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

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 Stereo、Surface 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(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。



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.

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

関連記事

Unity ARKitプラグインサンプルのドキュメントを読む

UnityのMonoBehaviourクラスをシングルトン化する

C#で使える遺伝的アルゴリズムライブラリ『GeneticSharp』

UnityでShaderの入力パラメータとして行列を渡す

Faster R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出手法

html5のcanvasの可能性

OpenCVで顔のモーフィングを実装する

Google Chromecast

OpenVDB:3Dボリュームデータ処理ライブラリ

ZScript

Point Cloud Utils:Pythonで3D点群・Meshを扱うライブラリ

PythonでBlenderのAdd-on開発

オープンソースの物理ベースレンダラ『Mitsuba』をMayaで使う

OpenCV 3.3.0-RCでsfmモジュールをビルド

Theia:オープンソースのStructure from Motionライブラリ

Live CV:インタラクティブにComputer Visionコーディングができるツール

2D→3D復元技術で使われる用語まとめ

UnityのGameObjectの向きをScriptで制御する

Raspberry Pi 2を買いました

オープンソースの物理ベースGIレンダラ『appleseed』

TensorSpace.js:ニューラルネットワークの構造を可視化するフレームワーク

プログラムによる景観の自動生成

BlenderでPhotogrammetryできるアドオン

OpenSfM:PythonのStructure from Motionライブラリ

立体視を試してみた

iPhoneで3D写真が撮れるアプリ『seene』

ニューラルネットワークと深層学習

3Dグラフィックスの入門書

Google App Engine上のWordPressでAmazonJSを利用する

Unity ARKitプラグインサンプルのチュートリアルを読む

ReadCube:文献管理ツール

Google製オープンソース機械学習ライブラリ『TensorFlow』のWindows版が公開された

チャットツール用bot開発フレームワーク『Hubot』

AfterEffectsプラグイン開発

Adobe MAX 2015

UnityでPoint Cloudを表示する方法

Rerun:マルチモーダルデータの可視化アプリとSDK

TorchStudio:PyTorchのための統合開発環境とエコシステム

HD画質の無駄遣い

ブログをGoogle App EngineからAmazon EC2へ移行

機械学習のオープンソースソフトウェアフォーラム『mloss(machine learning ope...

Pythonの自然言語処理ライブラリ『NLTK(Natural Language Toolkit)』

コメント