Mve: Прицел для плотной точки

Созданный на 22 апр. 2016  ·  8Комментарии  ·  Источник: simonfuhrmann/mve

Другая схема фильтрации плотных точек основана на видении, то есть использует вид каждой точки на связанную с ней камеру и также показывает отличный результат. Но я не видел этой информации в выходном облаке точек mve. Будет ли это учтено и новая схема может быть объединена?

PS: чем больше используемой информации, тем больше потенциал для лучших результатов~

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

Ву Х.Х., Лабатут П., Понс Дж.П. и др. Высокая точность и стабильная видимость плотного мультиракурсного стереозвука[J]. Анализ шаблонов и машинный интеллект, IEEE Transactions on, 2012, 34(5): 889-901.

https://www.acute3d.com/

Самый полезный комментарий

Насколько я знаю, различия между подходами серьезные.

1) Поверхностная сетка строится из полуразреженного облака точек, тогда как MVE (FSSR) строится на сверхплотных точках.
2) Фактическая MVS выполняется на самой сетке с оптимизацией, тогда как в MVE это делается с использованием карт глубины.

Первый шаг требует тетраэдрализации в глобальной оптимизации, как упомянул Пьер. Тетраэдрализация сама по себе очень неприятна, не говоря уже о включении оптимизации для определения связности. Мне кажется, что подходы настолько разные, что я даже не хочу думать о том, чтобы жениться на них.

Ну, даже открытый исходный код может быть уродливым. На самом деле это единственный код, который может быть уродливым, потому что вы не можете видеть код с закрытым исходным кодом. ;-)

Все 8 Комментарий

В упомянутой работе используется принципиально иная техника реконструкции, чем MVE. Я в курсе этой работы. Информация о прямой видимости в основном используется для оптимизации поверхности, но MVE не выполняет никакой глобальной оптимизации ни на одном этапе конвейера (конечно, кроме BA). Я сомневаюсь, что этот метод может быть интегрирован в MVE. По крайней мере я не знаю как.

Насколько мне известно, оба метода включают четыре этапа:

Создание 1 плотного облака точек путем объединения карт глубины в каждом виде
2 реконструкция поверхности/сетки (облако точек -> треугольные грани)
3 оптимизация поверхности/сетки (глобальная или локальная)
4 текстурирование

Основное различие между двумя методами заключается в реконструкции поверхности, fssr для mve, выборе грани (триангуляция Делоне + st cut) для их работы. Линия обзора играет важную роль при реконструкции поверхности не только для оптимизации поверхности в их работе. В результате тренды fssr будут гладкими, в то время как метод, основанный на выборе граней, может сохранить острые края.

На мой взгляд, вид линии должен быть опционально экспортирован после первого этапа, затем можно было бы разработать новый этап реконструкции поверхности, последний сделать то же самое текстурирование.

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

Еще одна трудность заключается в том, что не существует разрешительной лицензированной библиотеки тетраэдрализации Делоне.
http://doc.cgal.org/latest/Triangulation_3/index.html#Chapter_3D_Triangulations => GPL
http://wias-berlin.de/software/tetgen/ => AGPL
Обратите внимание, что MVE использует разрешительную лицензию.

cgal — это то, что использовал openmvs, openmvs пытается реализовать схему выбора лиц, но их код очень и очень уродлив~

Я бы никогда не сказал, что открытый код — это некрасиво, это не очень по-доброму по отношению к авторам.
Сделать что-то открытым и сделать его доступным для всех — это хорошо.
PS: Вы должны отметить, что нет другой реализации с открытым исходным кодом «прямой видимости».
OpenMVS реализует разрез графа триангуляции тетраэдров Делоне общим способом (позволяет использовать различные алгоритмы разреза графа) со слабой видимостью поверхности и без нее.

Насколько я знаю, различия между подходами серьезные.

1) Поверхностная сетка строится из полуразреженного облака точек, тогда как MVE (FSSR) строится на сверхплотных точках.
2) Фактическая MVS выполняется на самой сетке с оптимизацией, тогда как в MVE это делается с использованием карт глубины.

Первый шаг требует тетраэдрализации в глобальной оптимизации, как упомянул Пьер. Тетраэдрализация сама по себе очень неприятна, не говоря уже о включении оптимизации для определения связности. Мне кажется, что подходы настолько разные, что я даже не хочу думать о том, чтобы жениться на них.

Ну, даже открытый исходный код может быть уродливым. На самом деле это единственный код, который может быть уродливым, потому что вы не можете видеть код с закрытым исходным кодом. ;-)

Да, моя вина, открытый исходный код следует уважать. Просто потому, что я потратил некоторое время на его изучение и обнаружил, что он немного сложен для понимания и содержит ошибки, которые не так элегантны, как MVE, в любом случае спасибо~

Я немного поиграл с Theia и OpenMVS. @daleydeng Я согласен, что в OpenMVS есть некоторые ошибки, которые полностью блокируют ваш процесс реконструкции и требуют отладки.

Я обнаружил, что OpenMVS создает довольно хорошие модели, пропуская процесс уплотнения и переходя сразу к реконструкции разреженных входных данных, а затем к их уточнению. Я ДЕЙСТВИТЕЛЬНО хотел бы, чтобы CUDA-реализация Refine работала, но у меня были проблемы со связыванием, на решение которых я еще не смог потратить время. Этот процесс довольно быстрый, так как разреженное облако содержит значительно меньше точек и, как правило, приводит к получению конечной сетки с приемлемым количеством полигонов.

Запуск Densify+Reconstruct+Refine занимает НАМНОГО больше времени и создает очень большую сетку. Однако качество лучше при заполнении областей, которые не были покрыты разреженными.

Текстурирование также очень хорошо, и я ценю, что OpenMVS предлагает полный пакет и имеет открытый исходный код.

Сейчас мне интересно заниматься MVE, и я с нетерпением жду возможности узнать больше.

Была ли эта страница полезной?
0 / 5 - 0 рейтинги

Смежные вопросы

Jus80687 picture Jus80687  ·  11Комментарии

HelliceSaouli picture HelliceSaouli  ·  12Комментарии

HelliceSaouli picture HelliceSaouli  ·  14Комментарии

MaxDidIt picture MaxDidIt  ·  30Комментарии

GustavoCamargoRL picture GustavoCamargoRL  ·  13Комментарии