- LAS 포인트 클라우드를 OBJ 메쉬로 변환하는 과정에는 특수 소프트웨어를 사용하여 표면을 재구성하는 작업이 필요합니다.
- 3D 파일 형식은 최종 목적지에 따라 최적화되어 있으며, OBJ는 정적 형상에 적합하고 GLB는 웹 및 AR용 표준 형식입니다.
- 최종 모델의 품질은 LiDAR 데이터의 밀도와 법선 및 PBR 재질의 올바른 관리에 매우 크게 좌우됩니다.
LiDAR 데이터의 세계에 발을 들여놓고 멋진 포인트 클라우드를 얻었지만 그래픽 엔진으로 가져오는 방법을 모른다면 걱정하지 마세요. 생각보다 흔한 일입니다. 가장 큰 어려움은 보통 LAS 또는 BIN 파일 형식이 기본적으로 다르다는 점입니다. 좌표 집합 단단한 표면이 아니기 때문에 비디오 게임 프로그램에서 직접 열려고 하면 일반적으로 오류가 발생하거나 아무것도 표시되지 않습니다.
해당 정보를 실시간 렌더링 환경에서 유용하게 사용하려면 포인트 클라우드에서 다른 형태로 변환해야 합니다. 다각형 메쉬표면 재구성이라고 알려진 이 과정에서 대부분의 사람들이 어려움을 겪습니다. 도구가 제대로 설정되지 않으면 결과물이 건물이나 도시 거리보다는 추상적인 얼룩처럼 보이기 때문입니다.
점들을 표면으로 옮기는 것의 어려움
.bin 또는 .las 파일을 다룰 때는 매우 고품질의 데이터를 처리하지만, 그렇다고 해서 변환이 자동으로 이루어지는 것은 아닙니다. 많은 사용자가 다음과 같은 기법을 적용하여 CloudCompare를 사용하려고 합니다... 볼록한 선체 을 O 포아송 재구성하지만 매개변수가 올바르지 않으면 결과 모델은 형태를 잃고 끔찍하게 보입니다. 핵심은 LiDAR가 삼각형 면이 아니라 레이저 반사를 포착한다는 점을 이해하는 것입니다.
시간이 촉박한 경우, 핵심은 그리드를 생성하기 전에 레이블이 지정된 데이터를 정리할 수 있는 파이프라인을 찾는 것입니다. 단순히 형식을 변환하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 다음 단계를 수행해야 합니다... 토폴로지를 정의합니다 이를 통해 그래픽 엔진은 벽이 끝나는 지점과 바닥이 시작되는 지점을 구분할 수 있으므로, 모델이 형태 없는 정점 덩어리로 전락하는 것을 방지할 수 있습니다.
3D 포맷 사전: 어떤 것을 선택해야 할까요?
모든 3D 파일 형식이 동일한 목적에 적합한 것은 아니며, 잘못된 형식을 선택하면 몇 시간의 작업 시간을 허비할 수 있습니다. 예를 들어, 최종 결과물이 다음과 같은 경우라면... 3D 인쇄하기가장 논리적인 방법은 사용하는 것입니다. STL 또는 3MF이러한 디자인은 밀폐된 기하학적 구조에 초점을 맞추고 프린터가 필라멘트를 어디로 통과시켜야 하는지 알기 위해 복잡한 색상이나 질감이 필요하지 않기 때문입니다.
웹과 증강 현실 분야에서 명실상부한 왕좌를 차지하고 있는 것은 바로… glTF 또는 해당 바이너리 변형인 GLBJPEG는 매우 가볍고 PBR(물리 기반 렌더링) 재질을 지원하기 때문에 3D용 JPEG로 알려져 있습니다. PBR 재질은 GPU 리소스를 과도하게 소모하지 않고도 객체를 사실적으로 보이게 합니다.
- FBX: Unity 또는 Unreal Engine에서 애니메이션 및 리깅에 가장 선호되는 도구입니다.
