Mve: दृश्य समन्वय प्रणाली

scene2pset ऐप सीन कोऑर्डिनेट सिस्टम में पॉइंट क्लाउड एक्सपोर्ट करता है। कोई परिवर्तन लागू नहीं किया जाता है। आप "सीन इंस्पेक्ट" टैब में UMVE में पॉइंट क्लाउड और सीन लोड करके चेक कर सकते हैं।

नहीं, मुझे ऐसा नहीं लगता। मेरे पास अभी UMVE बिल्ड इन नहीं है मैं बाद में जाँच करूँगा। लेकिन यह दृश्य 2pset आउटपुट है।

इसका मतलब है कि सभी बिंदु बीबी में नहीं हैं इसलिए वे दृश्य समन्वय में नहीं हैं

आपका बाउंडिंग बॉक्स, या आप बाउंडिंग बॉक्स को कैसे निर्दिष्ट करते हैं, गलत होना चाहिए। scene2pset दृश्य समन्वय प्रणाली में आउटपुट, यह एक तथ्य है। UMVE में एक बाउंडिंग बॉक्स क्रिएटर भी है जो आपको सही पैरामीटर खोजने में मदद कर सकता है।

बाउंडिंग बॉक्स मेरा नहीं है। यह वास्तव में दृष्टि से है। मिडलबरी, और इसका कारण यह है कि मैंने अपना परिणाम मूल्यांकन के लिए मिडिलबरी को भेजा और उन्होंने कहा कि मेरे अंक सही समन्वय में नहीं हैं और उन्होंने मुझे अपने बाउंडिंग बॉक्स का उपयोग करके विवेक जांच चलाने के लिए कहा। उपरोक्त छवि परिणाम है।
अंक 358 के लिए आपके उत्तर के अनुसार: "सभी परिणाम SfM द्वारा निर्देशित समन्वय प्रणाली में हैं। यदि आप एक विशिष्ट दृश्य समन्वय प्रणाली चाहते हैं, तो आपको इसे स्वयं बदलना होगा"। बिंदु दृश्य समन्वय प्रणाली में नहीं हैं

क्या आप मिडिलबरी डेटासेट पर SfM चला रहे हैं? यह मूल रूप से एक मनमाना दृश्य समन्वय प्रणाली बनाएगा जिसका मिडिलबरी की अपेक्षा से कोई लेना-देना नहीं है। यदि आप इसे ठीक से करना चाहते हैं, तो आपको यह करना होगा:

1) मिडिलबरी डेटासेट में निर्दिष्ट कैमरा इंट्रिनिक्स और एक्सट्रिंसिक्स का उपयोग करें, और दृश्यों के लिए इसका उपयोग करें, यानी, पैरामीटर को meta.ini फाइलों में डालें।
2) वास्तव में SfM चलाए बिना SfM सुविधाएँ बनाएँ। यह मुश्किल हिस्सा है, क्योंकि आप सुविधाओं का पता लगाना, मिलान करना, त्रिकोण बनाना चाहते हैं, और फिर एक ऑप्टिमाइज़ेशन चलाना चाहते हैं जो कैमरा मापदंडों को नहीं बदलता है। मुझे नहीं लगता कि हमारे पास अभी इस सटीक परिदृश्य के लिए कोड है।
3) परिणामी दृश्य पर अपना कोड चलाएँ, जो कि मिडिलबरी कोर्डिनेट सिस्टम में है।

ओह ठीक है, यह अजीब है और मुझे इस एक्सडी के पीछे तर्क नहीं दिख रहा है। मैंने वही किया जो आपने कहा था, लेकिन चरण 2 कठिन होने वाला है -__-

आखिरी सवाल और मैं सोने जाऊँगा x'): अगर मैं इस 2 arg = true के साथ sfmrecon चलाता हूँ

1. args.add_option('0', "fixed-intrinsics", false, "डोंट ऑप्टिमाइज़ कैमरा इंट्रिनिक्स");
   
   
   
   1. args.add_option ('0', "साझा-आंतरिक", झूठा, "सभी कैमरों के बीच साझा करें");
   
   

क्या यह काम करेगा?

नहीं, क्योंकि आपको एक्सट्रिंसिक्स को भी ठीक करना होगा। और एक्सट्रिंसिक्स को ठीक करना वृद्धिशील SfM दृष्टिकोण की प्रकृति द्वारा समर्थित नहीं है।

इन चरणों में क्या अजीब है? चरण 1 काफी आत्म-व्याख्यात्मक होना चाहिए, आपको मिडिलबरी प्रदान किए गए मापदंडों का उपयोग करना होगा क्योंकि ये "जमीनी सच्चाई" कैमरा पैरामीटर किसी भी एसएफएम द्वारा उत्पादित की तुलना में बेहतर हैं। चरण 2 आवश्यक है क्योंकि हमारे MVS को कार्य करने के लिए SfM बिंदुओं की आवश्यकता होती है। यदि आपके पास एक MVS एल्गोरिथम है जिसके लिए SfM अंक की आवश्यकता नहीं है, तो आप शायद इस चरण को छोड़ सकते हैं।

आपके द्वारा प्रदान किए गए सभी उत्तरों के लिए धन्यवाद। यह वास्तव में मददगार है।
यह कदम अजीब नहीं हैं। लेकिन क्यों sfm पैरामीटर जमीनी सच्चाई से दूर हैं। और नहीं, मैं दूसरे चरण को नहीं छोड़ सकता क्योंकि मेरा काम आपके काम पर आधारित है, विशेष रूप से _dmrecon_, मैं गहराई और मानदंडों का अनुमान लगाने के लिए बीज के रूप में सुविधाओं का भी उपयोग करता हूं। यही कारण है कि मैं बहुत सारे मुद्दे पोस्ट कर रहा हूं और इतने सारे प्रश्न पूछ रहा हूं ^__^

SfM पुनर्निर्माण में 7 आयामी अस्पष्टता है, जो मूल वास्तविक दुनिया वस्तु के संबंध में स्थिति, अभिविन्यास और पैमाना है। इस अस्पष्टता को पहले SfM चरणों में कुछ मनमाने निर्णय लेने के द्वारा हल किया जाता है।

तो पुनर्निर्माण "रास्ता बंद" नहीं है, बस इस अस्पष्टता के संबंध में अलग है।

मैंने एक साधारण टूल जोड़ा जो वह करता है जो आप चाहते हैं। कृपया इस पेज को पढ़ें।
https://github.com/simonfuhrmann/mve/wiki/Middlebury-Datasets

बहुत - बहुत धन्यवाद ,