Nuage de points (point cloud) : définition, acquisition et travail dans Blender

Les menus de Blender, cités en anglais, sont vérifiés dans le manuel et le code source de Blender 5.2.

Qu’est-ce qu’un nuage de points ?

Un nuage de points est un échantillonnage d’une surface réelle : des milliers ou des millions de points posés là où un appareil de mesure a touché un objet, un bâtiment ou un terrain. Chaque point est d’abord une position, trois coordonnées X, Y et Z, et rien ne relie ces points entre eux. Le manuel de Blender présente ce type de données comme adapté aux scans 3D, aux simulations de particules et aux ensembles épars, pour lesquels une surface maillée serait inutile ou impraticable.

C’est ce qui le distingue d’un maillage, qui relie ses sommets par des arêtes et des faces : ce sont les faces que l’on voit au rendu. Un nuage de points ne décrit pas une surface, il en donne des échantillons, plus ou moins denses selon l’appareil et la distance.

Ce que contient chaque point

• La position X, Y, Z, la seule donnée obligatoire.
• La couleur RGB, prise par le scanner ou par les photos d’une photogrammétrie.
• L’intensité : pour la spécification LAS, l’amplitude du retour de l’impulsion laser.
• La normale, perpendiculaire à la surface au point mesuré, utile pour reconstruire une surface.
• La classe, en lidar : la norme LAS 1.4 numérote par exemple le sol 2, les bâtiments 6 et l’eau 9.

D’où viennent les nuages de points ?

Le scanner laser et le LiDAR

Le lidar (Light Detection and Ranging) mesure des distances avec un laser pulsé, selon la définition de la NOAA, l’agence océanique et atmosphérique américaine. Un scanner laser terrestre, posé sur un trépied, mesure ainsi la scène depuis un point fixe. Le LiDAR aérien, embarqué dans un avion ou un hélicoptère, associe chaque distance à la position et à l’orientation fournies par un GPS et une centrale inertielle, ce qui produit un nuage de points en trois dimensions du terrain survolé.

En France, le programme LiDAR HD de l’IGN donne une représentation 3D du sol et du sursol, acquise à au moins 10 impulsions par mètre carré (5 au-dessus de 3 200 m d’altitude), classée en 11 catégories et diffusée sous Licence Ouverte 2.0, en dalles LAZ de 1 km sur 1 km qui pèsent chacune entre 500 Mo et 2 Go environ. Il doit couvrir la France métropolitaine et les DROM, hors Guyane, d’ici 2026.

Le LiDAR est aussi arrivé dans les appareils grand public : l’iPad Pro présenté par Apple en mars 2020 intègre un scanner LiDAR qui mesure la distance des objets jusqu’à 5 mètres, en intérieur comme en extérieur.

La photogrammétrie

La photogrammétrie reconstruit les points à partir de nombreuses photos d’un même sujet. Chez AliceVision, le projet open source derrière Meshroom, la Structure from Motion calcule la position de chaque prise de vue et un premier nuage clairsemé, puis une carte de profondeur par vue précède le maillage et la texture. Le guide créer un modèle 3D à partir d’une photo détaille cette méthode.

Les capteurs de profondeur

Une caméra de profondeur produit une distance pour chaque pixel. L’Azure Kinect de Microsoft, par exemple, éclaire la scène en proche infrarouge et mesure le temps que met la lumière à revenir (temps de vol), puis enregistre une coordonnée Z en millimètres par pixel. Avec les paramètres optiques de la caméra, chaque pixel peut être converti en point.

Les formats de nuages de points

Blender lit aussi les nuages de points en USD (depuis la 4.2) et en glTF (depuis la 5.2).

À quoi servent les nuages de points ?

• Topographie : les seuls points classés sol donnent le relief sous la végétation et les bâtiments.
• Architecture et BIM : le relevé d’un bâtiment existant sert de base à sa modélisation.
• Patrimoine : un monument ou une fouille est documenté tel qu’il est, à une date donnée.
• Effets visuels : le scan d’un décor de tournage sert de référence pour placer la 3D.
• Jumeaux numériques : une usine ou une ville est relevée pour être suivie et simulée.

Du nuage de points au maillage

Pour texturer, imprimer ou animer un objet scanné, il faut une surface : on allège le nuage, on calcule des normales orientées, puis on reconstruit la surface.

