Pipeline 3D Automatizado — Docker

Automatiza o processamento de nuvens de pontos .laz em meshes low-poly .ply prontas para WebAR.

LAZ  →  [CloudCompare]  →  PLY (nuvem limpa)
     →  [PyMeshLab]     →  PLY (high-poly)
     →  [Instant Meshes]→  PLY (low-poly final)

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Pré-requisitos

• Docker ≥ 24
• Docker Compose ≥ 2.20
• ~16 GB de RAM disponível (recomendado para Poisson em nuvens densas)

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Estrutura de pastas

AutoMesh/
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── entrypoint.sh
├── .env.example          ← copie para .env e configure
├── scripts/
│   ├── auto_cloudcompare.py
│   ├── auto_pymeshlab.py
│   └── auto_instantmesh.py
├── input/                ← coloque seu .laz aqui
└── output/               ← resultados gerados aqui

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Como usar

1. Prepare o ambiente

# Clone / copie os arquivos do projeto
cd AutoMesh

# Crie as pastas de I/O
mkdir -p input output

# Configure o arquivo de ambiente
cp .env.example .env
# Edite .env e ajuste INPUT_FILE e demais parâmetros

2. Coloque o arquivo .laz na pasta input/

cp /caminho/para/seu/arquivo.laz ./input/

3. Build (apenas na primeira vez ou após mudanças)

docker compose build

O build baixa e instala CloudCompare, PyMeshLab e Instant Meshes automaticamente. Isso pode levar alguns minutos na primeira execução.

4. Execute o pipeline

docker compose up

Os arquivos gerados estarão em ./output/:

Arquivo	Descrição
passo1_nuvem.ply	Nuvem filtrada (SOR + normais)
passo2_highpoly.ply	Mesh high-poly (Screened Poisson)
passo3_lowpoly.ply	Mesh low-poly final (retopologia)

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Parâmetros configuráveis

Edite o arquivo .env ou a seção environment do docker-compose.yml:

Variável	Padrão	Descrição
INPUT_FILE	—	Nome do .laz dentro de ./input/ (obrigatório)
TARGET_VERTICES	80000	Vértices alvo no Instant Meshes
POISSON_DEPTH	10	Profundidade do Screened Poisson (8–12)
SOR_NEIGHBORS	20	Vizinhos do filtro SOR (CloudCompare)
SOR_STD	1.5	Desvio padrão do SOR (menor = mais agressivo)
SPATIAL_SUBSAMPLE	0.5	Espaçamento mínimo entre pontos (metros)

Exemplo: nuvem muito densa, retopologia mais leve

INPUT_FILE=scan_denso.laz
POISSON_DEPTH=12
TARGET_VERTICES=50000
SPATIAL_SUBSAMPLE=0.3

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Executar via docker run (sem Compose)

docker build -t AutoMesh .

docker run --rm \
  -v $(pwd)/input:/pipeline/input:ro \
  -v $(pwd)/output:/pipeline/output:rw \
  -e INPUT_FILE="minha_nuvem.laz" \
  -e TARGET_VERTICES="80000" \
  AutoMesh

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Solução de problemas

Sintoma	Causa provável	Solução
Arquivo não encontrado	INPUT_FILE errado	Confira o nome exato em ./input/
Poisson gera 0 vértices	Nuvem muito esparsa	Reduza SPATIAL_SUBSAMPLE
Poisson lento demais	Depth muito alto	Reduza POISSON_DEPTH para 8
Container sem memória	RAM insuficiente	Aumente o limite em docker-compose.yml
InstantMeshes: command not found	Build incompleto	Rode docker compose build --no-cache

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Ferramentas instaladas no container

Ferramenta	Versão / Fonte
CloudCompare	Ubuntu 22.04 apt (cloudcompare)
PyMeshLab	PyPI (pip install pymeshlab)
Instant Meshes	Binário oficial Linux (S3 da AWS)
Python	3.10 (Ubuntu 22.04 padrão)