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Autopilotage de caméras dans des scènes 3D

Aujourd'hui, la technologie nous permet de numériser en 3D une zone géographique ou un environnement à l'aide de scans effectués par des drones survolant plusieurs fois la zone à capturer. Ce procédé est appelé la photogrammétrie 3D. Les modèles 3D récupérés après un scan ne sont rien d'autre qu'une gigantesque liste de coordonnées (point cloud) et quelques attributs leur étant associés. Pour lire ces scans, il faut utiliser Potree, un outil open-source populaire permettant de visualiser ces nuages de points (point clouds). Il permet notamment d'afficher dans un navigateur Web un rendu en 3D de tous les points du modèle et de se déplacer autour de façon rudimentaire.

L'objectif de ce travail de bachelor était de développer une solution qui génère automatiquement une "visite guidée" du point cloud en déplaçant la caméra dans Potree afin qu'elle montre les points d'intérêt dans le modèle. Deux outils ont été conçus.

Le premier outil est un programme en ligne de commande développé en Python. Il détecte automatiquement des structures intéressantes (points d'intérêt) à l'intérieur des modèles 3D. Une fois tous les points d'intérêt détectés, le programme exporte leurs positions sous forme de fichier JSON. La recherche de points d'intérêt se fait grâce à une technique de machine learning, le clustering, permettant de classifier des coordonnées selon leur densité, couleur ou autres attributs.

Le deuxième outil est une version adaptée du logiciel Potree. Dans cette version, il est possible d'importer le fichier JSON généré par le premier outil et de dessiner automatiquement le chemin que prendra la caméra autour du modèle pour le visualiser. L'utilisateur dispose d'une interface permettant de contrôler la visualisation.

Les deux outils réunis permettent d'obtenir en quelques clics une visite guidée d'un point cloud sans spécifier les endroits que la caméra doit montrer et comment elle doit se déplacer. Le rendu final est fluide et donne un aperçu pertinent du point cloud.