- OBJ : 단순한 정적 형상을 교환하는 데 이상적이지만, 재질을 위해 외부 .mtl 파일에 의존합니다.
- 주름: 정점 색상을 지원하기 때문에 LiDAR 스캐닝 및 사진측량에서 매우 흔하게 사용됩니다.
- USD/USDZ: 애플의 AR 퀵룩 표준과 픽사의 워크플로.
LiDAR 관리 및 시각화 도구
전문적인 수준으로 LAS 데이터셋을 관리해야 한다면 ArcGIS Pro와 같은 도구가 필수적입니다. 이 소프트웨어를 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. LAS 데이터 세트 여러 개의 개별 파일을 그룹화하여 전체적인 상황을 분석합니다. 특히 유용한 기능은 데이터 피라미드 생성으로, 컴퓨터 오류 없이 확대/축소할 수 있도록 시각화를 최적화합니다.
LiDAR 데이터의 흥미로운 측면 중 하나는 다음과 같은 능력입니다. 강렬함으로 상징하다이는 센서로 되돌아오는 레이저 펄스의 강도를 기준으로 재질을 구분할 수 있다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 지붕 위의 에어컨 금속은 신호를 흡수하는 식물보다 훨씬 밝게 빛납니다. 또한, 다음과 같은 분석도 가능합니다. 반환 횟수 나무 꼭대기와 아래쪽 땅을 구분하기 위해.
그래픽 엔진 및 비디오 게임 최적화
OBJ 파일을 얻은 후 불러오면 파일이 이상하게 보일 수 있습니다. 이는 대개 다음과 같은 이유 때문입니다... 축 정렬 불량 (Y축이 위로 향하는지 Z축이 위로 향하는지 여부) 또는 면 법선에 문제가 있는 경우 모델이 거꾸로 보일 수 있습니다. 모델이 뒤집혀 보이는 경우 가장 쉬운 해결책은 엔진으로 내보내기 전에 Blender와 같은 편집기에서 바깥쪽 법선을 다시 계산하는 것입니다.
특히 모바일 환경에서 원활한 사용자 경험을 위해서는 다음을 줄이는 것이 매우 중요합니다. 다각형 개수증강현실(AR)용 주요 객체는 약 30.000만~60.000만 개의 삼각형으로 구성되어야 합니다. 모델 크기가 너무 크면 로딩 시간이 길어져 사용자 경험이 저하될 수 있으므로, 깔끔하고 효율적인 토폴로지를 위해 리메시(Remesh) 프로세스를 실행하는 것이 필수적입니다.
최신 대안 및 AI 기반 변환
오늘날에는 다음과 같은 것을 기반으로 하는 변환기가 있습니다. 인공 시각과 인공 지능 이러한 도구들은 이미지나 기본 모델을 바로 사용할 수 있는 3D 에셋으로 변환하는 과정을 크게 간소화합니다. 기본 메쉬를 생성한 다음 프롬프트를 사용하여 텍스처를 반복적으로 수정할 수 있어 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 외모를 바꾸다 (예를 들어, 브러시 처리된 강철에서 광택 처리된 금으로) 객체의 표면을 변경할 때 처음부터 형상을 다시 생성할 필요가 없습니다.
오늘날 가장 효율적인 워크플로는 다음을 사용하는 것입니다. GLB는 진실의 원천이다 범용 호환성 덕분에 FBX는 복잡한 애니메이션 골격이 필요한 경우에만 사용되고, OBJ는 최신 표준을 지원하지 않는 매우 오래된 소프트웨어의 대체 형식으로만 사용됩니다.
요약하자면, 레이저 스캔 데이터를 비디오 게임에 사용할 수 있는 모델로 변환하는 과정은 GIS 또는 CloudCompare 소프트웨어에서 포인트 클라우드를 정리하는 것으로 시작하여 메시를 재구성하고, 그래픽 엔진에서 최적의 성능을 보장하기 위해 토폴로지와 PBR 재질을 최적화하는 것으로 마무리됩니다.
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