KAIIUK 0 Жалоба Опубликовано June 8, 2015 Доброго дня, форумчане) Появился интересная задачка - необходимо по фоткам здания, составить его контур, 360 градусов. На данный момент получилось реализовать только нахождение горизонтальных границ по 3м фото,которые очень близки по нахождению изображения на них, но точность соотношения сторон очень хромает и при использовании большего количества фото - все падает. Может кто то сталкивался? http://rghost.ru/6vc8CxC6g- ссылка на полученный результат(MeshLab) Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано June 8, 2015 Проблема родственна SfM (structure from motion), посмотрите Bundler ,может будет полезно. Статья на Хабре Насколько я помню, в задачах подобных Вашей, ищутся общие точки (SURS,SIFT,...) ищутся плоскости в этой куче точек (RANSAC), дальше всякие улучшения. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
KAIIUK 0 Жалоба Опубликовано June 8, 2015 используется ASURF, но он как то странно находит сходство только на 3х фото, далее валится. А с бандлером не разобрался как запустить, ибо не нашел манула) Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано June 8, 2015 Можно скачать образ Убунты с предустановленным ПО и попробовать. И образ, и мануалы по алгоритмам и использованию далее по ссылкам. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано June 8, 2015 вспомнилось http://graphics.cs.msu.ru/en/research/projects/msr/geometry http://graphics.cs.msu.ru/en/node/768 Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано June 15, 2015 еще http://insight3d.sourceforge.net/ Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
fotomer 16 Жалоба Опубликовано June 16, 2015 Есть неплохая софтина Agisoft Photoscan, не дешевая, но на торрентах есть. )) Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано June 16, 2015 да, хорошее ПО, его можно погонять и полноценный триал, только без сохранения моделей. Но тут то вопрос ставился скорее не как получить point cloud или mesh, а построить модель из нескольких плоскостей. Мне еще интересно есть ли ПО, чтобы можно было руками ставить точки - соответсвия (что то похожее было на хабре, но статью найти не могу) типа Google SketchUp но только чтобы на фотографиях ставились только точки соответствий, т.к. например для куба 4 стороны-плоскости (не считая верха и низа). вот типа такого http://help.sketchup.com/en/article/158683 Еще помниться был ролик где модель дома крутили и он постепенно восстанавливался в 3Д тоже вроде простыми плоскостями(хотя по сути это наверно был mesh только низкополигональный) Еще помниться у Google street view обещали 3Д модели домов, но не знаю на какой это у них стадии и как делается. впрочем такое и фотоскан вроде как умеет Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
fotomer 16 Жалоба Опубликовано June 17, 2015 Мне еще интересно есть ли ПО, чтобы можно было руками ставить точки - соответсвия А цель какая? Просто 3D моделька или измерение размеров? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
fotomer 16 Жалоба Опубликовано June 17, 2015 Еще такой вопрос. Я правильно понял, что для взаимного ориентирования снимков в пространстве в OpenCV нужно минимум 7 сходственных точек на 2 снимках? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано June 17, 2015 А цель какая? Просто 3D моделька или измерение размеров? Цель построить низкополигональную модель в ручную указывая точки на углах или например линии(грани). вот грубо говоря восстановление коробки, хотелось бы проставить 8 точек в углах параллелепипеда https://aerial.icg.tugraz.at/videos/3DV2014_Hofer_(1080p).mp4 похожее на то что надо http://proteus.malteschwarzkopf.de/ еще кое что http://robotics.ai.uiuc.edu/~scandido/?Structure_from_Motion вспомнилось видео с домом: Я правильно понял, что для взаимного ориентирования снимков в пространстве в OpenCV нужно минимум 7 сходственных точек на 2 снимках? точно не знаю как в opencv обычно вроде используют 8 точек. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
fotomer 16 Жалоба Опубликовано June 17, 2015 точно не знаю как в opencv обычно вроде используют 8 точек. В OpenCV Есть метод который и по 7 точкам, остальные от 8. Правда мне несколько это непонятно, ведь снимки можно сориентировать по 4-5 точкам, порылся в OpenCV, но не нашел такого метода, думал может что упустил. Для меня это критично (съемка ДТП), т.к. снимки часто весьма плохого качества. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано June 18, 2015 Если камеры калиброваны(внутренняя калибровка камеры), то используется 5-ти точечный метод. математически вроде хватает 7, а 8 точку берут для стабильности решения. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
fotomer 16 Жалоба Опубликовано June 18, 2015 Если камеры калиброваны(внутренняя калибровка камеры), то используется 5-ти точечный метод. А в OpenCV есть 5-ти точечный метод? Что-то я искал, но не нашел. математически вроде хватает 7, а 8 точку берут для стабильности решения. Не в курсе какая точность метода, допустим при измерении высоты здания? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано June 19, 2015 я в этой теме плохо разбираюсь для fundamental matrix там аж 4 метода http://docs.opencv.org/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html#findfundamentalmat так же насчет кол-ва точек The function calculates the fundamental matrix using one of four methods listed above and returns the found fundamental matrix. Normally just one matrix is found. But in case of the 7-point algorithm, the function may return up to 3 solutions ( matrix that stores all 3 matrices sequentially). а когда 5 точек(five-point algorithm) это называется essential matrix (для калиброванных камер) тут есть про five-point и eight-point algorithms http://www.cad.zju.edu.cn/home/gfzhang/training/SFM/SfM.html так же http://nghiaho.com/?p=1675 вот еще есть SFM для opencv из Ch4 of the book "Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects" https://github.com/MasteringOpenCV/code/tree/master/Chapter4_StructureFromMotion Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах