Mve: 조밀한 점에 대한 시야

참조된 작업은 MVE와 근본적으로 다른 재구성 기술을 사용합니다. 나는 이 작품을 알고 있다. 시선 정보는 주로 표면 최적화에 사용되지만 MVE는 파이프라인의 어떤 단계에서도 전역 최적화를 수행하지 않습니다(물론 BA 제외). 이 기술이 MVE에 통합되거나 통합될 수 있는지 의심됩니다. 적어도 나는 방법을 모른다.

내가 아는 한 두 기술에는 다음과 같은 4단계가 포함됩니다.

각 View에서 Depth Map을 융합하여 1개의 Dense Point Cloud 생성
2개의 표면/메쉬 재구성(포인트 클라우드 -> 삼각형 면)
3 표면/메시 최적화(전역 또는 로컬)
4 텍스처링

두 기술의 주요 차이점은 표면 재구성, mve의 경우 fssr, 작업을 위한 면 선택(들로네 삼각 측량 + st 컷)입니다. 시선은 작업에서 표면 최적화뿐만 아니라 표면 재구성에 중요한 역할을 합니다. fssr의 결과는 부드러운 경향이 있는 반면 면 선택 기반 방법은 날카로운 모서리를 유지할 수 있습니다.

제 생각에는 첫 번째 단계 이후에 선택적으로 선의 시야를 내보내야 하며, 그런 다음 새로운 표면 재구성 단계를 개발하고 마지막으로 동일한 텍스처링을 수행해야 합니다.

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

또 다른 어려움은 허가된 Delaunay 사면체화 라이브러리가 없다는 것입니다.
http://doc.cgal.org/latest/Triangulation_3/index.html#Chapter_3D_Triangulations => GPL
http://wias-berlin.de/software/tetgen/ => AGPL
MVE는 허용 라이선스를 사용합니다.

cgal은 openmvs가 사용하는 것이고 openmvs는 얼굴 선택 체계를 구현하려고 하지만 그들의 코드는 매우 추악합니다~

나는 오픈 소스 코드가 추하다고 말하지 않을 것입니다. 이것은 작성자에게 그다지 친절하지 않습니다.
무언가를 오픈 소스로 만들어 누구나 사용할 수 있게 하는 것은 좋은 일입니다.
추신: 다른 "시선" 오픈 소스 구현이 없다는 점에 유의해야 합니다.
OpenMVS는 일반적인 방식(다양한 그래프 컷 알고리즘 사용 가능)으로 약한 표면 가시성을 포함하거나 포함하지 않는 들로네 사면체 삼각분할의 그래 컷을 구현합니다.

내가 아는 한 접근 방식의 차이는 심각합니다.

1) 표면 메쉬는 반 희소 포인트 클라우드에서 구축되는 반면 MVE(FSSR)는 초밀도 포인트 클라우드에서 구축
2) 실제 MVS는 최적화를 통해 메시 자체에서 수행되지만 MVE에서는 깊이 맵을 사용하여 수행됩니다.

첫 번째 단계는 Pierre가 언급한 것처럼 전역 최적화에서 사면체화가 필요합니다. 사면체화 자체는 연결을 결정하기 위한 최적화를 포함하는 것에 대해 이야기하지도 않고 매우 불쾌합니다. 저에게는 접근 방식이 너무 달라서 결혼에 대해 생각하고 싶지도 않은 것 같습니다.

그리고 오픈 소스 코드도 보기 흉할 수 있습니다. 사실 이것은 가까운 소스 코드를 볼 수 없기 때문에 보기 흉할 수 있는 유일한 코드입니다. ;-)

네, 제 잘못입니다. 오픈소스는 존중받아야 합니다. 조금 시간을 들여 공부했는데 MVE만큼 우아하지 않고 이해하기가 조금 어렵고 버그가 있다는 것을 알았기 때문에 어쨌든 감사합니다~

저는 Ia와 OpenMVS를 꽤 많이 가지고 놀았습니다. @daleydeng 재구성 프로세스를 완전히 차단하고 디버깅이 필요한 OpenMVS에 몇 가지 버그가 있다는 데 동의합니다.

나는 OpenMVS가 고밀도화 프로세스를 건너뛰고 희소 입력을 재구성한 다음 그것을 정제할 때 꽤 좋은 모델을 생성한다는 것을 발견했습니다. Refine의 CUDA 구현을 실제로 구현하고 싶지만 아직 해결하는 데 시간을 할애할 수 없는 연결 문제가 있었습니다. 이 프로세스는 희소 구름이 훨씬 적은 포인트를 포함하고 일반적으로 허용 가능한 폴리곤 개수도 포함하는 최종 메시를 생성하기 때문에 매우 빠릅니다.

Densify+Reconstruct+Refine을 실행하면 훨씬 더 오래 걸리고 매우 큰 메쉬가 생성됩니다. 그러나 희소성이 포함되지 않은 영역을 채울 때 품질이 더 좋습니다.

텍스처링도 매우 훌륭하고 OpenMVS가 완전한 패키지를 제공하고 오픈 소스라는 점에 감사합니다.

저는 지금 MVE에 관심이 있고 더 많은 것을 배우기를 고대하고 있습니다.