openMVGをWindows10 Visual Studio 2015環境でビルドする

Windows環境でOpenCVのsfmモジュールをビルドするのはえらい面倒だったので、変にOpenCVにこだわるのはやめようと思う。



以前見つけたopenMVGをビルドしてみる。
複数視点画像から3次元形状を復元するライブラリ『openMVG』
最近、この手の2D→3D復元系のライブラリを色々と調べている。何となく、自分で3D復元ツールを作ってみたくてね。この間のOpenGVは複数画像からカメラ(視点)の3次元位置・姿勢を推定するライブラリだった。↓こっちのopenMVG...


openMVGの公式ドキュメントによると、openMVGは他の依存ライブラリを別途ビルドする必要がなく、openMVGのリポジトリ一式だけでビルドできるようだ。(cereal, glfw, osi_clpdependenciesディレクトリに入れておく必要がありますが)

openMVG documentation!

依存関係

openMVGはスタンドアローンのディストリビューションです。使用するにあたって、追加で依存ライブラリ群をインストールする必要はありません。Linux環境では、ローカルのpng, zlib, jpegライブラリを利用することもできます。

オプションで外部のライブラリとリンクしたビルドもできるようだけど、まずはopenMVG単体でビルドして遊んでみることにする。(ちょっと欲を出して自前でOpenCVやら何やらも含めてビルドしようとしたらエラー地獄にはまったのは内緒)

CMake GUIで基本的にデフォルト設定のままで、唯一、サンプルもビルドするように追加で指定してからGenerateですんなりVisual Studio 2015でビルドできた。


スポンサーリンク


まずはサンプルを動かしながら勉強していく。公式ドキュメントのサンプル解説ページを自分用にざっと翻訳。↓

openMVG samples

openMVGは特徴量のチェックの実装に強くフォーカスしています。そのため、主要な特徴量を利用するサンプルとして(コードの使い方を知る手助けとなるような)ユニットテストを提供しています。

サンプルはショーケースやチュートリアルとしてご覧いただけます:

imageData

以下の実装例で使うのための画像ファイル。

features_siftPutativeMatches

このサンプルの内容:

  • SIFT特徴と記述の抽出
  • 特徴のマッチング
  • マッチング結果の表示

features_affine_demo

このサンプルの内容:

  • MSER/MSCR特徴量による領域検出
  • 領域にフィッティングした楕円の表示

features_image_matching

このサンプルの内容:

  • Image_describerインターフェイスを使った特徴・記述の抽出
  • 検出した領域のマッチング
  • 検出した特徴とマッチング処理結果の対応点の表示

features_kvld_filter

このサンプルの内容:

  • K-VLDフィルタによる対応関係の推定 [KVLD12]

features_repeatability

オックスフォード大の画像データベース“Affine Covariant Regions Datasets”を使って、特徴・記述によるマッチングの精度を測定する方法


スポンサーリンク

multiview_robust_homography

このサンプルの内容:

  • マッチングした特徴間のロバストなホモグラフィー推定

multiview_robust_homography_guided

このサンプルの内容:

  • マッチングした特徴間のロバストなホモグラフィー[H]推定
  • 推定したマッチングをH Guided Filterで拡張
  • クエリ画像をリファレンス画像上にワープ

multiview_robust_fundamental

このサンプルの内容:

  • マッチングした特徴間のロバストな基礎行列推定

multiview_robust_fundamental_guided

このサンプルの内容:

  • マッチングした特徴間のロバストな基礎行列[F]推定
  • 推定したマッチングをF Guided Filterで拡張

multiview_robust_essential

このサンプルの内容:

  • マッチングした特徴間のロバストな基本行列[E]推定
  • 対応点の三角測量による3次元構造の算出

multiview_robust_essential_ba

このサンプルの内容:
以下の異なるカメラモデルで、シーンの構造とモーションをbundle_adjustmentで補正する:

  • [X], [f,R|t] (別々のカメラ)での補正
  • [X], [R|t], 共通の[f]での補正
  • [X], [R|t], 共通のBrown–Conrady歪みモデルでの補正

multiview_robust_essential_spherical

このサンプルの内容:

  • 2つの球面パノラマ間のロバストな基本行列[E]推定
  • 対応点から三角測量

exif_Parsing

このサンプルの内容:

  • JPEGファイルのEXIFメタデータのパース

exif_sensorWidthDatabase

このサンプルの内容:

  • カメラセンサーをデータベースと併用する

cameras_undisto_Brown

このサンプルの内容:

  • Brown–Conrady歪みモデルの既知の放射パラメータを用いた画像の歪み補正

本リストの拡充作業への参加に躊躇はいりません。

公式ドキュメントではサンプルが15個あるみたいに書いてあるけど、GitHubのリポジトリ上には14個しかなかったぞ。exif_sensorWidthDatabaseってどこにあるんだ?

PDFのドキュメントも存在するんですね↓

openMVG Documentation | Pierre MOULON & Bruno DUISIT

チュートリアルスライド資料も見つけた↓

OpenMVG Tutorial

部分的にフランス語っぽいですが。。。
この資料によると、openMVGにGUIを付けたプロジェクトRegard3Dというのがあるらしい。何だ面白そうじゃないか。


スポンサーリンク

関連記事

ZBrushのZScript入門
U-Net:ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法
Kinect for Windows V2のプレオーダー開始
クリエイターのための機械学習ツール『Runway ML』
OpenCVの超解像処理モジュール『Super Resolution』
OpenCV バージョン4がリリースされた!
機械学習手法『Random Forest』
Webサイトのワイヤーフレームが作成できるオンラインツール
組み込み向けのWindows OS 『Windows Embedded』
ポリゴン用各種イテレータと関数セット
Raspberry Pi 2を買いました
TeleSculptor:空撮動画からPhotogrammetryするツール
C#で使える可読性重視のディープラーニングライブラリ『KelpNet』
CGAN (Conditional GAN):条件付き敵対的生成ネットワーク
海外ドラマのChromaKey
WordPress on Windows Azure
ベイズ推定とグラフィカルモデル
Mitsuba 2:オープンソースの物理ベースレンダラ
Visual Studioでユーザー定義のSyntax HighLightを設定する方法
Konashiを買った
3分の動画でプログラミングを学習できるサイト『ドットインストール』
写真に3Dオブジェクトを違和感無く合成する『3DPhotoMagic』
軽量なジオメトリ処理ライブラリ『libigl』
Twitter APIのPythonラッパー『python-twitter』
WordPressのサーバ引っ越し方法を考える
書籍『仕事ではじめる機械学習』を読みました
スクレイピング
オープンソースのIT資産・ライセンス管理システム『Snipe-IT』
UnrealCV:コンピュータビジョン研究のためのUnreal Engineプラグイン
画像中の人物表面のUV座標を推定する『DensePose』
UnityでShaderの入力パラメータとして行列を渡す
手を動かしながら学ぶデータマイニング
C#で使える機械学習ライブラリ『Accord.NET Framework』
MRenderUtil::raytrace
Unityからkonashiをコントロールする
Pythonのソースコードに特化した検索エンジン『Nullege』
OpenMVSのサンプルを動かしてみる
Unityで強化学習できる『Unity ML-Agents』
オープンソースの顔認識フレームワーク『OpenBR』
GAN (Generative Adversarial Networks):敵対的生成ネットワーク
Faceshiftで表情をキャプチャしてBlender上でMakeHumanのメッシュを動かすデモ
顔追跡による擬似3D表示『Dynamic Perspective』

コメント