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

AmazonEC2のインスタンスをt1.microからt2.microへ移行する
Google App Engine上のWordPressでFlickrの画像を貼る
Mean Stack開発の最初の一歩
ArUco:OpenCVベースのコンパクトなARライブラリ
Mask R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出・Instance Segmentatio...
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』
自前のShaderがおかしい件
コンピュータビジョン研究のためのUnreal Engineプラグイン『UnrealCV』
WordPressプラグインによるサイトマップの自動生成
RSSフィードを読込んで表示するWordpressプラグイン『RSSImport』
ブログが1日ダウンしてました
MRenderUtil::raytrace
WordPress on Windows Azure
OpenCVでiPhone6sのカメラをキャリブレーションする
MFnMeshクラスのsplit関数
Fast R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出手法
CGAN (Conditional GAN):条件付き敵対的生成ネットワーク
OpenCVの超解像処理モジュール『Super Resolution』
Pythonのソースコードに特化した検索エンジン『Nullege』
iPhone x ロボットハッカソン~RomoのiPhone用SDKで目覚ましアプリを作る~
U-Net:ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法
konashiのサンプルコードを動かしてみた
AMIMOTO(PVM版)で作成したインスタンスをAMIMOTO (HVM版)へ移行する
OpenCVの超解像(SuperResolution)モジュールを試す
機械学習手法『Random Forest』
ZBrush 2018での作業環境を整える
Amazon Web ServicesでWordPress
MFnDataとMFnAttribute
BlenderのPython環境にPyTorchをインストールする
OANDAのfxTrade API
Quartus II
OpenCV 3.1から追加されたSfMモジュール
写真から3Dメッシュの生成・編集ができる無料ツール『Autodesk Memento』
ポリゴン用各種イテレータと関数セット
Unreal Engineの薄い本
MeshroomでPhotogrammetry
iPadをハンディ3Dスキャナにするガジェット『iSense 3D Scanner』
仮想関数
ディープラーニング
FacebookがDeep learningツールの一部をオープンソース化
立体視を試してみた
OpenMayaRender

コメント