Open5
NeRF理解のためのコンピュータビジョンに関する資料
![dhirooka](https://res.cloudinary.com/zenn/image/fetch/s--osnvph_A--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_70/https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/avatar/af96fd8609.jpeg)
ピンホールカメラモデル
- カメラ内部パラメータ:焦点距離、主点
- 計算上はカメラ座標上の位置を画像上の(ピクセルの)位置に変換する役割を果たす
- カメラ外部パラメータ:世界座標系に対するカメラ座標系の回転・並進
- 歪みパラメータ:Radial, Tangential歪み
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COLMAP
インストール
環境:mac OS Big Sur(バージョン11.4)
Pre-build binaryを使うとstructure-from-motionの処理中に落ちたのでソースからビルドする。
依存ライブラリの一つであるQtについて、COLMAPはバージョン5を想定している。2021/07/13現在で素直にbrewでQtをインストールするとバージョン6がインストールされるので、明示的にバージョン5を指定する。
brew install qt@5
コンパイル時も適切にQt5の場所を指定する(以下はドキュメント中の該当箇所を自分の環境用に修正)。
# cmake .. -DQt5_DIR=/usr/local/opt/qt/lib/cmake/Qt5
cmake .. -DQt5_DIR=/usr/local/opt/qt5/lib/cmake/Qt5
サンプルデータ
South Buildingデータが400MBくらいで扱いやすい。再構成結果↓
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OpenMVS
インストール
環境:mac OS Big Sur(バージョン11.4)
COLMAPの解析結果に対するMVS
まずCOLMAPの処理時に、denseモデルのチェックボックスをオンにして実行する。South Buildingデータを用いた場合以下のようなディレクトリができる。
dense
└── 0
├── images
├── run-colmap-geometric.sh
├── run-colmap-photometric.sh
├── sparse
└── stereo
OpenMVSではこれを対象に復元を行う。
/usr/local/bin/OpenMVS/InterfaceCOLMAP -i dense/0 -o scene.mvs
/usr/local/bin/OpenMVS/DensifyPointCloud scene.mvs
処理結果のMVSファイルは付属のビュワーを用いて確認できる。PLY形式のファイルも合わせて生成されるので、対応したツールがあればこちらを読み込んでも良い。
/usr/local/bin/OpenMVS/Viewer -i scene_dense.mvs