複数画像から3次元形状を再構築するライブラリ『Multi-View Environment』

ここのところ、やたらと2D→3D関連のライブラリやツールについて調べています。

このMVE(Multi-View Environment)というライブラリは、Structure-from-Motion、Multi-View StereoSurface Reconstruction(表面の再構築)までのパイプラインを実装したライブラリ。UMVE(Ultimate MVE)というGUIアプリケーションもある。

3条項BSDライセンス(BSD 3-Clause License)なのでライセンスと著作権を表示すれば商用利用も可能。

Multi-View Environment

Multi-View Environment

Multi-View Environment(MVE)は、画像から形状を再構築するための完全なエンドツーエンドのパイプラインを実装しています。
これはStructure-from-MotionMulti-View StereoSurface Reconstructionを提供します。パイプラインの個々のステップは、コマンドラインアプリケーションとして利用可能ですが、ほとんどの機能は我々のユーザーインターフェイス UMVEからも利用可能です。
このプロジェクトはダルムシュタット工科大学のMichael Goeseleの研究グループが開発しました。


スポンサーリンク


MVEはC++で書かれており、クロスプラットフォームで使いやすいライブラリの効率的なセットが付属しています。コードは、Linux, MacOS, Windows上で実行できます。
MVEは外部ライブラリへの依存を最小限に止めています。MVEはlibpng, libjpeg, libtiffに依存しています。
UME(Ultimate MVE)と呼ばれるQTベースのフロントエンドアプリケーションは、マルチビューのデータセットの管理を容易にするためにこれらのライブラリ上に構築されています。

このシステムを使用し、ご自身の論文でMVEについて言及する際には、以下の論文を引用して下さい:
MVE – A Multi-View Reconstruction Environment
Simon Fuhrmann, Fabian Langguth and Michael Goesele
In: Proceedings of the Eurographics Workshop on Graphics and Cultural Heritage, Darmstadt, Germany, 2014.


スポンサーリンク

ソースコードはGitHub上にあり、ドキュメントはこちら↓
https://github.com/simonfuhrmann/mve/wiki/MVE-Users-Guide

MVEのPythonバインディングも存在する↓
https://github.com/davll/py-mve

そういえば、10月末に出るこちらの書籍の内容見本PDFと目次が森北出版公式ページで公開された。↓

3次元コンピュータビジョン計算ハンドブック

目次
第1章 序 論

第I部 コンピュータビジョンの基礎技術
第2章 楕円当てはめ
第3章 基礎行列の計算
第4章 三角測量
第5章 2画像からの3次元復元
第6章 射影変換の計算
第7章 平面三角測量
第8章 平面の3次元復元
第9章 楕円の解析と円の3次元計算

第II部 多画像からの3次元復元
第10章 多視点三角測量
第11章 バンドル調整
第12章 アフィンカメラの自己校正
第13章 透視投影カメラの自己校正


スポンサーリンク

関連記事

WordPress on Windows Azure
OpenCVベースのマーカーARライブラリ『OpenAR』
Raspberry Piでセンサーの常時稼働を検討する
UnityのMonoBehaviourクラスをシングルトン化する
Google App EngineでWordPress
OpenCV バージョン4がリリースされた!
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』
頭蓋骨からの顔復元と進化過程の可視化
参考書
OpenCV 3.3.0 contribのsfmモジュールのサンプルを動かしてみる
HD画質の無駄遣い
第25回コンピュータビジョン勉強会@関東に行って来た
PythonのStructure from Motionライブラリ『OpenSfM』
iOSで使えるJetpac社の物体認識SDK『DeepBelief』
書籍『仕事ではじめる機械学習』を読みました
ポリゴン用各種イテレータと関数セット
Unity MonoBehaviourクラスのオーバーライド関数が呼び出される順番
konashiのサンプルコードを動かしてみた
Photogrammetry (写真測量法)
クラスの基本
Pythonのソースコードに特化した検索エンジン『Nullege』
Web経由でRaspberry PiのGPIOを操作したい
iPhoneアプリ開発 Xcode 5のお作法
UnityからROSを利用できる『ROS#』
OpenCV 3.1のsfmモジュールを試す
OpenMVSのサンプルを動かしてみる
ディープラーニング
BlenderのPython環境にPyTorchをインストールする
ポイントクラウドコンソーシアム
顔検出・認識のAPI・ライブラリ・ソフトウェアのリスト
YOLO (You Only Look Once):ディープラーニングによる一般物体検出手法
Google XML Sitemap Generatorプラグインを3.4.1へダウングレード
オープンソースのStructure from Motionライブラリ『Theia』
OpenMayaRender
OpenCVで平均顔を作るチュートリアル
C++の機械学習ライブラリ『Dlib』
Unreal Engineの薄い本
CGAN (Conditional GAN):条件付き敵対的生成ネットワーク
オープンソースのStructure from Motionツール『Regard3D』
機械学習について理解するための可視化ツール『MLDemos』
SSD (Single Shot Multibox Detector):ディープラーニングによる一般...
pythonもかじってみようかと

コメント