Calculer des normales orientées

La reconstruction de Poisson a besoin d’une normale orientée pour chaque point, information que la plupart des scanners fournissent, notent ses auteurs. Sinon, CloudCompare les calcule avec Edit > Normals > Compute : un modèle de surface locale (plan, triangulation ou quadrique), un rayon de voisinage et une méthode d’orientation, par exemple Minimum Spanning Tree. Dans MeshLab, le filtre Compute normals for point sets part de 10 voisins par défaut.

La reconstruction de Poisson

Michael Kazhdan, Matthew Bolitho et Hugues Hoppe ont publié la reconstruction de surface de Poisson en 2006 (Symposium on Geometry Processing) : elle traite tous les points à la fois, ce qui la rend très résistante au bruit. Sa version « screened » (Kazhdan et Hoppe, ACM Transactions on Graphics, 2013) crée des surfaces étanches à partir de points orientés et colle davantage aux points mesurés.

• Dans MeshLab, le filtre Surface Reconstruction: Screened Poisson a pour réglage principal Reconstruction Depth, 8 par défaut : à la profondeur d, la grille de calcul ne dépasse pas 2^d cellules de côté.
• Dans CloudCompare, le plugin qPoissonRecon se règle surtout par la profondeur de l’octree : plus elle est grande, plus le résultat est fin, et plus le calcul est long. Pour une forme ouverte comme un terrain, son champ de densité permet d’écarter les triangles éloignés des points, avec Edit > Scalar Fields > Filter by Value.

Le maillage obtenu est lourd et irrégulier : le guide du remesh dans Blender explique comment l’alléger.

CloudCompare et MeshLab, les logiciels libres de référence

CloudCompare, logiciel de traitement de nuages de points et de maillages, a été conçu à l’origine pour comparer deux nuages, par exemple issus d’un scanner laser. Gratuit, sous licence GPL, pour Windows, macOS et Linux, il lit et écrit le LAS, l’E57, le PLY et les formats texte, et allège un nuage avec Edit > Subsample : Random (des points tirés au hasard), Spatial (une distance minimale entre deux points) ou Octree (un point par cellule).

MeshLab, développé depuis 2005 par le Visual Computing Lab de l’ISTI-CNR, en Italie, sous licence GPL 3.0, nettoie, répare et convertit des maillages. Ses filtres de reconstruction comprennent Screened Poisson et Ball Pivoting, qui forme des triangles avec les points existants sans en créer de nouveaux.

Les nuages de points dans Blender 5.2

Importer un fichier PLY

1. Ouvrez File > Import > Stanford PLY (.ply), ou glissez le fichier dans la vue 3D.
2. Laissez Vertex Colors sur sRGB, la valeur par défaut, sauf si le fichier stocke des couleurs linéaires (Linear) ; None les ignore.
3. Laissez Merge Vertices décoché, comme par défaut : il fusionnerait les points superposés.
4. Vérifiez Forward Axis et Up Axis (Y et Z par défaut) si le nuage arrive couché.

Blender crée un objet Mesh qui porte le nom du fichier. Si le fichier n’a pas de faces, ce maillage n’est fait que de sommets. Les couleurs deviennent l’attribut de couleur Col, les normales un attribut normal, et les autres propriétés des sommets, comme une intensité, des attributs de type Float qui gardent leur nom. La vue 3D affiche ces sommets comme de petits points, mais un maillage sans faces ne donne rien au rendu.

Le type d’objet Point Cloud

Blender a un type d’objet dédié, Point Cloud. Longtemps caché derrière une option expérimentale, il est pleinement activé depuis Blender 4.5. Depuis la 3.1, Cycles rend directement les nuages de points sous forme de sphères, une méthode bien plus économe en mémoire et en temps de rendu qu’un objet instancié sur chaque point, selon les notes de version. EEVEE les dessine aussi.

• Object > Convert > Point Cloud transforme un maillage en nuage de points : un point par sommet, avec les attributs du maillage, dont Col. Object > Convert > Mesh fait le chemin inverse.
• Add > Point Cloud crée un nuage de 400 points aléatoires, utile pour faire des essais.
• Chaque point porte des attributs intégrés : position, radius (sa taille), color, id et velocity. Sans attribut radius, Blender prend un rayon de 0,01, soit 1 cm à l’échelle par défaut.

En Edit Mode, depuis la 4.5, vous pouvez nettoyer un scan à la main : sélectionner avec A, Alt+A, Ctrl+I ou Select Random, déplacer avec les outils de transformation, supprimer les points parasites avec X, ou séparer une zone dans un nouvel objet avec P (menu Point Cloud > Separate).

