Acquisisci Modelli 3D: differenze tra le versioni

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== LiDAR ==
== LiDAR (iPhone/iPad) ==
LiDAR, acronimo di Light Detection and Ranging, è una tecnologia di rilevamento non a contatto che misura la distanza tra il dispositivo LiDAR e gli oggetti circostanti usando la luce. Più specificamente, il dispositivo invia impulsi di luce laser verso gli oggetti e poi rileva la luce riflessa. Questa guida intende fornire delle linee guida per l'uso di questa tecnologia per creare modelli 3D del Borgo, mediante l'uso di dispositivi mobili come iPhone e iPad.
 
È importante notare che la tecnologia LiDAR integrata negli iPhone e iPad non è destinata specificamente a questi scopi professionali. Tuttavia, con alcune attenzioni e sperimentazione, può essere utilizzata per realizzare scansioni 3D di qualità discreta. In particolare, esistono diverse applicazioni come Dot3D, 3D Scanner App e Polycam che possono assistere in questo processo.
 
Sebbene l'accuratezza della scansione LiDAR su iPhone/iPad non possa competere con quella dei dispositivi di scansione 3D professionali, può comunque fornire risultati utili per la visualizzazione, la documentazione e l'esplorazione di spazi architettonici.
 
'''Visita la pagina [[Linee guida LiDAR]]'''


== NeRF ==
== NeRF ==

Versione delle 05:57, 13 lug 2023

Questa pagina è dedicata a fornire delle linee guida su come utilizzare efficacemente la tecnologia SfM (Structure from Motion), i dispositivi LiDAR di iPad / iPhone e i Neural Radiance Fields (NeRF) per creare modelli 3D di patrimonio architettonico del Borgo. Queste tecnologie forniscono metodi agili e convenienti per digitalizzare edifici storici e altre strutture architettoniche. A seconda dell'obiettivo del rilievo sarà utile/necessaria l'integrazione con altre metodologie, ad esempio per il controllo metrico.

Le seguenti linee guida forniscono un’indicazione sulle buone pratiche da adottare durante il processo, dall'acquisizione delle immagini e dei dati LiDAR fino alla creazione del modello 3D finale.

SfM

Fonte immagine:theia-sfm.org/sfm.html

La Structure from Motion (SfM) è una tecnica che consente di creare modelli 3D da sequenze di immagini o video. Attraverso due fasi, structure estimation e motion estimation, SfM identifica punti chiave nelle immagini e calcola la posizione e l'orientamento della fotocamera, permettendo una vasta gamma di applicazioni, inclusa la modellazione 3D di edifici o terreni utilizzando anche immagini da smartphone.

Questa pagina contiene una guida passo passo per utilizzare la tecnologia SfM per creare modelli 3D. Ti aiuterà a capire come preparare il tuo progetto, come catturare le immagini necessarie, come elaborare le immagini per creare un modello 3D e come esportare il tuo modello per l'utilizzo finale.

Visita la pagina Linee guida SfM

Esempio di Modelli realizzati con SfM

LiDAR (iPhone/iPad)

LiDAR, acronimo di Light Detection and Ranging, è una tecnologia di rilevamento non a contatto che misura la distanza tra il dispositivo LiDAR e gli oggetti circostanti usando la luce. Più specificamente, il dispositivo invia impulsi di luce laser verso gli oggetti e poi rileva la luce riflessa. Questa guida intende fornire delle linee guida per l'uso di questa tecnologia per creare modelli 3D del Borgo, mediante l'uso di dispositivi mobili come iPhone e iPad.

È importante notare che la tecnologia LiDAR integrata negli iPhone e iPad non è destinata specificamente a questi scopi professionali. Tuttavia, con alcune attenzioni e sperimentazione, può essere utilizzata per realizzare scansioni 3D di qualità discreta. In particolare, esistono diverse applicazioni come Dot3D, 3D Scanner App e Polycam che possono assistere in questo processo.

Sebbene l'accuratezza della scansione LiDAR su iPhone/iPad non possa competere con quella dei dispositivi di scansione 3D professionali, può comunque fornire risultati utili per la visualizzazione, la documentazione e l'esplorazione di spazi architettonici.

Visita la pagina Linee guida LiDAR

NeRF

La creazione di modelli NeRF (Neural Radiance Fields) di architettura utilizzando sistemi come Luma AI o NeRF Studio segue un processo diverso rispetto alla fotogrammetria basata sulla Structure from Motion (SfM). I NeRF sono costruiti attraverso una rete neurale profonda che apprende una rappresentazione 3D di una scena a partire da un insieme di immagini 2D. Questi modelli non sono progettati per fornire misurazioni accurate, ma piuttosto per creare visualizzazioni 3D realistiche.

Visita la pagina Linee guida NeRF

Caricamento dei modelli su Borgoaperto

Per istruzioni su come caricare i dati visita: