openMVG-openMVS的学习和编译

openMVS-openMVG是目前的三维重建的框架中，复原效果最好的；而且提供自动化的脚本，使用起来也不是很难，目前还没有对其中的原理进行深入的研究，仅从其在三维重建的过程做一下说明；

openMVG-openMVS的编译和安装有两种方式，一种是我们将github上的源码下载下来然后我们去下载，在自己的Linux虚拟机上进行编译，这种方式复杂一些，而且自己编译也会出不少的问题，以为需要不少的依赖；其二是使用snap进行安装，这种就是傻瓜式的安装，很简单，安装完成后就可以使用，但是缺点是其中的相机的参数文件我们修改不了，这就导致如果我们使用的相机没有在其文件中存储，那么后续的步骤就不好实现了；好了，说的差不多了，后续讲一下具体的编译步骤；

先开始编译openMVG，从github上下载源码，然后安装相应的依赖；这些步骤在github上都有相应的具体步骤了，这里就不做介绍了，相应的github网址为：https://github.com/openMVG/openMVG/blob/master/BUILD.md

然后开始编译openMVS，同样从github上下载源码，安装相应的依赖，github上也都有对这些具体的说明，需要的依赖相对多些，也容易出一些问题，相应的github网址为：https://github.com/cdcseacave/openMVS/wiki/Building

这里需要注意的是，在进行cmake的时候，注意后面的-DVCG_ROOT="$main_path/vcglib"，vcglib是编译openMVS所需要的所需要的库之一，将其路径加上去，才能正确的编译，cmake以后，后面就是一路的make和make install；安装完成以后，下面开始我们的三维重建之旅；

：放置照片组的文件夹；
 ：/openMVG/src/openMVG/exif/sensor_width_database/sensor_width_camera_database.txt，一般都是这个目录，记得将我们的相机的参数添加进去，注意格式；
：输出的目录；

	1. openMVG_main_SfMInit_ImageListing -i  -d  -o ：
	2. openMVG_main_ComputeFeatures -i /sfm_data.json -o ：
	3. openMVG_main_ComputeMatches -i /sfm_data.json  -o ：
	4. openMVG_main_IncrementalSfM -i /sfm_data.json -m  -o /reconstruction
	注意：/reconstration 后面的reconstruction这是我们自定义的文件夹；
	5. openMVG_main_ComputeSfM_DataColor -i /reconstrution/sfm_data.bin -o  /colored.ply：
	注意这里的colored.ply是自己命名的文件但是必须要以.ply为后缀；
	6. openMVG_main_ComputeStructureFromKnownPoses -i /reconstrution/sfm_data.bin -m . -o /reconstrution/robust.bin -f /matches.f.bin：
	注意：这里的robust.bin是我们自己命令的文件，但是必须以.bin为后缀名；
	
	好，下面是openMVS的步骤了，在使用openMVS之前，还需要进行一步：
	7. openMVG_main_openMVG2openMVS -i /reconstrution/robust.bin -o scene.mvs
	注意：这里的scene.mvs，文件是我们自己命名的；
	8. DensifyPointCloud scene.mvs
	9. ReconstructMesh -d 4 scene_dense.mvs；
	注意：scene_dense自己命名；目前不需要理解参数的意思，需要理解不加后面的参数，直接运行，会有usage；
	10. RefineMesh --resolution-level=4 scene_dense_mesh.mvs
        11. TextureMesh scene_dense_mesh_refine.mvs

注意以上的openMVS可执行文件生成在openMVS/openMVS_build/bin/，这里的openMVS_build是自己的明林的build
文件夹；如果提示没有以上的几个命令，就去这个文件夹里面去找；
好了到这里基本就完成了，然后使用mashLab打开/reconstration/scene_dense_mesh_texture.ply;
可以重建后的模型；后续大家有什么好的意见也可以提出；