Mve: 장면 좌표계

scene2pset 앱은 장면 좌표계의 포인트 클라우드를 내보냅니다. 변환이 적용되지 않습니다. "Scene Inspect" 탭에서 UMVE의 포인트 클라우드와 장면을 로드하여 확인할 수 있습니다.

아니요, 그렇게 생각하지 않습니다. 지금은 UMVE 빌드가 없습니다. 나중에 확인하겠습니다. 그러나 이것은 scene2pset 출력입니다.

이것은 모든 점이 BB에 있지 않으므로 장면 좌표에 없음을 의미합니다.

경계 상자 또는 경계 상자를 지정하는 방법이 잘못되어야 합니다. scene2pset 는 장면 좌표계에서 출력합니다. 사실입니다. UMVE에는 올바른 매개변수를 찾는 데 도움이 되는 경계 상자 생성기가 있습니다.

경계 상자는 내 것이 아닙니다. 그것은 실제로 비전에서 나온 것입니다.Middelburry, 그리고 제가 이것을 언급하는 이유는 제가 평가를 위해 제 결과를 Middlebury에 보냈고 그들은 제 포인트가 올바른 좌표에 있지 않다고 말했고 그들은 제게 경계 상자를 사용하여 온전성 검사를 실행하도록 요청했고 위의 이미지가 결과입니다.
또한 문제 358에 대한 귀하의 답변에 따르면: " 모든 결과는 SfM에서 지시한 좌표계에 있습니다. 특정 장면 좌표계를 원하면 직접 변환해야 합니다." 포인트가 장면 좌표계에 없습니다.

Middleburry 데이터 세트에서 SfM을 실행하고 있습니까? 이것은 기본적으로 Middleburry가 기대하는 것과 아무 관련이 없는 임의의 장면 좌표계를 생성합니다. 이 작업을 올바르게 수행하려면 다음을 수행해야 합니다.

1) Middleburry 데이터 세트에 지정된 카메라 내장 및 외장을 사용하고 이를 뷰에 사용합니다. 즉, 매개변수를 meta.ini 파일에 삽입합니다.
2) 실제로 SfM을 실행하지 않고 SfM 기능을 만듭니다. 피처를 감지, 일치, 삼각 측량한 다음 카메라 매개변수를 변경하지 않는 최적화를 실행하기를 원하기 때문에 까다로운 부분입니다. 지금 당장은 이 정확한 시나리오에 대한 코드가 없다고 생각합니다.
3) Middleburry corrdinate 시스템에 있는 결과 장면에서 코드를 실행합니다.

오 좋아, 이상하고 이 XD 뒤에 있는 논리를 볼 수 없습니다. 말씀하신대로 해볼께요 2단계가 힘드실꺼에요 -_-

마지막 질문이고 잠을 자러 갈 것입니다 x') : 이 2 arg = true로 sfmrecon 을 실행하면

1. args.add_option('0', "고정 내장 함수", false, "카메라 내장 함수 최적화 안 함");
   
   
   
   1. args.add_option('0', "shared-intrinsics", false, "모든 카메라 간에 내장 공유");
   
   

작동할까요?

아니요. 외부 요소도 수정해야 하기 때문입니다. 그리고 증분 SfM 접근 방식의 특성상 외부 요소를 수정하는 것은 지원되지 않습니다.

이 단계에서 이상한 점은 무엇입니까? 1단계는 상당히 자명해야 합니다. 이러한 "실제" 카메라 매개변수가 SfM이 생성할 수 있는 것보다 우수하기 때문에 Middleburry에서 제공한 매개변수를 사용해야 합니다. MVS 가 작동하려면 SfM 포인트가 필요하기 때문에 2단계가 필요합니다. SfM 포인트가 필요하지 않은 MVS 알고리즘이 있는 경우 이 단계를 생략할 수 있습니다.

귀하가 제공한 모든 답변에 감사드립니다. 정말 도움이 됩니다.
이상한 것은 단계가 아닙니다. 그러나 sfm 매개변수가 실제와 다른 이유는 무엇입니까? 내 작업은 특별히 _dmrecon_ 작업을 기반으로 하기 때문에 두 번째 단계를 생략할 수 없습니다. 또한 깊이와 법선을 추정하기 위해 기능을 시드로 사용합니다. 이래서 이슈글도 많이 올리고 질문도 많이 하는군요 ^_^

SfM 재구성은 7차원 모호성, 즉 원래의 실제 객체에 대한 위치, 방향 및 크기를 갖습니다. 이 모호성은 첫 번째 SfM 단계에서 임의의 결정을 내림으로써 해결됩니다.

따라서 재구성은 "길을 벗어난" 것이 아니라 이 모호성과 관련하여 다릅니다.

원하는 작업을 수행하는 간단한 도구를 추가했습니다. 이 페이지를 읽어 주십시오.
https://github.com/simonfuhrmann/mve/wiki/Middlebury-Datasets

정말 고맙습니다 ,