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基于点云技术下的三维空间可视化小技巧
雷达点云 | Grasshopper | 三维模型可视化
提到激光雷达技术，可能大家在脑海中会瞬间将其与自动驾驶汽车联系起来。但其实激光雷达的应用可不止于此，事实上在建筑、景观和规划行业也都可以发挥一定的作用。今日的制图分享将讲述一些雷达点云技术在设计行业的应用以及点云可视化的小技巧，帮助大家在思考自己的项目时开拓一些新视角~
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#01 点云技术的小众应用
/ 构建污染模型 /
激光雷达波长较短，可在紫外线区域、可见光区域或近红外线区域工作，这有助于对尺寸相同或大于波长的颗粒物成像。因此激光雷达可以探测到二氧化碳、二氧化硫及甲烷等污染颗粒，这些信息有助于研究人员绘制污染区域的污染物密度图并用来更好的规划城市。
▲ 转自：Geospatial World
/ 考古与建筑的修复与施工 /
激光雷达对考古学家了解地表起着重要的作用，其可以探测到被植被隐藏的微地形和建筑结构，这些数据信息可以用来创建数字结构模型，这对于维护古建筑的结构非常重要。
▲ 转自：Geospatial World
/ 影视及艺术创作领域 /
激光扫描下的点云世界除了在实际应用中发挥作用外，也为艺术家提供了一种新的视角来重构世界。比较具有代表性的ScanLab擅长对街景及自然地貌的扫描并全尺寸复制了建筑的每一个细节，这种独特的细节重构试图唤起观众在另一个时间尺度上的思考和感受。
▲ 转自：ScanLAB Projects
尽管高精尖的雷达设备距离普通人还是非常的遥远，但是手机雷达的普及以及大大小小点云软件的出现也可以帮助各位architect在概念及模型阶段提供一个新的思路。
#02 模型to点云的小tips
软件准备：首先我们需要提前下载并安装CloudCompare（官网下载）和Volvox插件（Food4Rhino下载），大家也可以通过文章底部福利包获取~
模型转换：制作好的模型我们需要分图层导入CloudCompare中转换，在这里需要注意导出的格式必须为ply文件。导出时可以直接按照默认选项并调至最高网格面即可。
▲ 准备模型
▲ 分图层导出ply格式文件
在CloudCompare中打开ply文件，一般情况下软件会直接将模型转换为点云模式。如果导入的模型没有转换的话，我们可以在功能栏中找到“Points Sampling on mesh”，选中模型文件手动转换并调整点云的数量和密度。
▲ 导入至CloudCompare
▲ 手动转换成点云
将分好图层的ply模型全部导入后，软件将按照原本位置自动拼合模型。大多数情况下软件自动转换的点云模型密度及颜色并不能有很好的视觉效果，我们可以用“Cloud Sub Sampling”和“Set Color”工具分别调整点云的数量及颜色。
▲ 分图层导入ply文件
▲ 重置点云的密度
▲ 设置点云颜色
▲ 调整后的点云
这里我简单的按图层以及建筑的结构调整了颜色及点云的数量（因为我想强调建筑的内部结构，因此在配色上适当的了高亮了内部图层并降低了外部图层的点云密度）。
在CloudCompare中简单的调配好后，我们需要将模型的存储格式更改为E57 Cloud，方便后续在grasshopper里做更深入的处理。
优化点云效果：在Volvox插件中我们可以用“Load E57”读取点云文件。这里可以看到读取的点云不仅密度一致，且颜色也保留了CloudCompare中的配色。
▲ 读取E57文件
编辑1：如果大家想把点的信息bake到rhino中，可以直接用“Deconstruct Cloud”获取点信息。
▲ Bake点信息
编辑2：由于Volvox插件读取的点信息都是矢量数据，因此颜色在缩放后都不会发生变化。大多数情况下（比如绘制图纸、视频、渲染）都需要我们将点信息转换为实际的模型，这里就可以用到“Volvox Colored”电池，并任意调整体素块的大小。
▲ 点转体素块
编辑3：我们还可以通过“Cloud Engine”工具重新设置点云的密度，并随机重排列点云。相比CloudCompare的密度调整，GH里的参数化调整可以更即时的观测点云的变化。
▲ 重排列点云
编辑4：其次我们还可以设置任意平面剖切点云模型。以上四种电池仅为Volvox插件的几个基础电池分享，大家还可以在插件中探索其他更多的功能~
▲ 剖切点云
小编将GH插件以及编写好的电池原文件都整理好啦~ 需要的同学们快来领取福利！
#03 获取方式
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