原文连接:http://blog.csdn.net/halfwet/article/details/6973918
1. Bundler简介
Bundler是一个采用C和C++开发的称为sfm(struct-from-motion)的系统,它能够利用无序的图片集合(例如来自网络的图片)重建出3D的模型。最早的版本被用在Photo Tourism的项目上。项目的官方网站在此:bundler project。
Bundler的输入是一些图像、图像特征以及图像匹配信息,输出则是一个根据这些图像反应的场景的3D重建模型,伴有少量识别得到的相机以及场景几何信息。系统借用一个由Lourakis 和Argyros提供的称为Sparse Bundle Adjustment的开发包的修改版,一点一点递增地重建出图像场景。Bundler已经成功的应用在许多网络相册系统,尤其是一些建筑相册里。
Bundler 的源代码可以在这里下载:bundler源码。
2. Bundler的编译
下载到Bundler的源代码之后,我们首先要对其进行编译。在bundler\vc++\文件夹下有Visual Studio2005创建的工程Bundler.sln,当然我们也可以使用更高的版本进行编译。我使用的是VS2013,win8.1.直接点击工程文件Bundler.sln,会自动导入到VS2013并升级该工程。
然后先依次对每一个工程编译生成, 在编译过程中,我遇到了以下问题,并参考网上的方法修改:
在编译第一个工程5point的时候,在matrix.h中会出现错误 ,error C2054: 在“inline”之后应输入“(” ,参考博客,解决方法是在头文件添加如下语句:
#if defined(WIN32) && !defined(__cplusplus)
#define inline __inline
#endif
在编译Bundlr2PMVS时,在Bundle2PMVS.cpp文件中会出现两个错误和若干警告。
“未知的标识符mkdir”的错误。
在文件的开头添加#include
同时将mkdir替换为_mkdir,如下所示:
//mkdir(output_path,0770);
_mkdir(output_path);
错误 42 error C2491: “erf”: 不允许 dllimport 函数 的定义
查了一些资料,这里好像是说erf函数重定义了?,反正我就点击这个错误,进入到filter.c中,然后把下面这个函数全部屏蔽了再编译就好了。
如果有人知道其他更好的方法希望能告知。
感谢qq_34264881指出,老的math.h里没有erf函数,而新的math.h已经有这个函数了,直接把erf注释掉。
屏蔽整个函数
至此,Bundle2PMVS编译成功。
在编译KeyMatchFull时,在KeyMatchFull.cpp会出现两个错误,"max" 不是std的成员 和 找不到 ‘max’。
加上 #include
在编译RadialUndistort时,在RadialUndistort.cpp文件中会出现“无法识别的标识符index”。
原先的代码如下所示:
//char *space = index(buf, ' ');
//if (space) *space = 0;
将其替换为:
std::string str(buf);
int space_pos = str.find(' ');
str.at(space_pos) = 0;
files.push_back(str);
如果出现找不到jpeglib.h,先编译一遍bundler然后再编译就可以了。
也可以在RadialUndistort的属性里面C/C++ -> 常规 -> 附加包含目录中包含jpeglib.h的目录,..\lib\jpeg\src;
至此,RadialUndistort编译成功。
最后编译bundler时,出现两个错误。“_isnan”不是“std”的成员,去掉前面的std::就可以了。
3. Bundler的运行
编译完成后,需要将bundler\vc++\Debug\目录下的Bundler.exe,KeyMatchFull.exe, RadialUndistort.exe, Bundle2PMVS.exe, jpeg.dll,ann_1.1_char.dll文件统统考到bundler\bin\目录下。
在成功执行Bundler前,我们需要做几步准备工作:
(转自http://www.cnblogs.com/weizhoupan/archive/2011/03/05/Intro_on_Bundler.html)
1.下载和安装Cygwin。Cygwin是许多自由软件的集合,最初由Cygnus Solutions开发,用于各种版本的Microsoft Windows上,运行UNIX类系统。由于Bundler默认是通过在Unix环境下执行shell脚本来启动Bundler的,因为在Windows环境下需要安装Cygwin以执行shell脚本。
要下载cygwin,直接在setup.exe上点右键“另存为”即可。也可以复制右边这个地址:http://cygwin.com/setup.exe
cygwin的安装比较简单,可以参考这篇教程:http://www.programarts.com/cfree_ch/doc/help/UsingCF/CompilerSupport/Cygwin/Cygwin1.htm
北京理工大学的童鞋可以添加这个镜像进行安装:http://mirror.bitunion.org/cygwin/.
