Mve: 密集したポイントの視界

作成日 2016å¹´04月22日  Â·  8コメント  Â·  ソース: simonfuhrmann/mve

もう1つの高密度ポイントフィルタリングスキームは、ビューベースです。これは、関連するカメラへの各ポイントのサイトを使用し、優れた結果も示します。 しかし、私はmveによる出力点群でこの情報を見ていません。 これが考慮され、新しいスキームがマージされる可能性がありますか?

PS:使用される情報が多いほど、より良い結果が得られる可能性が高くなります〜

参照:
https://github.com/cdcseacave/openMVS

Vu HH、Labatut P、Pons JP、他高精度と視認性の一貫した高密度マルチビューステレオ[J]。 パターン分析とマシンインテリジェンス、IEEE Transactions on、2012、34(5):889-901。

https://www.acute3d.com/

最も参考になるコメント

私の知る限り、アプローチの違いは深刻です。

1)サーフェスメッシュは半スパースポイントクラウドから構築されますが、MVE(FSSR)は超高密度ポイント上に構築されます
2)実際のMVSはメッシュ自体で最適化されて実行されますが、MVEでは深度マップを使用して実行されます

ピエールが述べたように、最初のステップは大域的最適化における四面体化を必要とします。 四面体化自体は非常に厄介で、接続性を決定するための最適化を含めることについてさえ話していません。 私にはアプローチが非常に異なっているように思われるので、私はそれらと結婚することさえ考えたくありません。

そしてまあ、オープンソースコードでさえ醜いことがあります。 実際、近いソースのコードを見ることができないため、醜い可能性があるのはこのコードだけです。 ;-)

全てのコメント8件

参照されている作品は、MVEとは根本的に異なる再構成手法を使用しています。 私はこの仕事を知っています。 視線情報は主に表面の最適化に使用されますが、MVEはパイプラインのどの段階でもグローバルな最適化を実行しません(もちろんBAを除く)。 この手法がMVEに統合されている、または統合できるとは思えません。 少なくとも方法はわかりません。

私の知る限り、どちらの手法にも4つの段階があります。

各ビューで深度マップを融合することによる1つの密な点群の生成
2つのサーフェス/メッシュの再構築(点群->三角形の面)
3サーフェス/メッシュの最適化(グローバルまたはローカル)
4テクスチャリング

2つの手法の主な違いは、表面再構成、mveのfssr、作業の面選択(delaunay三角形分割+ stカット)です。 視線は、作業における表面の最適化だけでなく、表面の再構成にも重要な役割を果たします。 fssrの結果は滑らかになりますが、面選択ベースの方法ではシャープなエッジを維持できます。

私の意見では、ラインの光景は、最初の段階の後にオプションでエクスポートする必要があります。その後、新しい表面再構成段階を開発し、最後に同じテクスチャリングを行います。

https://github.com/cdcseacave/openMVS/wiki/Modules

もう1つの問題は、パーミッシブライセンスのDelaunay四面体化ライブラリがないことです。
http://doc.cgal.org/latest/Triangulation_3/index.html#Chapter_3D_Triangulations => GPL
http://wias-berlin.de/software/tetgen/ => AGPL
MVEはパーミッシブライセンスを使用することに注意してください。

cgalはopenmvsが使用したものであり、openmvsは顔選択スキームを実装しようとしていますが、そのコードは非常に醜いです〜

私はオープンソースコードが醜いとは決して言いません、これは作者にあまり親切ではありません
何かをオープンソースにして、誰でも使えるようにするのはいいことです。
PS:他に「見通し」のオープンソース実装はないことに注意してください。
OpenMVSは、一般的な方法(さまざまなグラフカットアルゴリズムの使用を可能にする)で、弱い表面の可視性を使用せずに、delaunay四面体三角測量のグラーカットを実装します。

私の知る限り、アプローチの違いは深刻です。

1)サーフェスメッシュは半スパースポイントクラウドから構築されますが、MVE(FSSR)は超高密度ポイント上に構築されます
2)実際のMVSはメッシュ自体で最適化されて実行されますが、MVEでは深度マップを使用して実行されます

ピエールが述べたように、最初のステップは大域的最適化における四面体化を必要とします。 四面体化自体は非常に厄介で、接続性を決定するための最適化を含めることについてさえ話していません。 私にはアプローチが非常に異なっているように思われるので、私はそれらと結婚することさえ考えたくありません。

そしてまあ、オープンソースコードでさえ醜いことがあります。 実際、近いソースのコードを見ることができないため、醜い可能性があるのはこのコードだけです。 ;-)

ええ、私のせいです、オープンソースは尊重されるべきです。 しばらく勉強してみたところ、少しわかりづらくてバギーでMVEほどエレガントではないので、とにかくありがとう〜

私はTheiaとOpenMVSでかなり遊んでいます。 @daleydeng OpenMVSには、再構築プロセスを完全にブロックし、デバッグを必要とするバグがいくつかあることに同意します。

OpenMVSは、高密度化プロセスをスキップし、スパース入力を再構築してからそれを改良するときに、かなり良いモデルを生成することを発見しました。 本当にRefineのCUDA実装を機能させたいのですが、まだ解決に時間を費やすことができていないリンクの問題がありました。 スパースクラウドに含まれるポイントが大幅に少なくなり、通常、許容可能なポリゴン数も含む最終メッシュが生成されるため、このプロセスは非常に高速です。

Densify + Reconstruct + Refineを実行すると、はるかに時間がかかり、非常に大きなメッシュが生成されます。 ただし、スパースがカバーしなかった領域を埋めると、品質は向上します。

テクスチャリングも非常に優れており、OpenMVSが完全なパッケージを提供し、オープンソースであることを感謝しています。

私は今MVEに興味があり、もっと学ぶことを楽しみにしています。

このページは役に立ちましたか?
0 / 5 - 0 評価

関連する問題

HelliceSaouli picture HelliceSaouli  Â·  14コメント

Jus80687 picture Jus80687  Â·  11コメント

MaxDidIt picture MaxDidIt  Â·  30コメント

GustavoCamargoRL picture GustavoCamargoRL  Â·  13コメント

HelliceSaouli picture HelliceSaouli  Â·  12コメント