(編集中) OpenCV3.1でSfm(ストラクチャーフロムモーション)がモジュールとして採用されたそうです。 いつものようにWindows環境で適当に動くところまでやってみようと思い立ったところ、素晴らしい先行事例の記事がありました。VisualStudio2013で動いたそうです。とても心強いですね。この記事では、VisualStudio2015でやろうとした時の差分をまとめていこうと思います。 qiita.com Ceres Solverのビルド 最初にgoogleの非線形最適化ライブラリCeres Solverをビルドします。最初に必要なソースコードを集めます。ダウンロード後、解凍してフォルダ名を修正してください。 1.Ceres SolverのVisual Studio用プロジェクト。 GitHub - tbennun/ceres-windows: An easy to use
今回は2次元の形状からカメラ位置や3次元形状を特定する手法である、SfM(Structure from Motion)を試してみます。 SfMを手軽に実行出来るツールとして、 Bundler VisualSFM 等があります。 Bundlerはオープンソースですがソースの中身が整理されておらず、VisualSFMはオープンソース化されておりません。 そんな中最近OpenMVG(open Multiple View Geometry)というライブラリが出来た様です。 こちらはソースコードがかなり綺麗にメンテナンスされ、ユニットテストもきちんと書かれています。 ただ、ネット上で検索したところ日本語の情報が殆ど見つからなかったので、このソースコードを使って実際にSfMを実行してみたいと思います。 必要なもの OpenMVG(今回はmac上でビルド、windowsでも可) PMVS(windows
A library for solving calibrated central and non-central geometric vision problems Important note: If you are only interested in using the library under Matlab, now there is a precompiled mex-library for 64-bit systems available. You can download it from: Windows: http://laurentkneip.github.io/publications/opengv.mexw64 Mac OSX: http://laurentkneip.github.io/publications/opengv.mexmaci64 These ver
2D画像からの3D情報復元について調べていたらこんなオープンソースライブラリを見つけた↓ The OpenGV library OpenGVライブラリは、キャリブレーション済みカメラの姿勢計算に必要となる幾何学アルゴリズムを効率的に行うために設計された単一のC++のライブラリです。OpenGVは”Open Geometric Vision”の略です。 このライブラリには、絶対・相対的カメラ姿勢計算アルゴリズムの主要な古典手法や、近年の手法が含まれており、三角測量や点群による位置合わせ機能などのように、全て非線形最適化やRANSACによって拡張されています。 このライブラリは、MatLab portのように柔軟なC++インターフェイスを備えており、異なる幾何学的ビジョンアルゴリズムの比較が容易です。 このライブラリについては、以下の文献でも解説されています(検索してみてください): L. K
ORB-SLAM is a versatile and accurate SLAM solution for Monocular, Stereo and RGB-D cameras. It is able to compute in real-time the camera trajectory and a sparse 3D reconstruction of the scene in a wide variety of environments, ranging from small hand-held sequences of a desk to a car driven around several city blocks. It is able to close large loops and perform global relocalisation in real-time
これから何度かに分けて、Structure-from-Motion(SfM)法で画像から三次元情報を復元してくれるVisualSfMというソフトの使い方を説明していこうと思います。VisualSfMは、Changchang Wu博士(現在、Google?)が作成したソフトで、マルチコア計算機で特徴抽出、マッチング、バンドル調整を効率よく計算できるようになっています。 さらに、SfM法で得られるのは疎な形状情報なので、密な形状復元を行いたい場合はPMVS/CMVSを後処理で行うことが出来るようになっています。ただし、PMVS/CMVSを使う場合には、別途PMVS/CMVSの実行ファイルをダウンロードしておく必要があります。 また、密な復元+面貼りが可能なCMP-MVS用の入力データの書き出しを行うことも出来ます。 ソフトウェアはVisualSfMのトップページにあるリンクからダウンロードする
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