複数枚の2D画像から、カメラの3D姿勢情報と被写体の疎(sparse)な3D点群を推定するのがStructure from Motionという手法。そこで求めたカメラの姿勢、点群の情報を使ってさらに密(dense)な点群を求めるのがMulti-View Stereoという手法。
Structure from Motionのライブラリは結構色々あるみたいなんだけど、そこから密な点群を求めるMulti-View Stereoのライブラリはあんまり見かけないんだよね。(PMVSというツールは有名ですが)
このOpenMVS(Multi-View Stereo)は、名前の通り、密な点群を復元するMulti-View Stereoのアルゴリズムを実装したライブラリ。OpemMVS自体はAGPLライセンスだけど、依存しているサードパーティのライブラリが細々と沢山あり、それぞれのライセンスに従うのでこちらを参照。
OpenMVS
OpenMVS(Multi-View Stereo)は、コンピュータビジョン科学者、特にMulti-View Stereo reconstructionの分野を対象としたライブラリです。
Structure-from-Motionのパイプラインを実装した(OpenMVGなどの)オープンソースプロジェクトを使えば、入力画像セットからカメラの姿勢や疎な3次元点群を復元できますが、それだけではphotogrammetry chain-flowの最後のプロセスが欠けています。OpenMVSは、この最後のプロセス、再構築するシーンの完全なサーフェイスを復元するためのアルゴリズムを提供します。
OpenMVSへの入力はカメラの姿勢セットと疎な点群、OpenMVSからの出力はテクスチャ付きのMeshになります。
このプロジェクトの主な特長は以下の通りです。
- 密な点群の復元：可能な限り完全・正確な点群を得るための復元
- Meshの再構築：入力点群から高品質なMesh表面を推定するためのMesh再構築
- Meshの分割：全てのディティールを復元するためのMesh分割
- Meshのテクスチャリング：Meshを着色するためのシャープで正確なテクスチャ計算
詳細なドキュメントはWikiをご覧ください。
スポンサーリンク
このライブラリ、OpenMVGのドキュメントで紹介されていたのだ。
OpenMVGのドキュメントによると、OpenMVGとOpenMVSの連携は比較的簡単にできるみたい。
ソースコードはGitHubにある↓
https://github.com/cdcseacave/openMVS
ドキュメントはGitHub上のWikiに↓
https://github.com/cdcseacave/openMVS/wiki
OpenMVGの出力結果をOpenMVSの入力に使う例も載ってる↓
使い方
追記：ドキュメントに従ってサンプルを動かしてみた↓
関連資料
Multi-View Stereoについては、毎度おなじみコンピュータビジョン最先端ガイド5と、コンピュータビジョン勉強会＠関東の第28回の資料が参考になる。
スポンサーリンク