Dynamo处理点云数据

Hello大家好！我是九哥~

随着三维激光点云扫描技术的推广，越来越多的项目中应用到了三维激光点云扫描。基于三维点云数字化模型，在建筑工程项目设计、施工和改造等过程中，能够完成实测实量、偏差检测、变形监测、模型对比、场地构建、地形测绘、文物保护等方面的应用，实现真实、高精度的数据源残疾，基于此数据源形成的数字化虚拟模型，辅助项目团队实现更多的定性、定量和实景分析。

可是呢，Revit本身对于点云模型的支持还是很不友好的，就像DWG文件一样，链接进来以后，可发挥的空间就很小了。

基于此呢，今天来给大家分享一个好玩且强大的节点包——【Sastrugi】，这个包可以辅助我们在Dynamo中来处理点云数据。

包里面有很多节点，我们本次主要演示Pointcloud分组下的节点，分为Geometry和Graphics两组，先来总体看下：

image.png

image.png

接下来呢，咱们就挑一些节点，简单介绍下能干什么：

_Pointcloud Select Points By Local Sample

该节点允许用户通过在Active View中选择Pointcloud上的一个位置来选择特定数量的点云中的点，创建一个本地样本区域来提取点。

image.png

_Pointcloud Select Points By Intersecting Element

该节点使用相交元素作为过滤器，从Pointcloud Instance中获取随机点的样本。

image.png

_Pointcloud Get Point Count

此节点为所选的点云提取链接的Recap Project文件内的点数。

image.png

_Pointcloud Set Graphics Override for Scans

设置点云的颜色替换

image.png

_Pointcloud Select Points in View

本节点可以在不同的视图中，根据视图类型选择点云中的点：

• 在平面视图中选择*

  
  
  image.png

• 在选择的视图中选择点云*

  
  
  image.png

• 在详图视图中选择点云*

  
  
  image.png

在3D视图中选择点云

image.png

在激活的视图中选择点云[图片上传失败...(image-378c90-1661475714483)]

最后画个重点，介绍两个Sastrugi包中的重磅节点：

image.png

_Pointcloud Column From Points

该节点通过评估输入点的布局来计算柱的形状和参数。

这里还有改进的空间，但是这个节点向我们证明点云翻模是有可行性的~

image.png

_Pointcloud RANSAC Plane Detection

这个节点比较特殊，需要Dynamo2.10+版本的才行，因为用到了Cpython和外部的python包。

这个节点接受点云点的输入XYZ列表，并根据RASAC算法将它们分组，以便在点云中定义特定的平面。在定义楼板、天花、墙、柱等时，这很方便。

image.png

好了，今天的分享就到这里了，小伙伴们快去尝试吧~