VisualSFM的使用方法

照片重建的主要步骤:

1.找出各张图片中的特征点,进行两两匹配;

要求能够精确识别物体的局部特征,并且进行快速准确的匹配。现常用的算法是由Dacid Lowe提出的SIFT方法。

 

2.根据匹配结果,利用射影定理计算得到相机位置等场景信息;

此步又称运动恢复结构(Structure from Motion),或稀疏重建(Sparse Reconstruction)。结果的衡量标准注意是准确性,现常用是基于Lecenberg-Marquardt算法的Bundler

 

3.运用场景信息与原始照片,得到照片中物体的3D点云;

此步又称密集重建(Dense Reconstruction)。运用多视立体重建(Multi-view Stereo Reconstruction),得到3D点云。点云质量受到处理图像精度的执行效率、重建精度和完整性影响,目前最好的算法是PMVS

 

4.根据3D点云构建3D模型;

将点连成面,才可在一般三维建模软件中使用。现常用的是泊松表面重建算法(Possion Surface Reconstruction)。

 

 

VisualSFM的基本理念是SFMStructure From Motion):

Structure from motion (SfM) is a range imaging technique; it refers to the process of estimating three-dimensional structures from two-dimensional image sequences which may be coupled with local motion signals. It is studied in the fields of computer vision and visual perception. In biological vision, SfM refers to the phenomenon by which humans (and other living creatures) can recover 3D structure from the projected 2D (retinal) motion field of a moving object or scene.

 

安装:

1.确定电脑中有ATI或者nVidia图像卡。软件处理过程中要利用ATI或者nVidia图像处理中心(ATI or nVidia graphical processing unit, GPU)。

2.下载VisualSFM。网址:http://ccwu.me/vsfm/

下载好的文件名称叫VisualSFM_windows_32bit.zip,将其解压便可得到exe文件,不需安装。

3.对于要使用密集点云,需下载PMVS/CMVS。网址:http://www.di.ens.fr/cmvs/

下载好的文件名称叫CMVS-PMVS-master.zip,将其解压,把binariesWin-Linux中的

Win32-VS2010下的文件全部拷贝到与VisualSFM_win32.exe的相同根目录下即可使用,VisualSFM在运算过程中会自动使用PMVS/CMVS

4.如果你有nVidia卡,还需下载一个CUDA Tookit,在nVidia官网下载即可。

(本人用的是nVidia,在NVIDIA 3D Vision 驱动程序,327.02软件中即可找到CUDA Tookit工具)

 

VisualSFM的操作:

1.读取所需的照片;

点击“open Multiple Images”按钮,选择所需的图片(运用shift选取),再点击“open”,如下图所示。

VisualSFM的使用方法_第1张图片 

 

Task Viewer window中可以看到处理的步骤及进度,如下图。

 VisualSFM的使用方法_第2张图片

2.匹配照片之间的特征点;

点击“Compute Missing Matches”,如下图。

 

 

 

3.进行稀疏重建;

点击“Compute 3D Reconstruction”,如下图。

 

 

结果如下图:

  VisualSFM的使用方法_第3张图片

 

4.进行密集重建;

点击“Run Dense Reconstruction”,如下图。

 

 

选择一个文件放置将要创建的模型,如下图。

 VisualSFM的使用方法_第4张图片

 

 

补充:

在完成上面4步后,就基本操作完毕。下面将展示使用PMVS/CMVS的效果。

 

为了能够更准确的展示效果,我重新对花坛拍摄了116张图片。文件后面的matsift格式文件是生成的一些包含特征点、场景信息等数据的文件。如下图。

 VisualSFM的使用方法_第5张图片

 

用的是64位的工作站进行的图片处理,需要重新下载VisualSFM和PMVS/CMVS64位文件。

这时的密集重建时间要很长一些(这个过程我等了近40分钟),主要是程序还会运行PMVS/CMVS的程序。得到的密集重建后的图片如下图。

 VisualSFM的使用方法_第6张图片

 

 

 VisualSFM的使用方法_第7张图片

VisualSFM的使用方法_第8张图片

VisualSFM的使用方法_第9张图片

以上图片依旧是稀疏重建后的效果。此时,按TAB键进行稀疏与密集的转换,效果如下图。

 VisualSFM的使用方法_第10张图片

 VisualSFM的使用方法_第11张图片

 VisualSFM的使用方法_第12张图片

 

 

 

密集重建后的文件夹中,models中的“ply”格式的文件,可以在其他的三维软件中使用,例如MeshLab。如下图。

 VisualSFM的使用方法_第13张图片

 

参考资料:

1.VisualSFM官网:http://ccwu.me/vsfm/

2.CMVS官网:http://www.di.ens.fr/cmvs/

3.PMVS2官网:http://www.di.ens.fr/pmvs/

4.Open Source Tools for 3D Forensic Reconstructions - Part 3_Eugene Liscio,P.Eng_November 2011  网址:http://www.iafsm.org/resources/Opensourcetoolspart3.pdf

5.打造离线版123D_CATCH 网址:http://www.didayin.com/archives/632

 

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