La dernière fois que j’ai examiné SCANN3D remonte à l’été 2016. À l’époque, l’application était encore en développement et gratuite, je l’avais donc incluse dans mon article original sur les applications gratuites de numérisation 3D.
Un an et demi plus tard, l’application (actuellement en version 3.1) a connu de nombreux développements et propose désormais à la fois un mode gratuit et un mode payant. Il est temps de lui consacrer un article de test détaillant ce qu’elle est, comment elle fonctionne et ce qu’elle produit en matière de qualité de scan 3D.
SCANN3D est développée par SmartMobileVision et est uniquement disponible pour Android. Ce qui la distingue d’applications comme TRNIO pour iOS (Test) et 123D Catch, désormais abandonnée, au sujet desquelles beaucoup de personnes posent encore des questions, c’est que SCANN3D effectue la photogrammétrie localement, et non dans le cloud. Cela aurait pu sembler un peu optimiste il y a 1.5 ans, mais les smartphones Android haut de gamme actuels sont assez rapides.
Je teste l’application sur un Google Pixel 2 doté de 4GB de RAM. La quantité de RAM est le principal goulot d’étranglement pour déterminer combien de photos vous pouvez traiter et à quelle qualité. Et en parlant de qualité, il existe désormais 3 préréglages : Basic, High et Ultra.
Tarification
Alors que les premières versions de SCANN3D étaient totalement gratuites, ce n’est plus le cas. Le préréglage de qualité Basic reste utilisable gratuitement, tandis que High et Ultra nécessitent un abonnement à €5,99 par mois ou €40,99 par an (33% de réduction). Plus important encore, vous aurez besoin d’un abonnement payant pour pouvoir exporter des modèles, même avec le préréglage Basic ; le mode gratuit offre donc très peu de fonctionnalités. Cela dit, la tarification ne videra pas votre compte bancaire et permet un traitement illimité. Les abonnements se gèrent facilement via Google Play.
Pourquoi traiter la photogrammétrie localement sur un smartphone ?
Comme de plus en plus de smartphones disposent désormais d’un excellent appareil photo, il y a peu de raisons de ne pas les utiliser pour la photogrammétrie. L’appareil photo de mon Pixel 2 a une résolution de 12.2 MP (les images sont toutefois réduites avant le traitement), une ouverture f/1.8 et une stabilisation optique de l’image, et il prend des photos impressionnantes. Le traitement local signifie que je n’aurai pas à envoyer une importante collection de photos haute résolution dans le cloud (comme le fait TRNIO), attendre dans une file de traitement puis télécharger mon modèle 3D. SCANN3D fonctionne entièrement hors ligne. L’inconvénient, bien sûr, est que la photogrammétrie reste très gourmande en ressources ; le traitement prend donc du temps et décharge la batterie assez rapidement. Mon Pixel 2 chauffe davantage lors du traitement avec SCANN3D qu’avec toute autre application.
Le principal avantage, évidemment, est que vous n’avez pas besoin d’un ordinateur. Des logiciels de photogrammétrie comme Agisoft PhotoScan (Test), 3DF Zephyr (Test) et RealityCapture (Test) peuvent produire de superbes modèles 3D à partir de photos, mais nécessitent pour cela un PC puissant doté d’une carte graphique (GPU) dédiée. Et dans un monde où de plus en plus de personnes utilisent des tablettes et des ordinateurs portables ultralégers, ces caractéristiques se font rares, tandis que le smartphone de chacun devient plus rapide à chaque renouvellement.
La principale priorité des développeurs est d’optimiser les algorithmes de photogrammétrie afin de les rendre plus efficaces et d’offrir une qualité supérieure. Mais ils ont également ajouté de nouvelles fonctionnalités à la phase de capture. Voyons cela.
Entre-temps, d’autres entreprises développent aussi des applications mobiles de photogrammétrie. Sony a récemment lancé 3D Creator avec son smartphone phare XZ1, et Microsoft travaille, espérons-le (l’entreprise est restée assez silencieuse), toujours sur l’application de capture 3D qu’elle avait présentée il y a quelque temps.
Capture 3D guidée avec SCANN3D
Un avantage majeur des scanners 3D portables professionnels et des capteurs de profondeur par rapport à la plupart des solutions de photogrammétrie est qu’ils offrent un guidage en temps réel durant la phase de capture. Plus précisément, ils utilisent la fusion en temps réel pour montrer quelles parties d’un objet ont été numérisées, afin que les utilisateurs sachent quand tous les angles sont couverts. La photogrammétrie à caméra unique repose généralement sur l’expérience de la personne qui prend les photos pour savoir quand suffisamment de photos ont été prises afin que les algorithmes produisent des modèles à 360-degrés. Cela demande d’estimer si chaque photo présente un chevauchement suffisant avec les autres.
