Comment utiliser l'algorithme M3C2 pour comparer plusieurs nuages de points

Feel free to ask any question here
Post Reply
mehdi
Posts: 1
Joined: Thu Mar 13, 2025 9:49 pm

Comment utiliser l'algorithme M3C2 pour comparer plusieurs nuages de points

Post by mehdi »

Bonjour,
J'ai plusieurs nuages de points modélisant une partie de falaise par photogrammétrie à différentes périodes de l'année et je souhaiterais avoir des données les plus précises possibles sur le recul de côte entre les différentes acquisitions en utilisant l'algorithme M3C2. (les nuages sont préalablement mis à l'échelle pour que l'unité de distance soit en mètres)

Image

Je voudrais savoir comment procéder pour avoir les résultats les plus précis lors des comparaisons : faut-il aligner chaque nuage par rapport à un unique nuage de référence, puis utiliser M3C2, ou bien faut-il aligner les nuages deux-à-deux à chaque comparaison ? Quels paramètres faut-il mettre dans l'interface de M3C2 pour que l'algorithme donne les meilleurs résultats ? (j'ai simplement cliqué sur "guess params" parce que je n'ai pas trouvé de paramètres particuliers à modifier)
De plus, après avoir utilisé l'algorithme j'obtiens des distances positives et négatives entre les deux nuages comparés : peut-on dire que le recul de côte estimé entre ces deux acquisitions correspond à peu près à l'écart entre les valeurs négatives et positives ?

Aussi, comment pourrais-je avoir une estimation des incertitudes liées à la comparaison ?
daniel
Site Admin
Posts: 7885
Joined: Wed Oct 13, 2010 7:34 am
Location: Grenoble, France
Contact:

Re: Comment utiliser l'algorithme M3C2 pour comparer plusieurs nuages de points

Post by daniel »

Bonjour,

Alors attention, les auteurs de l'algorithme ne sont pas sur ce forum. Pour des questions détaillées, il vaut peut-être mieux les contacter (et lire l'article associé aussi).

Sinon, je peux répondre à la première question : il faut absolument avoir une référence commune entre les nuages, et pouvoir les recaler tous par rapport à cette référence. En utilisant notamment une partie du nuage qui est réputée ne pas avoir bougée. Sinon les valeurs de distances seront probablement fausses.
Daniel, CloudCompare admin
Post Reply