Skip to content

🛰 Ce tutoriel contient des exemples pour cartographier en 3D les nuages de points de terrain de l’émulation planétaire canadienne en Python. 🛰 This tutorial script contains samples for 3D mapping the Canadian Planetary Emulation Terrain point clouds in Python.

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

asc-csa/Canadian-Planetary-Emulation-Terrain-3D-Mapping-Tutorial

Repository files navigation

Canadian Planetary Emulation Terrain Image
Crédit d'image | Image credit: ASC-CSA

Étoiles sur GitHub | GitHub Repo stars Spectateurs sur Github | GitHub watchers Dernier commit sur GitHub | GitHub last commit Contributeurs sur GitHub | GitHub contributors Suivre sur Twitter | Twitter Follow



Cartographie 3D du terrain d'émulation planétaire canadienne - Tutoriel

Description brève : Ce tutoriel aide les utilisateurs à utiliser les données ouvertes du terrain d'émulation planétaire canadienne pour créer une carte 3D en Python.

À propos

Cartographie 3D du terrain d'émulation planétaire canadienne - Tutoriel est un tutoriel Jupyter Notebook qui guide les utilisateurs à travers l'utilisation des données ouvertes du terrain d'émulation planétaire canadienne pour créer une carte 3D en Python. Il couvre :

  • Accès aux données ouvertes du terrain d'émulation planétaire
  • Traitement des scans laser avec la bibliothèque open3d
  • Création de cartes 3D interactives
  • Analyse et visualisation des données de terrain

Les données se composent de 102 scans laser obtenus à l'aide d'un MobileRobots Pioneer P2AT modifié. Plus d'informations sur les données peuvent être trouvées via ce lien : https://donnees-data.asc-csa.gc.ca/en/dataset/65376529-3z6l-6u7e-732sbzy824wa25

Ce tutoriel est fourni à des fins pédagogiques et expérimentales.

Prérequis

  • Python 3.8 ou plus récent
  • Jupyter Notebook ou Jupyter Lab
  • Connexion Internet (pour le téléchargement des données)
  • Bibliothèque open3d pour le traitement 3D

Démarrage rapide

  1. 📦 Cloner le dépôt
    git clone https://github.com/asc-csa/Canadian-Planetary-Emulation-Terrain-3D-Mapping-Tutorial.git
    cd Canadian-Planetary-Emulation-Terrain-3D-Mapping-Tutorial
  2. 🐍 Créer un environnement
    # Avec virtualenv
    python -m venv env
    source env/bin/activate
    
    # Ou avec conda
    conda create -n terrain_env python=3.8
    conda activate terrain_env
  3. 📥 Installer les dépendances
    pip install -r requirements.txt
  4. 🚀 Lancer le tutoriel
    jupyter notebook terrain_mapping_tutorial.ipynb

Remarque : Assurez-vous que la bibliothèque open3d est correctement installée pour le traitement 3D.

Fonctionnalités

  • Accès aux données : Télécharger et prétraiter les données de scans laser du terrain d'émulation planétaire
  • Traitement 3D : Utiliser la bibliothèque open3d pour manipuler les nuages de points
  • Cartographie : Créer des cartes 3D interactives du terrain
  • Visualisation : Analyser et visualiser les données de terrain en temps réel

Licence

Ce projet est sous une licence MIT modifiée – voir le fichier LICENSE pour plus de détails.



Canadian Planetary Emulation Terrain 3D Mapping Tutorial

Brief description: This tutorial helps users use the open data of the Canadian Planetary Emulation terrain to create a 3D map in Python.

About

Canadian Planetary Emulation Terrain 3D Mapping Tutorial is a Jupyter Notebook tutorial that guides users through using the open data of the Canadian Planetary Emulation terrain to create a 3D map in Python. It covers:

  • Accessing open data from the Canadian Planetary Emulation terrain
  • Processing laser scans using the open3d library
  • Creating interactive 3D maps
  • Analyzing and visualizing terrain data

The data consists of 102 laser scans obtained using a modified MobileRobots Pioneer P2AT. More information about the data can be found via this link: https://donnees-data.asc-csa.gc.ca/en/dataset/65376529-3z6l-6u7e-732sbzy824wa25

This tutorial is provided for educational and experimental purposes.

Prerequisites

  • Python 3.8 or newer
  • Jupyter Notebook or Jupyter Lab
  • Internet connection (for data download)
  • Open3d library for 3D processing

Quick Start

  1. 📦 Clone the repo
    git clone https://github.com/asc-csa/Canadian-Planetary-Emulation-Terrain-3D-Mapping-Tutorial.git
    cd Canadian-Planetary-Emulation-Terrain-3D-Mapping-Tutorial
  2. 🐍 Create environment
    # Using virtualenv
    python -m venv env
    source env/bin/activate
    
    # Or using conda
    conda create -n terrain_env python=3.8
    conda activate terrain_env
  3. 📥 Install dependencies
    pip install -r requirements.txt
  4. 🚀 Run the tutorial
    jupyter notebook terrain_mapping_tutorial.ipynb

Note: Ensure that the open3d library is properly installed for 3D processing.

Features

  • Data Access: Download and preprocess laser scan data from the Canadian Planetary Emulation terrain
  • 3D Processing: Use the open3d library to manipulate point clouds
  • Mapping: Create interactive 3D maps of the terrain
  • Visualization: Analyze and visualize terrain data in real-time

License

This project is licensed under a modified MIT license - see the LICENSE file for details.

About

🛰 Ce tutoriel contient des exemples pour cartographier en 3D les nuages de points de terrain de l’émulation planétaire canadienne en Python. 🛰 This tutorial script contains samples for 3D mapping the Canadian Planetary Emulation Terrain point clouds in Python.

Topics

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Contributors 2

  •  
  •