La dernière version de SCANN 3D résout partiellement ce problème en suivant plusieurs points dans les vues. Ils apparaissent d’abord en rouge et deviennent verts lorsque la caméra a été déplacée suffisamment, mais pas trop, pour assurer un bon chevauchement.
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Cela fonctionne plutôt bien dans certains cas et élimine une grande part des suppositions. Mais dans d’autres cas, cela n’a pas du tout fonctionné, car le suivi a été perdu dès la première image. Probablement parce que l’image ne contenait pas assez de points de suivi à fort contraste.
Malheureusement, l’application n’indique pas encore si un cercle complet à 360-degrés a été réalisé, ce que pouvait faire 123D Catch, désormais abandonnée. Il serait également appréciable de pouvoir régler l’application afin qu’elle prenne automatiquement une photo lorsque les indicateurs sont verts. Cela accélérerait le processus, mais j’imagine aussi que cela présente un risque plus élevé d’introduire du flou de mouvement lorsque les utilisateurs sont impatients. Il m’a fallu environ 3 minutes pour prendre les 47 photos dont j’avais besoin (ce nombre relève entièrement de mon propre jugement, il n’existe aucun indicateur à ce sujet).
Fait intéressant, l’application ne verrouille pas la mise au point et l’exposition après la prise de la première image, ce qui, selon moi, est essentiel pour une bonne photogrammétrie. Cela signifie que l’exposition automatique affecte la cohérence des images, ce qui peut rendre difficile, voire impossible, la détection des motifs par les algorithmes. Même l’application photo Android par défaut possède cette fonction.
Bien qu’il devrait être possible d’utiliser cette application à la place et de charger les photos dans SCANN3D, cette fonction ne semblait pas fonctionner dans la version que j’ai testée. J’obtenais toujours l’erreur ci-dessous, même avec des séries de plus de 50 images.
Traitement
Vous pouvez effectuer le traitement juste après la capture, mais aussi démarrer une nouvelle capture et tout traiter ultérieurement. Les projets sont bien organisés en jeux d’images, qui peuvent aussi être renommés pour plus de commodité. Il est judicieux de traiter d’abord les photos avec le réglage Basic pour voir si le jeu d’images est suffisamment bon pour être résolu. Si c’est le cas, vous pouvez le traiter en High. Le traitement en qualité Ultra est limité aux smartphones haut de gamme disposant de suffisamment de RAM, surtout pour les jeux de photos de plus de 50 images.
L’exemple du buste dans ce test a été réalisé en prenant 47 photos avec SCANN3D. Sur mon Pixel 2 fraîchement redémarré (CPU Snapdragon 835 Octa-core, 4GB de RAM), le traitement a pris 4 minutes en qualité Basic, 10 minutes en qualité High et 30 minutes en qualité Ultra. Il convient également de noter que cette dernière tâche de traitement a déchargé la batterie (neuve de 2700 mAh) de 8%.
Tous les tests que j’ai effectués n’ont pas pu être traités en qualité Ultra. Parfois, l’application indiquait un échec et, d’autres fois, elle plantait simplement, y compris avec des projets comportant moins de 50 photos. Un smartphone fraîchement redémarré, exécutant uniquement l’application SCANN3D (RAM libre maximale), résolvait parfois ce problème, mais pas toujours.
Après le traitement, le résultat peut être visualisé dans le nouveau « visualiseur moderne », qui est esthétique et semble fonctionner assez rapidement. Vous pouvez modifier la couleur d’arrière-plan pour améliorer le contraste avec votre objet et également activer ou désactiver l’éclairage artificiel.
Comme vous pouvez le voir ci-dessus, SCANN3D ne propose ni recadrage automatique ni recadrage manuel ; ainsi, outre le buste, certaines parties de mon bureau sont également présentes dans le scan. C’est très peu pratique, car cela vous oblige à éditer les résultats dans un logiciel externe. Cela va aussi à l’encontre de l’objectif de l’exportateur Sketchfab intégré, qui aurait autrement constitué une excellente fonctionnalité pour conserver l’intégralité du flux de travail sur mobile, de la capture au partage en ligne et à la visualisation en VR ou AR.
