OpenCV 3.1のsfmモジュールのビルド再び

性懲りもなくまだやってます。(作業メモ的な記事なので読みづらいです)



前回、sfmモジュールのビルドでgflagsのリンクが上手くいかったので、その対処を考える。
前回はglogをビルドする時にgflagsが有効になっていなかった。glog同梱のVisual Studioソリューションファイルを使ってしまうと、gflagsが無効のままビルドされてしまうようだ。同梱のソリューションファイルは無視して、自分でcmakeしてビルドしないとダメだ。

ただ、GitHubで配布されているglog v0.3.4にはなぜかCMakeLists.txtが入っていなかったので、現在の最新masterをダウンロードしてきた。(なのでバージョンは明記できず…)
cmakeの変数設定でWITH_GFLAGSにチェックを入れてslnファイルをGenerateした。
最新のmasterだからか、今回は特にコードの修正をしなくても普通にビルドまで通ったしまったぞ。


スポンサーリンク


前回のビルドでは、sfmモジュールのサンプル実行時にvizモジュール関係のエラーで止まってしまったので、今回はVTK-7.1.0ではなく、安全な(?)VTK-6.3.0を使う。また、Ceres-Solverはバージョン1.12.0が正式リリースされていたのでそれを使う。
ということで、ビルドする順番として以下。

  1. Eigen3.2.10cmakeEigen.sln
  2. Gflags2.2.0→cmake→gflags.sln
  3. Glog-master→cmake→google-glog.sln
  4. suitesparse-metis-for-windows1.3.1→cmake→SuiteSparseProject.sln
  5. Ceres-Solver1.12.0→cmake→Ceres.sln
  6. VTK-6.3.0→cmake→VTK.sln
  7. opencv-3.1.0opencv_contrib-3.1.0→cmake→OpenCV.sln

と、ここまでやって今頃気づいたけど、前回Qiita記事にあったこれやるのを忘れてたからgflagsのリンクとsfmモジュールの有効化に失敗したんだな↓


スポンサーリンク

さらに新たな変数として

GFLAGS_INCLUDE_DIRS
GFLAGS_LIBRARIES

を”Add Entry“ボタンから追加して,それぞれ,”/include/”と,”/lib/gflags.lib”を設定してみてください.

ということで(笑)、OpenCVのcmake設定でgflagsのリンクを追加すると、sfmモジュールが有効になるんですね。(元記事ちゃんと読め!)

これでOpenCV.slnのALL_BUILDをビルドしたんだけど、opencv_sfm310.dllとopencv_sfm310d.dllだけビルドに失敗してしまった。
ダメ押しでOpenCVのcmake変数に
CERES_INCLUDE_DIR
CERES_LIBRARY
も明示的に”Add Entry“ボタンから追加して再びビルドしたら通った。

そして、再びサンプルコードを動かす準備。
http://qiita.com/ChaoticActivity/items/178d23508b92a09e59ea

オイラはopencv2/sfm.hppに

#define CERES_FOUND 1

を追加して対処した。

あれ、今度はエラーでウィンドウすら出ない。。。

ちくしょう!台無しにしやがった!お前はいつもそうだ。誰もお前を愛さない。

やっぱりVTK関係なのかな。ビルド設定の問題というより、実行環境のハードウェア的な問題だったりして…

GitHub上のsfmモジュールのリポジトリを見てみると、5ヶ月前に”Fix for SFM module build on Windows”ってなってるけど、最新版を使えばすんなり行くのだろうか。
https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/sfm

この画を早く見たい。。。


スポンサーリンク

関連記事

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...
C++の機械学習ライブラリ『Dlib』
AndroidもopenGLも初心者さ (でもJavaは知ってるよ)
ディープラーニングに対応したPythonの機械学習ライブラリ『Pylearn2』
ニューラルネットワークで画像分類
Deep Neural Networkによる顔の個人識別フレームワーク『OpenFace』
AR (Augmented Reality)とDR (Diminished Reality)
MythTV:Linuxでテレビの視聴・録画ができるオープンソースプロジェクト
PyTorch3D:3Dコンピュータービジョンライブラリ
クラスの基本
Verilog HDL
Unityの薄い本
読みやすくて高速なディープラーニングのフレームワーク『Caffe』
OANDAのfxTrade API
Iterator
C++の抽象クラス
手を動かしながら学ぶデータマイニング
C++ 標準テンプレートライブラリ (STL)
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』
SSII 2014 デモンストレーションセッションのダイジェスト動画
ZScript
UnityからROSを利用できる『ROS#』
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
OpenCVでiPhone6sのカメラをキャリブレーションする
OpenCV 3.3.0-RCでsfmモジュールをビルド
PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network):ディープラーニングによ...
3Dグラフィックスの入門書
Web経由でRaspberry PiのGPIOを操作したい
Unity ARKitプラグインサンプルのチュートリアルを読む
U-Net:ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法
オーバーロードとオーバーライド
Pythonのベイズ統計ライブラリ『PyMC』
UnityでShaderの入力パラメータとして行列を渡す
Unity ARKitプラグインサンプルのドキュメントを読む
CGのためのディープラーニング
機械学習手法『SVM(Support Vector Machine)』
hloc:SuperGlueで精度を向上させたSfM実装
顔追跡による擬似3D表示『Dynamic Perspective』
SegNet:ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法
書籍『仕事ではじめる機械学習』を読みました
konashiのサンプルコードを動かしてみた
疑似3D写真が撮れるiPhoneアプリ『Seene』がアップデートでついにフル3Dモデルが撮影できる...

コメント