Travailler les points avec Geometry Nodes

• Mesh to Points (Mesh > Operations) crée un nuage à partir des sommets, des milieux d’arêtes, des centres de faces ou des coins d’un maillage, avec un Radius de 0,05 par défaut.
• Points to Vertices (Point) fait l’inverse : un sommet de maillage par point.
• Set Point Radius (Point) règle la taille des points, dans la vue 3D comme au rendu.
• Instance on Points (Instances) place une géométrie sur chaque point, une petite sphère ou un cube par exemple. Les attributs des points restent disponibles sur les instances.
• Points to Volume (Point) entoure chaque point d’une sphère de brouillard, dans une grille nommée density. Suivi de Volume to Mesh (Volume > Operations), il donne un maillage sans quitter Blender, aussi fin que le permettent le rayon des sphères et la taille des voxels.

Depuis Blender 4.5, le menu Input > Import des Geometry Nodes contient aussi Import PLY et Import CSV. Ce dernier crée un nuage de points : chaque ligne devient un point, chaque colonne numérique un attribut nommé d’après la ligne d’en-tête, obligatoire, et le séparateur se règle dans Delimiter. Les positions restent à zéro : lisez les colonnes x, y et z avec Named Attribute, réunissez-les avec Combine XYZ et branchez le résultat dans Set Position.

Afficher les couleurs des points

1. Sélectionnez l’objet Point Cloud et donnez-lui un matériau.
2. Dans le Shader Editor, ajoutez un nœud Attribute (Shift+A > Input > Attribute) et tapez dans Name le nom de l’attribut : Col après un import PLY.
3. Branchez sa sortie Color sur la Base Color du Principled BSDF, ou sur un shader Emission pour afficher les couleurs enregistrées sans dépendre de l’éclairage de la scène.
4. Passez la vue 3D en Material Preview ou en Rendered pour voir les couleurs.

Le nœud Point Info (Input > Point Info), documenté pour Cycles, donne la position, le rayon et une valeur aléatoire par point, pratique pour varier la teinte des points avec un Color Ramp.

Un objet Point Cloud se rend comme le reste de la scène : le choix du moteur et les réglages sont expliqués dans le guide du rendu dans Blender. Pour une animation de survol d’un relevé, le calcul des images peut se répartir sur plusieurs machines, c’est le principe d’une ferme de rendu 3D.

Les limites de Blender, et comment les contourner

Le menu File > Import de Blender 5.2 ne propose ni LAS, ni LAZ, ni E57. Trois solutions :

• Point Cloud I/O (StudioMedio, GPL, sur extensions.blender.org) importe et exporte l’E57, le PLY, le LAS, le LAZ, le PCD, le XYZ et le PTS. Selon sa fiche, elle crée un objet Point Cloud natif, garde couleurs, normales, intensité et classes en attributs, et son option Center on Origin gère les grandes coordonnées des fichiers LAS. Blender 5.1 ou plus.
• E57 Point Cloud Importer (Quentin Misslin, GPL, même plateforme) importe l’E57 en objet Point Cloud avec couleurs et normales, à partir de Blender 5.0.1.
• CloudCompare : ouvrez le LAS ou l’E57, allégez-le avec Edit > Subsample, puis enregistrez-le en PLY, avec normales, couleurs et champs scalaires.

Les extensions s’installent depuis Preferences > Get Extensions : la marche à suivre est dans le guide des add-ons Blender.

Les coordonnées géoréférencées

Un relevé lidar est souvent exprimé en coordonnées cartographiques, de l’ordre du million de mètres. Or l’importeur PLY de Blender stocke les positions en flottants 32 bits, et le wiki de CloudCompare, qui travaille aussi en 32 bits, explique qu’autour de 10⁶ la précision tombe à 1 à 10 cm environ. Ramenez le nuage près de l’origine avant de l’ouvrir dans Blender, ce que CloudCompare propose lui-même (Global Shift) au-delà d’environ 10⁵.

Les Gaussian splats, un cousin du nuage de points

Le Gaussian Splatting, présenté au SIGGRAPH 2023 par une équipe de l’Inria, de l’Université Côte d’Azur et du MPI Informatik (Kerbl, Kopanas, Leimkühler et Drettakis), part lui aussi d’un nuage de points : celui, clairsemé, que produit la calibration des caméras. Il représente ensuite la scène par des gaussiennes 3D, des taches floues orientées, pour l’afficher en temps réel.