken gelöst werden.

Ein Beispiel hierfür könnte unsere Biene mit einem Topf Honig sein; der Sockel des Objekts kann nicht gescannt werden (da das Objekt darauf sitzt), und der Oberteil hat wegen
seiner Geometrie keine Punkte.

Trotzdem versucht der Rekonstruktions-Algorithmus stets, die Seiten zu schließen, um eine geschlossene Oberfläche zu erhalten.

2016 nutzt jetzt die neue Version des Poisson-Mergings und der Filter heißt: Screened Poisson Surface Reconstruction

Screened Poisson Surface Reconstruction

Frühere Versionen von verwendete Surface Reconstructin: Poisson. Der Parameter (Octree Depth) heißt nun Reconstruction Depth.

Für den Parameter Reconstruction Depth sollten Werte zwischen 6 und 12 eingestellt werden (wenn dein Computer nicht sehr leistungsfähig ist, empfehle ich, maximal 10 zu wählen). Alle anderen Werte solltest du bei den Standardwerten belassen.

Je höher die Werte dieser Variablen sind, desto genauer wird das endgültige 3D-Modell, allerdings dauert auch die Berechnung länger.

Es ist nun möglich, mehrere Schichten gleichzeitig zu verschmelzen, ohne sie vorher zu plattieren (wie vorher). Wenn du das gleiche Ergebnis der alten Version haben möchtest, setze 0 in den Parameter “Interpolation Weight”

Du kannst weitere Optionen einschalten wenn du auf den Pfeil klickst.

Optionen

Eine Beschreibung der Parameter erhältst du nach dem Klick auf Help

Surface Reconstruction

Punktwolkenschicht ausblenden: Das Symbol mit einem Auge links neben dem Namen jeder Schicht zeigt die Sichtbarkeit dieser Schicht an. Wenn du darauf klickst, kannst du die Schicht
ein- oder ausblenden.

Die Schicht mit der Punktwolke wird ausgeblendet, um die Rekonstruktion besser betrachten zu können

Punktwolkenschicht ausblenden

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Im nächsten Artikel der Artikelserie zum Thema 3D-Scans verbessern: sehen wir uns die Glättungsfilter von an.

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Beitragsautor R23

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Kommentare

4 Antworten zu „3D-Scans verbessern: MeshLab – Teil 2“

  1. Avatar von Nick Rupprecht
    Nick Rupprecht

    Hallo, schreibe zurzeit Seminararbeit, welche ich nach dieser Woche abgeben muss.

    Daher eine Frage (hoffe auf schnelle Antwort), bzw. eine Anregung zum Hinzufügen dieses Artikels.

    Wenn ich die Screened Poisson Surface Reconstruction mit Meshlab anwende, dann funktioniert das bei mir auch alles sehr gut. Ich versuch allerdings nun schon seit längerem herauszufinden, warum nach dem Ausführen dieser Methode unter den nun “schöneren” Objekten ein großes Gebilde entsteht. Fast schon wie ein Tumor, welcher unter dem eigentlichen Objekt entsteht. Dieser ist allerdings natürlich kein Problem… ist ja schnell herausgelöscht, doch ich wundere mich, was der Grund dahinter ist.

    1. Avatar von Ralf Dreiundzwanzig
      Ralf Dreiundzwanzig

      Hallo,

      zuerst einmal viel Erfolg bei deiner Seminararbeit.

      Bei der Verwendung von Screened Poisson Surface Reconstruction in Meshlab entsteht in der Regel [b]kein[/b] zusätzliches Objekt. Selbstverständlich wird die Punktwolke *vorher* von evtl. Ausreißern befreit.

      Die Poisson-Oberflächenrekonstruktion erzeugt wasserdichte Oberflächen durch orientierte Punktesätze. Meshlab verwendet eine “explizite Einbeziehung von Punkten als Interpolationsbeschränkungen“. Die [b]Screened Poisson Surface Reconstruction[/b] Erweiterung kann wie folgt interpretiert werden: Verallgemeinerung des zugrunde liegenden mathematischen Rahmens zu einem gesiebten Poisson-Gleichung. Im Gegensatz zu anderen Bild- und Geometrieverarbeitungen Techniken, wird der Screening-Term über eine spärliche Menge von Punkten definiert.

      Wie dies genau berechnet wird und wo die Grenzen sind steht im Handbuch der Entwickler
      http://www.cs.jhu.edu/~misha/MyPapers/ToG13.pdf

      Zusätzliche Objekte entstehen halt nicht.

  2. Hallo, ich hätte die Frage ob es auch einen Filter für Ausreißer Erkennung gibt. Also einzelne Punkte die weiter weg von einer Punkteanhäufung sind, diese möchte ich gerne entfernen lassen.

     

    1. Hallo Manuel,

      im ersten Teil der Artikelserie beschreibe ich, wie ich die Normalenberechnung erstelle. Punkt: Bearbeitung der Punktwolke.
      Bei diesem Schritt werden die “Ausreißer” erkannt und entfernt.

      Wenn, die Antwort jetzt nicht weiterhelfen sollte, empfehle ich

      Tipp: Videoreihe 3D-Scanning

      In der Videoreihe 3D-Scanning von Mister P. MeshLab Tutorials  werden alle notwendigen Schritte bei einem 3D-Scan mit MeshLab beschrieben.

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