Python を使った 3D データサイエンス

第3章. 3D Pythonと3Dデータのセットアップ

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

アイデアを革新的な製品に変えることは、人生を変える経験である。自分が発明したものを作り上げると、強い達成感が生まれる。3Dモデリングのアイデアを自動3D Pythonアプリにしたのだ。私の小さな手とコンピューター、そして厳選されたメソッドとツールで、これを実現することができたのだ。

それと同じで、人生を変えるようなアイデアがあっても、それを実現するための手がかりがないことほどイライラすることはない。さらに悪いことに、それを実現するために必要な部品や道具を揃える段階で行き詰まってしまうこともある。私も経験したことがあるが、辛いものだ。私が学んだことがあるとすれば、特に3D製品開発の初期段階では、第一原理的思考が重要だということだ。

この章では、Pythonを使って自分だけの3Dデータサイエンスラボを構築する。ワークショップのセットアップのようなものだが、ハンマーやノコギリの代わりに、Pythonと堅牢性かつ強力なライブラリのほんの一部を使う。点群データの読み込み、操作、分析、可視化、エクスポートの方法を学び、革新的な3D製品やソリューションを開発するための舞台を整える。図3-1に 示すように、このプロセスには4つのステップが含まれる。

図3-1. 首尾一貫した3Dデータサイエンス・ソリューションを確立するための完全なワークフロー

最初の段階は、デジタル環境を作成するための強固な基盤を作ることだ。つまり、3DデータサイエンスのPythonラボをセットアップし、最も効率的に3Dプログラムを開発できるようにするのだ。

ラボのセットアップが完了したら、問題の核心に飛び込む：最初の3D Pythonプログラムを書く。それは、新しい惑星で最初の一歩を踏み出すようなもので、最小限のライブラリセットで、このエキサイティングな新世界を探索するためのツールを手に入れることができる。

この章のすべてのリソースは3D Data Science Resource Hubで発見できる。ファイル（コード、データセット、論文）やリソースにアクセスするには、ベースリンクを使用し、"/chapter-X"を追加することができる。メールアドレス、個人パスワード、またはあなたが本の所有者であることの証明を共有する必要があるかもしれない。

しかし、このラボを作り始める前に、材料を集める必要がある。そこで3Dデータのキュレーションの出番となる。実世界でのスキャンからオープンソースリポジトリの活用まで、3Dデータセットを入手するさまざまなメソッドについて説明する。特に興味深いメソッドは写真測量で、一連の画像を使って3Dモデルを再構築することができる。

3D Pythonのセットアップとライブラリ

3Dデータサイエンスのための最初の環境をセットアップする時が来た（3Dデータサイエンスソリューションのワークフローは図3-1を参照）。Pythonで3Dデータサイエンスのセットアップを作成するために必要な主要コンポーネントについて説明しよう。

図3-2に示すように、OSの選択(1)、環境のセットアップ(2)、インストールするライブラリ(3,4)、統合開発環境(IDE)のセットアップ(5)を行う。そして、Pythonで可視化する3Dデータセット(6)と、CloudCompareで扱うためのエクスポート(7)で、すべてが正しく動作することをテストする。 ...