Rendu cloud de point
Remarque
La fonctionnalité de rendu de nuage de points ARR est actuellement en préversion publique.
Cette fonctionnalité est en cours de développement actif et n’est peut-être pas terminée. Elle est rendue disponible sur la base d’une « préversion ». Vous pouvez tester et utiliser cette fonctionnalité dans vos scénarios, et fournir des commentaires.
Pour plus d’informations, consultez Conditions d’Utilisation Supplémentaires relatives aux Évaluations Microsoft Azure.
ARR prend en charge le rendu des nuages de points comme alternative aux maillages triangulaires. Le rendu des nuages de points permet de nouveaux cas d’usage où la conversion de nuages de points en maillages triangulaires en une étape de prétraitement est peu pratique (temps de traitement, complexité) ou si le processus de conversion supprime des détails importants.
Comme pour la conversion de maillage triangulaire, la conversion de nuage de points n’éparpille pas les données d’entrée.
Conversion du nuage de points
La conversion des ressources de nuage de points fonctionne de manière entièrement analogue à la conversion de maillages triangulaires : un fichier d’entrée de nuage de points est converti en fichier .arrAsset, qui peut à son tour être consommé par l’API runtime pour le chargement.
La liste des formats de fichiers de nuage de points pris en charge se trouve dans la section Conversion de modèle.
Les paramètres de conversion spécifiquement pour les fichiers de nuage de points sont expliqués dans le paragraphe Paramètres de conversion .
Limites de taille
La conversion des ressources cloud point a une limite dure de 12,5 milliards de points par ressource convertie. Si des jeux de données plus volumineux doivent être rendus, le fichier source doit être divisé en plusieurs ressources qui obéissent à la contrainte de 12,5 milliards de points chacun. Le renderer ne vous limite pas au nombre de ressources uniques chargées, et la technique de données de diffusion en continu garantit que la hiérarchisation fonctionne en toute transparence sur toutes les instances chargées.
Pour le nombre maximal global de points autorisés chargés et affichés par ARR, le même type de distinction entre une session de rendu standard et premium s’applique, comme décrit dans le paragraphe sur les limites de taille du serveur.
Propriétés de rendu globales
Il existe une API unique pour accéder aux paramètres de rendu globaux pour les nuages de points. Le suffixe _Experimental a été ajouté pour indiquer que l’API est actuellement en préversion publique et peut subir des modifications.
void ChangeGlobalPointCloudSettings(RenderingSession session)
{
PointCloudSettings settings = session.Connection.PointCloudSettings_Experimental;
// Make all points bigger (default = 1.0)
settings.PointSizeScale = 1.25f;
}
void ChangeGlobalPointCloudSettings(ApiHandle<RenderingSession> session)
{
ApiHandle<PointCloudSettings> settings = session->Connection()->PointCloudSettings_Experimental();
// Make all points bigger (default = 1.0)
settings->SetPointSizeScale(1.25f);
}
Streaming de données cloud point
Les fichiers de ressources cloud point sont automatiquement configurés pour le streaming de données dynamiques pendant la conversion. Cela signifie que, contrairement aux ressources de maillage triangulaire, les ressources cloud pointées de taille significative ne sont pas entièrement téléchargées sur la machine virtuelle de rendu, mais plutôt partiellement chargées à partir du stockage si nécessaire.
Quelle que soit la taille du fichier cloud de point, l’avantage important de l’approche de diffusion en continu des données est que le convertisseur peut commencer tôt avec la présentation des données. La décision du convertisseur selon laquelle les données à hiérarchiser est basée sur la vue et la proximité de l’appareil photo sur tous les modèles cloud de point chargé. Aucune interaction personnalisée via l’API n’est nécessaire. En outre, le streaming de données gère automatiquement le budget et les priorités en fonction de la quantité de données particulières pertinentes pour l’affichage actuel. Si plusieurs ressources cloud point sont instanciées sur la scène, le système de diffusion en continu veille à hiérarchiser les données en toute transparence dans tous les clouds de point, tout comme il s’agirait d’une ressource unique. En conséquence, le fractionnement du fichier source est un moyen pratique de contourner la limitation de taille par fichier.
Documentation de l’API
- Propriété C# RenderingConnection.PointCloudSettings_Experimental
- C++ RenderingConnection::PointCloudSettings()