레이저 스캔 포인트 클라우드를 업로드하지 않고 압축.
측량급 포인트 클라우드 스튜디오를 브라우저 탭에.
LiDAR, 사진 측량, SLAM 스캔을 위해 설계 — 데스크톱 도구에서 기대하는 동일한 워크플로를 설치 없이.
다섯 가지 다운샘플링 전략
복셀 그리드(균일 밀도), 랜덤, N번째마다, 색상 히스토그램, 최원거리 샘플링 — 밀집 LiDAR 래스터부터 희소 SLAM 클라우드까지 시나리오별로 튜닝.
바운딩 박스 자르기 & 축 정렬
6개의 슬라이더가 축 정렬된 관심 영역을 정의; 미리보기는 3D 뷰에서 유지된 박스를 와이어프레임으로 표시. 한 번의 클릭으로 클라우드를 중심화, 정규화, 재배치.
통계적 이상치 제거
k 최근접 평균 거리를 계산하고 N 표준편차를 초과하는 점을 폐기. 슬라이더로 k, sigma, 인라이어 유지 여부 또는 별도 파일로 내보내기 옵션 조정.
거리, 면적, 볼록 껍질 부피
클라우드 위 점을 선택해 거리와 삼각형 면적을 측정하고, 한 번의 클릭으로 볼록 껍질 부피를 얻습니다. 모든 측정은 로컬에서 처리됩니다.
실시간 잘라내기 미리보기
3D 뷰에 바운딩 박스를 그려 내보낸 클라우드를 수정하지 않고도 잘라내기 결과를 미리 봅니다. 각 축마다 min/max 슬라이더가 있습니다.
6가지 색상 모드
원본, 높이, 강도, 밀도, 거칠기, 법선, 단색 — 스캔 잡음, 표면 변화, 방향을 한눈에 파악할 수 있도록 자유롭게 전환하세요.
포맷 변환 및 리포트
바이너리 및 ASCII PLY(빅엔디안 포함), PCD(ASCII·바이너리), XYZ를 파싱합니다. PLY(리틀엔디언 바이너리 또는 ASCII), XYZ, GLB 포인트로 내보내기. 리포트에 점 수, 범위, 밀도, 색상 채널, 볼록 껍질 부피를 정리합니다.
100만 점 스캔에서 깨끗한 클라우드까지 4단계.
- 01
스캔 드롭
PLY, PCD, XYZ 파일을 드래그 앤 드롭. 파서가 바이너리 LE/BE와 ASCII를 자동 감지; 5천만 점이 버퍼를 두 번 복사하지 않고 typed-array 파이프라인을 통과.
- 02
파이프라인 조정
다운샘플러 선택, 자르기 박스 그리기, 이상치 임계값 설정. 모든 변경이 3D 뷰에서 미리보기되며 처리 버튼을 누르기 전까지는 비파괴적.
- 03
비교 및 내보내기
원본과 처리된 클라우드 사이를 슬라이드하고 자산 리포트를 읽은 후 PLY, XYZ 또는 GLB 포인트 클라우드로 다운로드. 원본은 메모리에 보존되며 내보내기는 소스 파일을 덮어쓰지 않습니다.
- 04
3D에서 측정하기
측정 패널로 거리용 점을 선택하고, 면적은 점 3개로, 볼록 껍질 부피는 한 번의 클릭으로 — 라이브 3D 뷰에서 바로 끝납니다.
브라우저 포인트 클라우드 스튜디오 안내
PLY, PCD, XYZ 스캔을 열어 자르고, 다운샘플링하고, 재색상하고, 이상치를 걸러낸 뒤, 원본을 업로드하지 않고 깔끔한 PLY, XYZ 또는 GLB 포인트 클라우드를 작성하는 완전 로컬 무료 도구. 측량사, LiDAR 및 SLAM 연구자, 사진 측량 애호가, 드론 매퍼, 공유 전에 백만 점 스캔을 1/10로 만들어야 할 모든 사용자를 위해 만들어졌습니다.
다섯 가지 다운샘플러, 여섯 개의 바운딩 박스 슬라이더, 통계적 이상치 제거, 축 정렬, 점 수·경계·밀도·채널 커버리지를 담은 자산 리포트 — 데스크톱 도구가 제공하는 일상 워크플로를 한 탭에서.
다섯 가지 다운샘플러, 지금 보고 있는 스캔에 맞춰
복셀 그리드는 균일한 밀도를 유지합니다 — 선택한 크기의 모든 큐브가 한 점을 기여하며 큐브 내 점들의 무게중심이 선택됩니다. 표면을 잃지 않고 점만 줄이고 싶을 때 밀집 LiDAR 래스터에 적합합니다. 랜덤은 미숙한 1/N 다운샘플로 미리보기·공유 링크용입니다. N번째마다는 결정적 스트라이드로, 고정된 시간 간격이 필요한 시간 정렬 시리즈에 유용합니다. 색상 히스토그램은 샘플링 전에 가까운 색상을 병합하여 풍부한 RGB로 캡처된 스캔의 식생·도로·파사드 영역을 보존합니다. 최원거리 샘플링은 전역 형상을 보존하며 희소 SLAM과 작은 객체 스캔에 적합합니다.
