Scienza dei dati 3D con Python

Capitolo 7. Costruire applicazioni analitiche 3D

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Noi di cerchiamo costantemente di tradurre i dati 3D grezzi in informazioni utili. Sebbene i metodi di analisi tradizionali forniscano informazioni preziose, spesso mancano della flessibilità e dell'interattività necessarie per un'esplorazione approfondita dei dati. Le visualizzazioni statiche e la manipolazione manuale dei dati ostacolano la tua capacità di segmentare, etichettare ed estrarre conoscenze da complessi set di dati 3D. Sarebbe utile disporre di strumenti dinamici per visualizzare e manipolare le caratteristiche in tempo reale.

Immagina di analizzare una nuvola di punti di una vecchia fabbrica, con l'obiettivo di isolare macchinari specifici e comprenderne il contesto spaziale. I metodi convenzionali potrebbero comportare una noiosa segmentazione manuale o lo scripting, limitando la nostra capacità di esplorare rapidamente diverse combinazioni di caratteristiche e soglie. Abbiamo bisogno di un'applicazione interattiva per visualizzare caratteristiche come planarità, linearità e differenze di quota. Ciò consentirebbe di definire soglie che possono essere utilizzate per strutturare il nostro set di dati sulla base di un feedback in tempo reale .

Il nostro obiettivo in questo capitolo è quello di progettare un metodo di sogliatura interattivo che ci permetta di estrarre selettivamente ...