L’absence de recadrage automatique signifie également que la carte de texture contient beaucoup de données inutiles. Heureusement, les réglages High et Ultra génèrent une carte de texture UV 8K, mais je préférerais une carte 4K ne contenant que l’objet.
Vous pouvez exporter le modèle 3D sous forme de maillage aux formats .STL, .PLY ou .OBJ directement depuis l’application. Celle-ci l’enregistre dans un dossier SCANN3D dédié sur le stockage local de votre téléphone. Vous pouvez ainsi soit vous l’envoyer par e-mail, soit le téléverser vers votre stockage cloud préféré, comme Dropbox. N’oubliez simplement pas que, dans les versions récentes d’Android, vous devez activer « afficher le stockage local » depuis le menu à 3-points dans le coin gauche du navigateur de fichiers. Le stockage local apparaîtra alors dans le panneau de gauche, ce qui vous permettra de parcourir les dossiers jusqu’au bon emplacement. Tout cela est plutôt fastidieux ; il serait donc bien de voir apparaître dans les futures versions un partage Android natif (vers Dropbox, Google Drive, etc.) depuis l’application.
Résultats
J’ai d’abord voulu comparer la qualité des tests que j’avais effectués il y a plus d’un an avec la version 2.x (en haut) à la nouvelle version 3.x (en bas). Le premier a été capturé et traité sur un smartphone Nexus 5X, et le dernier a été capturé et traité sur un Pixel 2. Les deux ont été traités au réglage de qualité le plus élevé disponible au moment du test, soit « Very High » pour la version 2.x et « Ultra » pour la version 3.x. Les conditions de studio et le nombre de photos étaient identiques.
https://sketchfab.com/models/56dc98667b17455b9667a0ea18094a55
https://sketchfab.com/models/42fcdad84730491187e7a70923082321
Hormis le fait que le résultat 2.x a été mieux recadré automatiquement, les résultats me semblent identiques. Le résultat 3.x a toutefois légèrement mieux rendu les aisselles. Les textures sont nettes, mais la géométrie n’est pas très détaillée. Aucun des deux n’a réussi à résoudre l’espace entre les jambes de Teddy.
Pour comparer les différents réglages de qualité de l’actuelle version 3.x, j’ai exporté les résultats au format OBJ, les ai nettoyés dans un programme externe et les ai placés côte à côte (de gauche à droite : Basic, High, Ultra) :
https://sketchfab.com/models/8e0a88b25a4945b08e01d98a4bf926db
Si vous regardez les résultats texturés, vous voyez déjà que le visage du résultat Basic est un peu déformé. Et même si la qualité de texture est bonne sur les trois modèles, vous pouvez passer en mode MatCap en appuyant sur la touche 3 de votre clavier afin de révéler la géométrie sous-jacente. Ici, vous constatez que le modèle Basic (4275 polygones) n’a absolument pas de nez, que le modèle en qualité High (9929 polygones) commence à ressembler au buste mais présente des polygones triangulaires assez grossiers, et que la version Ultra (43,335 polygones) ressemble réellement au modèle physique.
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Photogrammétrie mobile contre scan 3D par capteur de profondeur
En matière de détails géométriques, la version Ultra est comparable au résultat obtenu avec un capteur de profondeur abordable comme le Structure Sensor (Test). Le résultat ci-dessous a été réalisé avec ce capteur sur un iPad mini 2 à l’aide de l’application gratuite 3D Scanner d’Occipital, qui permet un nombre illimité de scans. Cette application utilise également le traitement local. La numérisation a pris environ une minute et le traitement a été presque instantané (la fusion géométrique est en temps réel, mais la colorisation a pris 20 secondes). Et tout cela sur un ancien iPad.
https://sketchfab.com/models/ca1922cbc1d34134862e211ce76d32ff
Comme vous pouvez le constater, l’application gratuite Structure Sensor offre une qualité de texture limitée. Si vous souhaitez de meilleures textures, vous pouvez utiliser l’application iPad payante itSeez3D (Test) :
https://sketchfab.com/models/54c9254726bc4015880ff472a51d99b6
Le résultat ci-dessus est très comparable au résultat de SCANN3D, mais l’application Android de photogrammétrie offre toujours une qualité de texture supérieure et un meilleur dépliage UV. Que cela constitue un véritable avantage dépend vraiment de votre objectif, mais pour créer des ressources numériques, je préfère personnellement que mes textures soient aussi bonnes que possible, sans zones étirées.
