Openmvg: ¿Documentación apropiada?

Sabemos que nos faltaba una documentación más fácil de usar con algunos tutoriales, pero tratamos de hacer todo lo posible para solucionarlo. Por cierto, puede encontrar información en varios lugares (desde la vista de nivel alto hasta la vista de nivel bajo):

• use las tuberías de Python propuestas (secuenciales / globales ubicadas en su directorio de software de compilación / sfm) para tener una herramienta de reconstrucción completa (desde imágenes hasta vista / estructura) (tal vez lo mejor para comenzar con openMVG);
  
  
  
  • consulte los ejecutables en software / sfm para ver qué puede hacer con la biblioteca (en un enfoque más paso a paso);
  
  
• eche un vistazo a las muestras (constrúyalo si aún no lo ha hecho), ilustran algunos puntos específicos de la biblioteca;
• Eche un vistazo a unit_tests, a menudo proporcionan una forma (mínima) de usar estructuras / funciones internas de openMVG.

Si no encuentra su información específica, díganos qué desea hacer.

¡Gracias por tu respuesta! Los miraré. Si sigo atascado, les daré una actualización.

Sentirse libre:

• para cerrar el problema cuando tenga la respuesta a su pregunta.
• para compartir los resultados de la reconstrucción (captura de pantalla); -0

Logré obtener algunos resultados utilizando la canalización de Python incremental y prefabricada y PMVS (ver más abajo).

Como puede ver, sólo una "mitad" de la copa fue reconstruida correctamente, con algunos pequeños agujeros. ¿Qué estoy haciendo mal? Tomé muchas fotos de la copa, rodeándola varias veces a diferentes alturas.

Editar: Imágenes de la taza original (por supuesto, solo dos de ellas;))

Gracias por compartir.

La reconstrucción no está completa ya que el gráfico de conexión de la imagen debe cortarse en alguna parte (ciertamente menos característica para alguna parte de los modelos).
Puede echar un vistazo al gráfico registrado en el directorio correspondiente -> archivos svg (si tiene instalado graphviz, se exportan).

Puede intentar hacer que el gráfico sea más denso usando un ajuste preestablecido en el detector de características agregando la opción -p HIGH en el binario ComputeMatches (hágalo en un nuevo directorio de salida, de lo contrario se leerá la característica anterior).

O haga el mismo conjunto de datos agregando un papel de diario debajo de su taza para tener más textura y, por lo tanto, coincidencias de características más confiables de una vista a otra.

¡Gracias por la rápida respuesta! Veamos qué se me ocurre 👍

Estoy enfrentando algunos problemas, pero por ahora voy a cerrar este problema, ya que la pregunta real ya fue respondida. Voy a reabrir, si hay algo nuevo que informar.