但要注意一点,Bundler程序中会使用perl、Python来进行一些预处理,因此在安装过程中需要把Devel、Perl、Python三个组件库都选上。另外还有ImageMagick这个库,用来处理图片。
下载安装的时间比较久,需要等待一段时间。安装过程中一些杀毒软件(比如360)可能会提示一些安全警告,无视即可。
2.下载特征检测器。Bundler推荐使用SIFT来进行特征提取,可以到SIFT的作者David Lowe的主页上下载他提供的SIFT Demo作为我们的检测器。下载页面为: http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/ 或者直接点击右边的下载地址下载:SIFTdemo program (Version 4, July 2005)
下载完成后,解压该文档,将目录下的siftWin32.exe文件拷贝到BASE_PATH\bin目录中。
3.准备图片。将要进行分析处理的图片放到一个目录里,比如BASE_PATH\Pictures\中(下面也统一以Pictures代替图片目录)。作为例子,Bundler自己也提供了两套图片,分别放在BASE_PATH\examples\ET和BASE_PATH\examples\kermit中。
4.下面对运行Bundler的脚本文件进行修改:(如果不想修改脚本文件,可以按照bundler说明文档说的那样,在图片目录下,比如BASE_PATH\examples\kermit中,直接运行如下命令../.././RunBundler.sh)
把RunBundler.sh文件中BASE_PATH=$(dirname $(which $0)); 一句等号后边的东西替换为Bundler的根目录,也就是RunBundler.sh文件所在的目录,记得加双引号。如BASE_PATH="E:/SDK/bundler"。
然后把ToSift.sh文件中BIN_PATH设为bin目录,如BIN_PATH="E:/SDK/bundler/bin"。
5.这下就大功告成了!!
打开Cygwin,cd定位到Bundler根目录下,然后输入下面的命令测试一下例子的图片:
./RunBundler.sh examples/ET
事实上,我在运行bundler的时候,在完成了检测、匹配之后,进入bundler,就会出现错误。原因是Bundle.cpp 中有三个 dummy 变量没有被初始化就返回了。
8>d:\bundler\src\bundle.cpp(3083): warning C4700: the variable 'dummy' is being used without being initialised
8>d:\bundler\src\bundle.cpp(3113): warning C4700: the variable 'dummy' is being used without being initialised
8>d:\bundler\src\bundle.cpp(3233): warning C4700: the variable 'dummy' is being used without being initialised
定位到程序中,将其初始化为0就可以了。camera_params_t dummy = {0};
4. 后续工作
Bundler输出的文件大多以“bundle_*.out”的形式来命名,我们称之为“bundle文件”。缺省命令下,Bundler在每张图片经过分析和注册(register)后都会输出一个相应的bundle文件用来保存当前的状态信息,并以“bundle_
利用Bundler可以得到较为稀疏的点云(pointclouds)数据。如果需要得到更密集的点,可以使用Yasutaka Furukawa博士写的另外一个非常强大的软件包,称为PMVS2,下载:http://grail.cs.washington.edu/software/pmvs/。一种比较常见的途径是使用Bundler来得到相机参数,然后使用Bundle2PMVS程序,将生成结果转换为PMVS2的输入,然后使用PMVS2来得到更密集的点云。另外,读者们可能会对另外一个同样由Furukawa博士开发的实用工具——CMVS感兴趣,CMVS是一个场景聚类程序,在使用PMVS2前可以使用它来进行一些预处理,下载:http://grail.cs.washington.edu/software/cmvs/。