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Neues Plugin zur 3D Höhenmessung in Cloud-Compare

15.09.2020

 
Screencast der Punktevermessung einer 3D Punktewolke in Cloudcompare

Nutzer*innen der 3D-Punktewolken Verarbeitungssoftware CloudCompare können sich über ein neues 3D-Messtool zur Höhenbestimmung von Punkten in virtuellen Modellen freuen. Denn: Philip Klaus, Mitarbeiter der Forschungsgruppe High-Performance Vision Systems am Center for Vision, Automation & Control, hat ein Plugin für die Open Source Software CloudCompare geschrieben. Es ermöglicht, den Abstand eines Objekts von einer Ebene zu messen. Dieses Feature fehlte bis dato. „Wir arbeiten sehr viel mit CloudCompare, um die 3D-Rekonstruktionen, die wir aus unseren Inline Computational Imaging Systemen erhalten, zu visualisieren und zu bewerten. Aber leider war es nicht möglich, den Normalabstand von Punkten zu einer Ebene zu bestimmen. Und da wir den Open Source Gedanken sehr unterstützen, freuen wir uns, dass wir der Entwickler-Community etwas zurückgeben können,“ so Philip Klaus.

Das Plugin ist im offiziellen CloudCompare GitHub Repository erhältlich und wird im nächsten Release von CloudCompare mitveröffentlicht.

 

Über Inline Computational Imaging (ICI) 

AIT Inline Computational Imaging (ICI) ist eine Einzelsensortechnologie zur Lösung von anspruchsvollen 2D- und 3D-Inline Inspektionsaufgaben.

Mehr dazu: https://www.ait.ac.at/themen/high-performance-vision/inline-computational-imaging/

 

Über CloudCompare:

CloudCompare ist eine Open Soure Software zur 3D Punktewolken- und Mesh Verarbeitung. 

Mehr dazu: http://cloudcompare.org/

 

Über GitHub

GitHub ist eine Open Source Entwicklungsplattform, wo Entwickler*innen ihre Codes hosten und überprüfen, ihre Projekte verwalten und Software entwickeln können.

Mehr dazu: https://github.com/cloudcompare/cloudcompare

 

 

Über Philip Klaus

Er ist Mitarbeiter in der Forschungsgruppe High-Performance Vision Systems am Center for Vision, Automation & Control. Zur Zeit studiert er „Software Engineering & Internet Computing“ an der TU Wien und unterstützt die Forschung  im Bereich Inline Computational Imaging.

Kontakt : Philip Klaus