다섯 가지 모두 비트 단위로 재현 가능합니다: 같은 입력 파일, 같은 설정, 같은 출력 바이트. 파이프라인 전체를 다시 실행하지 않고 두 번의 파라미터 스윕을 비교할 때 중요합니다.
자르기, 축 정렬, 밀도 맵
여섯 개의 슬라이더가 X, Y, Z의 min/max를 설정합니다. 3D 미리보기는 유지된 박스를 와이어프레임으로 보여주므로 점을 보면서 자르기 범위를 조정할 수 있습니다. Z-up 정렬 토글은 클라우드의 주 방향을 계산해 위쪽 벡터가 +Z가 되도록 회전시킵니다 — 많은 지상 스캐너는 Y-up을 보고하며 대부분의 Web 뷰어는 Z-up을 기대하므로 이 토글 하나로 가장 흔한 '열어보니 방향이 뒤집혀 있다' 문제를 해결합니다. 원점 중심으로 이동은 바운딩 박스의 중점을 0,0,0으로 옮기고, 정규화는 가장 긴 축을 ±1로 스케일하여 고정 스케일 뷰어에 바로 넣을 수 있게 합니다.
뷰어는 소스 RGB, 높이(Z), 강도(있는 경우), 국소 밀도(k-NN 거리 정규화)로 색상화할 수 있습니다. 국소 밀도는 SLAM 클라우드의 샘플 부족 영역을 드러내는 데 적합 — 밀도 색상 맵에서 밝은 헤일로로 나타납니다.
통계적 이상치 제거, 그리고 왜 한 번에 끝나는가
이상치는 모든 포인트 클라우드 파이프라인의 골치거리: 빗방울에 부딪힌 LiDAR의 고립된 반사, 창문 반사에 매칭된 SLAM 특징, 움직이는 물체를 연결점으로 잡은 사진 측량. 고전적인 k-NN 통계 필터는 각 점의 k 최근접 이웃까지 평균 거리를 계산하고, 그 평균 거리가 전역 평균에서 N 표준편차 이상 떨어진 점을 모두 폐기합니다. typed-array 파이프라인을 통해 클라우드를 한 번 훑으며, 1천만 점 스캔이 최신 노트북에서 1초 미만이 걸리고 메모리 피크는 입력 크기와 작은 점당 부기 배열로 제한됩니다.
기본값(k=8, sigma=2.0)은 지상 LiDAR에 맞춰 조정되었습니다. 희소 SLAM 클라우드(점당 이웃 통계가 더 noisy)에서는 k를 20–30으로, 더 많은 점을 유지하고 가장 극단적인 이상치만 거르고 싶다면 sigma를 3.0+로 올립니다.
포맷 브리지: PLY, PCD, XYZ, GLB 포인트
파서는 바이너리 LE/BE PLY(정점 색상·법선·강도·알파 채널 포함), ASCII 및 바이너리 PCD, 선택적 RGB 컬럼이 있는 ASCII XYZ를 처리합니다. 매직 바이트와 확장자에서 포맷을 자동 감지하므로 .ply·.pcd·.xyz를 드롭하면 바로 동작합니다. vertex-x/y/z 또는 vertex-red/green/blue/alpha가 아닌 PLY 속성은 같은 포맷으로 출력할 때 보존되고 XYZ로 전환할 때 조용히 폐기됩니다.
GLB 포인트 클라우드 내보내기는 Khronos KHR_points 확장을 사용해 위치와 색상을 단일 GLB에 패킹합니다. three.js, Babylon.js, Blender, 모든 Web 3D 뷰어에서 볼 수 있습니다. 웹페이지 공유, 디자인 리뷰 임베드, 게임 엔진 로드에 적합한 포맷입니다.
제한, 포맷, 라이선스
무료 등급: 단일 파일 200MB 또는 5천만 점, 전체 파이프라인(복셀·랜덤·N번째마다·색상 히스토그램·최원거리·자르기·이상치·색상 편집·축 정렬·GLB 내보내기). Pro: 단일 파일 1GB 또는 5억 점, 배치당 20개 파일. 단일 파일은 항상 허용됩니다 — 배치 제한은 한 개 이상 파일을 대기열에 넣을 때만 적용됩니다. 파서는 입력을 한 번에 평탄한 Float32Array로 스트리밍하므로 메모리 피크는 대략 소스 파일 크기의 2배; 200MB 스캔은 모든 최신 노트북에서 편안하며, 1GB 스캔은 약 4GB의 여유 RAM이 필요합니다.
출력은 비트 단위로 재현 가능합니다: 같은 입력과 같은 설정은 항상 같은 출력 바이트를 생성하므로 다운스트림 파이프라인(메쉬 재구성·분류기·뷰어)이 안정된 결과물을 봅니다. PLY 출력은 기본적으로 바이너리 LE이며, 고급 패널에서 선택한 소수 자릿수로 ASCII를 선택할 수 있습니다. GLB 내보내기는 KHR_points를 사용하므로 가장 광범위한 3D 뷰어에서 읽을 수 있습니다. 워터마크가 없으며 무료·Pro 플랜 모두 상업적 사용이 포함됩니다.