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10 modelos que mostram as vantagens do método de modelagem "point clouds"

10 modelos que mostram as vantagens do método de modelagem "point clouds"
10 modelos que mostram as vantagens do método de modelagem "point clouds", via Sketchfab
via Sketchfab

Modelos 3D tradicionais compostos por superfícies nos ajudaram durante muito tempo a visualizar edifícios e espaços, mas eles frequentemente são associados a um custo: são arquivos muito pesados e exigem muito espaço e poder de processamento de dados. Como parte de nossa parceria com a Sketchfab, nossos parceiros mostram apresentam um método mais eficiente e cada vez mais popular de representar espaços arquitetônicos: point clouds [nuvens de pontos]. Este método consiste em um conjunto de pontos localizados em um sistema de coordenadas tridimensional que, quando reunidos, passam a impressão de uma superfície de um objeto ou edifício,

O método é bastante simples. A série de pontos é gerada por um scanner 3D que gira enquanto emite um laser que mede a distância até pontos em superfícies próximas. Esses dados são convertidos em um modelo poligonal que pode ser processado como qualquer outro modelo 3D. No entanto, as vantagens de manter a digitalização em forma de ponto são o que o torna ótimo. Os tamanhos dos arquivos são muito menores e a porosidade das nuvens de pontos torna possível ver através de paredes e superfícies, acessando espaços "ocultos" e visões incomuns de um ambiente aparentemente familiar. Saiba mais, a seguir.

1. Crie vistas gerais em grande escala

Transmitir a ideia de escala e das relações entre espaços dentro de um terreno pode ser desafiador e demorado usando a modelagem tradicional de superfícies e certamente produzirá um arquivo pesado. O uso do método point clouds minimiza esses problemas, como pode ser visto no modelo abaixo:

É claro que a resolução de um modelo desse tipo pode ser ajustada para incluir mais detalhes, como nos modelos a seguir:

2. Acesse espaços "ocultos"

Devido à baixa densidade dos pontos, é possível ver através do que normalmente seriam superfícies sólidas, como no caso das passagens dentro da espessa parede de pedra no modelo abaixo:

As possibilidades que vêm com esta visualização simultânea de várias camadas do espaço pode ser uma ferramenta bastante útil para os arquitetos entenderem melhor os locais onde estão trabalhando:

3. Experiencie o espaço através da realidade virtual

A experiência de estar em um edifício pode ser simulada com um óculos de realidade virtual, oferecendo esta experiência a quem não teve a oportunidade de visitar o local real. Embora isso também possa ser feito em modelos de superfícies, as mesmas vantagens de poder ver parcialmente através das paredes serve para este caso, como pode ser visto aqui:

O mesmo pode ser aplicado em paisagens:

Quando se trata de realidade virtual, a digitalização de nuvens de pontos pode ser mais útil para locais com qualidades materiais complexas e detalhadas, onde mesmo se a representação for relativamente pequena, o tamanho do arquivo de um modelo totalmente detalhado seria muito grande. Este é o caso do seguinte modelo, que passa uma boa impressão da madeira rústica e do telhado coberto da cabana:

4. Visualize geometrias simplificadas

O método permite a economia dos modelos com geometria complexa, sem sacrificar enormes quantidades de espaço e poder de processamento, minimizando os pontos coletados na nuvem. Apesar do efeito perfurado, as superfícies são fáceis de detectar e visualizar:

Este é um modelo de um espaço interno, simplificado ainda mais devido à predominância de superfícies planas. Os contornos gerados pela simplificação podem, às vezes, ser mais interessantes do que a complexidade original:

Sobre este autor
Cita: Zilliacus, Ariana. "10 modelos que mostram as vantagens do método de modelagem "point clouds"" [10 Models Which Show the Power of Point Cloud Scans, As Selected by Sketchfab] 21 Nov 2016. ArchDaily Brasil. (Trad. Baratto, Romullo) Acessado . <https://www.archdaily.com.br/br/799788/10-modelos-que-mostram-as-vantagens-do-metodo-de-modelagem-point-clouds> ISSN 0719-8906

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