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Photogrammétrie mobile contre photogrammétrie sur PC
Si vous disposez d’un PC Windows avec un processeur et une carte graphique corrects, il est bon de savoir que vous pouvez télécharger une version gratuite de 3DF Zephyr qui peut également traiter au maximum 50 photos. En plus de cela, elle peut aussi traiter une vidéo de 40-secondes, ce qui est juste suffisant pour capturer ce buste. Voici le résultat du traitement d’une vidéo 4K de mon Pixel 2. J’ai écrit un tutoriel pas à pas sur ce processus.
https://sketchfab.com/models/1d7bc2655c3a414eaa37d9428843e9ee
Comme vous pouvez le voir en mode MatCap, l’utilisation d’un ordinateur peut encore extraire davantage de données 3D depuis une source basée sur un smartphone, dans ce cas une vidéo 4K. Et si vous commencez à charger des photos haute résolution dans un logiciel PC de ce type, la différence devient très significative :
https://sketchfab.com/models/1f11514804ee4b79991c6df41df300c8
Bien sûr, je suis pleinement conscient que je compare ici des pommes et des oranges ! J’inclus seulement ces éléments parce que je sais que beaucoup de lecteurs sont curieux de connaître les différences entre les nombreux types de matériel et de logiciels qui peuvent être utilisés pour la capture de réalité 3D.
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Assez des interruptions par encadrés ! Poursuivons le test ! Voici d’autres résultats de SCANN3D, tous capturés dans l’application. J’espérais tous les traiter en qualité Ultra, mais elle a planté avec certains jeux d’images ; j’ai donc dû revenir à High. Tous les exemples ci-dessous ont été exportés directement de l’application vers Sketchfab, sans édition ni recadrage externes.
Comme il s’agit d’une application mobile, je voulais sortir pour photographier des objets dans leur environnement. Le premier était un petit poteau en bois portant un panneau dans l’herbe. Il était suffisamment petit pour être capturé en 31 photos et a pu être traité en qualité Ultra.
https://sketchfab.com/models/f0b1b438ca344560938c8a45d7c460a3
J’aurais probablement dû prendre davantage de photos de l’arrière du poteau, car il n’a pas été entièrement résolu. Le panneau montre que le mappage de texture n’est pas parfait, mais je suis vraiment impressionné par la texture des parties en bois. Vous pouvez zoomer très loin tout en voyant encore les détails du bois et de la mousse. Aucun de ces détails n’est présent dans la géométrie, mais la forme générale du poteau est bonne.
Bien sûr, vous n’êtes pas obligé de réaliser des captures complètes à 360-degrés. Je suis passé devant un étal de fruits dans la rue et ai pris quelques photos avec SCANN3D en me déplaçant simplement latéralement ; la qualité du résultat (Ultra) est plutôt intéressante :
https://sketchfab.com/models/7aa74b5ac13747ddb4bdd5446a0b7bd5
Cela ne provient que de 25 photos, donc davantage de photos apporteraient certainement plus de détails, mais le résultat ci-dessus pourrait déjà constituer une belle ressource de jeu d’arrière-plan, ou quelque chose de ce genre. Une fois encore, je suis impressionné par le fait que vous puissiez zoomer sur le tableau noir pour voir tous les détails photographiques des lettres.
Un autre scan dans la rue. Cette fois, une boîte aux lettres typiquement néerlandaise :
https://sketchfab.com/models/d71ebb11275c49fd8afebfdd09cce682
Pour une raison quelconque, SCANN3D n’a pas été capable de détecter les pieds gris de la boîte aux lettres, même si je pensais que le mur de briques fournirait suffisamment de contraste et d’informations de suivi. Mais je suppose qu’ils sont simplement de couleur trop uniforme — un problème général de la photogrammétrie.
Enfin (car je sais que les lecteurs vont demander si je ne l’essaie pas), j’ai décidé de capturer mon associé Patrick. Capturer des personnes avec de la photogrammétrie à caméra unique est toujours difficile, car même un mouvement subtil peut perturber les algorithmes. Pour contrer cela, j’ai découvert que SCANN3D offrait les meilleurs résultats dans le mode de qualité Basic. Ce mode analyse probablement moins de pixels dans chaque image et est donc plus résilient aux mouvements. High et Ultra ont été déstabilisés par ce jeu de 31-image, et les résultats sont trop choquants pour être publiés.
https://sketchfab.com/models/22a004af0f734d9aa3792d323abc4591
Il est regrettable que les réglages supérieurs n’aient pas fonctionné, car le résultat Basic est assez prometteur. Seulement, il n’y a pas assez de détails géométriques dans le visage pour rendre ce modèle exploitable. Mais maintenant, nous savons à quoi ressemblerait une version gonflable de Patrick…
Pour capturer des personnes avec une seule caméra, la prise de vue continue fonctionne bien mieux que des photos séparées, car le temps de numérisation est beaucoup plus court. C’est pourquoi je n’ai obtenu des résultats acceptables qu’en utilisant la vidéo comme entrée pour la photogrammétrie.
