Scienza dei dati 3D con Python

Capitolo 5. Sviluppare un visualizzatore 3D multimodale con Python

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correre piccolo rischio dicendo che, man mano che esplorerai la scienza dei dati 3D, avrai a che fare con più di una modalità 3D. Tuttavia, abbiamo un vantaggio sleale: possiamo rappresentare i dati 3D come nuvole di punti, mesh, modelli parametrici o assiemi di voxel (vedi Capitolo 4). Ogni modalità offre prospettive e intuizioni uniche, ma l'integrazione e la visualizzazione efficace di questi diversi formati rimane una sfida.

Gli attuali visualizzatori 3D spesso faticano a gestire i dati multimodali, limitando la nostra capacità di analizzare e interpretare scene 3D complesse in modo completo. Sarebbe utile avere una soluzione che combini perfettamente queste modalità, permettendoci di visualizzarle e interagire con esse in un ambiente unificato.

Immagina uno scenario in cui devi analizzare un'area soggetta a inondazioni. Hai accesso a una nuvola di punti 3D del terreno, a un modello mesh degli edifici e ad altri dati geospaziali rilevanti. Un visualizzatore 3D convenzionale potrebbe visualizzare questi set di dati solo separatamente, rendendo difficile valutare le relazioni spaziali e comprendere la situazione generale. Sarebbe utile disporre di un potente strumento che combini questi set di dati, consentendo di visualizzare le altezze degli edifici, la copertura edificata ...