PythonのStructure from Motionライブラリ『OpenSfM』

スウェーデンのスタートアップMapillary社が公開しているOpenSfMというStructure from Motion用のライブラリがあるそうです。ライセンスは簡易BSDライセンス(Simplified BSD License)。2条項BSDライセンス(BSD 2-Clause license)とも呼ばれるやつで、著作権を表示すれば商用利用、修正、配布、サブライセンスOKだ。

OpenSfM

OpenSfMは、OpenCVを用いてPythonで書かれたStructure from Motionライブラリです。このライブラリは、複数枚の画像からカメラの姿勢と3Dシーンを再構成するための処理パイプラインとして機能します。ロバストでスケーラブルな復元パイプラインの構築を重視したStructure from Motionの基本モジュール(特徴検出/マッチング、minimal solvers)で構成されています。
また、外部センサー(例えば、GPS、加速度センサー)の値を統合し、地理的な位置合わせや、よりロバストな結果を得ることができます。JavaScriptのビューアを設けており、モデルのプレビューや、パイプラインのデバッグに利用できます。

要はスマートフォンなどで撮影した複数枚の画像からGoogleストリートビューのようなものを作成するためのライブラリということのようです。画像だけでなくGPSや加速度センサーの情報も利用するあたり、とてもストリートビュー的な規模を意識している感じ。専用の撮影車両に依存しない、スマホユーザー達による民主的なストリートビュー作成ツールと言ったところ。
https://blog.mapillary.com/update/2014/12/15/sfm-preview.html

このライブラリは、クラウドソーシングでストリート映像を作成するプロジェクトのためのものですかね。↓
http://gigazine.net/news/20140903-mapillary/
https://jp.techcrunch.com/2018/09/15/2018-09-13-mapillary-rekognition-amazon/

このライブラリを使うには以下の依存ライブラリも必要となります。

依存ライブラリ

OpenCV

OpenGV

Ceres Solver

Boost Python

NumPy, SciPy, Networkx, PyYAML, exifread

OpenCVだけでなくOpenGVも使っているんですね。

画像からカメラの3次元位置・姿勢を推定するライブラリ『OpenGV』

2D画像からの3D情報復元について調べていたらこんなオープンソースライブラリを見つけた。↓ The OpenGV library OpenGVライブラリは、キャリブレーション済みカメラの姿勢計算に必要となる幾何学アルゴリズムを効率的...

QiitaではDocker上で動かす方法を書いている人がいる。
http://qiita.com/takahi/items/c0b21714a62935f67606

名称の”SfM”は”Structure from Motion”の略だと思うけど、カメラ位置の推定と撮影画像の補間までもStructure from Motionと呼ぶんですかね。てっきり3次元形状復元までの処理も含めてStructure from Motionだと思っていた。

このライブラリのリポジトリをGourceで可視化した動画を見つけた。2013年から始まってるのね。

https://www.youtube.com/watch?v=7YHvFVwUwcw

むちゃくちゃ巨大なライブラリというわけでもなさそうだな。