Comme comparaison finale, voici ci-dessous un résultat de photogrammétrie « semi-mobile » à partir d’une vidéo 4K. Elle a été filmée sur un smartphone, mais traitée avec 3DF Zephyr sur un PC. Consultez mon tutoriel si ce flux de travail vous intéresse.
https://sketchfab.com/models/7dd4f6426c8d4fb883bb49c0a6049193
J’espère que la photogrammétrie entièrement mobile produira bientôt des résultats comme celui-ci ! Ce pourrait même être une idée pour des applications comme SCANN3D d’autoriser la vidéo comme source afin d’accélérer la capture !
Verdict
Avec la disparition des applications gratuites de numérisation 3D mobile, il est tout à fait compréhensible que SCANN3D soit désormais également basée sur un abonnement. Il existe une version gratuite avec la qualité Basic, mais sans fonctionnalité d’exportation, ce qui la rend peu utile. Mais pour moins qu’un abonnement Netflix, vous bénéficiez de scans illimités en qualité High et Ultra, sans les contraintes des files de traitement cloud et des transferts de données. Naturellement, la photogrammétrie locale a ses limites, mais il est clair que les développeurs de SCANN3D travaillent dur à l’optimisation de leurs algorithmes pour Android afin de repousser les limites de l’efficacité comme de la qualité.
Dans son état actuel, vous pouvez utiliser SCANN3D pour obtenir une géométrie comparable à celle d’un capteur de profondeur, avec de très bonnes textures, si vous possédez un smartphone Android haut de gamme récent (par exemple Pixel 2, Galaxy S8 et appareils similaires) et limitez au minimum le nombre de photos prises. Vous poussez toujours ces téléphones à leurs limites ; attendez-vous donc à une sensation de chauffe dans la poche, à une décharge de la batterie — et à des plantages. Même avec 45 photos prises avec l’application, SCANN3D n’a pas été capable d’achever le traitement de certains jeux en qualité Ultra.
Cela dit, la qualité High a toujours fonctionné et produit des résultats « texture haute résolution sur géométrie basse résolution » exploitables pour certains usages. Cela signifie que la photogrammétrie mobile devient désormais réaliste, et les temps de traitement ne sont pas trop déraisonnables par rapport aux solutions sur PC, ce qui est une évolution enthousiasmante.
Mais je voudrais vraiment tout traiter en qualité Ultra, or ce n’est pas assez stable ni prévisible à des fins professionnelles sur mon nouveau Pixel 2 avec 4GB de RAM. Pour cela, vous aurez probablement besoin d’un téléphone doté de 8GB de RAM, mais ils ne sont pas si nombreux et ne sont pas des téléphones grand public. Un Samsung Galaxy Note 8 pourrait être une solution intermédiaire, car il possède 6GB de RAM.
Du point de vue de l’expérience utilisateur, SCANN3D a progressé en ajoutant des indicateurs basés sur le suivi qui guident le processus de capture. Mais cela ne fonctionne que lorsqu’il y a suffisamment de points suivables à fort contraste dans l’image. SCANN3D ne peut pas non plus vous indiquer si vous avez réalisé un 360 complet et ne dispose pas de fonctions essentielles comme le verrouillage de l’autofocus et de l’exposition automatique, le recadrage automatique ou manuel, ou l’exportation directe vers Dropbox.
Tout bien considéré, il est clair que SCANN3D a beaucoup progressé avec ses algorithmes pour la version 3.x, mais qu’elle nécessite encore un bon nombre de fonctionnalités pour devenir une application convaincante pour les utilisateurs inexpérimentés. Mais ce n’est pas réellement un problème si l’implémentation de ces fonctionnalités devait prendre un an, car la photogrammétrie mobile locale a clairement besoin d’un matériel plus puissant que la génération actuelle de smartphones haut de gamme.
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