OpenCV 3.3.0 contribのsfmモジュールのサンプルを動かしてみる

数度のトライを経て、OpenCVのバージョン3.3.0でやっとsfmモジュールのビルドが通ったわけです。



ようやくサンプルを試す段階に来た。参考にしてるQiita記事後編へやっと進める。↓
http://qiita.com/ChaoticActivity/items/178d23508b92a09e59ea

記事によると、サンプルを動かすためにまたいくつか手を加える必要がある(笑)


ヘッダーファイルの修正

さて、opencv_contrib-3.3.0/modules/sfm/samples以下にあるsfmのサンプルをそのままビルドしようとすると

reconstruct()が定義されていません

的なエラーが出る。
このエラーの理由は、いくつかのヘッダーファイルで

#if CERES_FOUND

という条件マクロが書かれており、Ceres-Solverの有無でincludeするファイルを選択しているから。なので、この条件がtrueになるようにコンパイラにCeres-Solverが存在することを知らせる必要がある。

で、ちょっと行儀が悪いけど、オイラはもうinclude/opencv2/sfm.hppの冒頭の以下の記述を

#ifndef __OPENCV_SFM_HPP__
#define __OPENCV_SFM_HPP__

#include <opencv2/sfm/conditioning.hpp>
#include <opencv2/sfm/fundamental.hpp>
#include <opencv2/sfm/numeric.hpp>
#include <opencv2/sfm/projection.hpp>
#include <opencv2/sfm/triangulation.hpp>
#if CERES_FOUND
#include <opencv2/sfm/reconstruct.hpp>
#include <opencv2/sfm/simple_pipeline.hpp>
#endif

直接以下のように編集しちゃいました。

#ifndef __OPENCV_SFM_HPP__
#define __OPENCV_SFM_HPP__

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#define CERES_FOUND 1

#if CERES_FOUND
#include 
#include 
#endif

サンプルコードの実行

参考記事に倣ってtrajectory_reconstruccion.cppを実行してみる。

おお、特にエラーも無く動作したぞ!



サンプルコードのバグ修正

参考記事によると、このサンプルコードにはバグがあるというか、カメラの軌跡を表示する際に使用しているcv::viz::WTrajectoryに渡す引数が間違っているらしい。
以下の部分を

/// Recovering cameras
  cout << "Recovering cameras ... ";

  vector<Affine3d> path_est;
  for (size_t i = 0; i < Rs_est.size(); ++i)
    path_est.push_back(Affine3d(Rs_est[i],ts_est[i]));

  cout << "[DONE]" << endl;

逆行列に変えて以下のようにすると正しい座標変換になる。

/// Recovering cameras
  cout << "Recovering cameras ... ";

  vector<Affine3d> path_est;
  for (size_t i = 0; i < Rs_est.size(); ++i)
    path_est.push_back(Affine3d(Rs_est[i], ts_est[i]).inv());

  cout << "[DONE]" << endl;

別のサンプルコード

調子に乗ってscene_reconstruction.cppも動かしてみようと思ったら見事エラー…
http://docs.opencv.org/3.3.0/d4/d18/tutorial_sfm_scene_reconstruction.html

え、正しいコマンドライン引数が良く分からんぞ。。。

関連記事

UnityのGlobal Illumination

自前Shaderの件 解決しました

Deep Learningとその他の機械学習手法の性能比較

Dlib:C++の機械学習ライブラリ

MeshLab:3Dオブジェクトの確認・変換に便利なフリーウ...

OpenCV 3.1とopencv_contribモジュール...

オープンソースのIT資産・ライセンス管理システム『Snipe...

株式会社ヘキサドライブの研究室ページ

PSPNet (Pyramid Scene Parsing ...

AR (Augmented Reality)とDR (Dim...

書籍『OpenCV 3 プログラミングブック』を購入

3D復元技術の情報リンク集

フィーリングに基づくタマムシの質感表現

Iterator

3Dグラフィックスの入門書

BGSLibrary:OpenCVベースの背景差分ライブラリ

AnacondaとTensorFlowをインストールしてVi...

ManuelBastioniLAB:人体モデリングできるBl...

疑似3D写真が撮れるiPhoneアプリ『Seene』がアップ...

Math Inspector:科学計算向けビジュアルプログラ...

WordPress on Windows Azure

3Dモデルを立体視で確認できるVRアプリを作っている

Pix2Pix:CGANによる画像変換

1枚の画像からマテリアルを作成できる無料ツール『Materi...

Google Chromecast

「ベンジャミン·バトン数奇な人生」でどうやってCGの顔を作っ...

ZBrushで作った3Dモデルを立体視で確認できるVRアプリ...

Blender 2.8がついに正式リリース!

Qlone:スマホのカメラで3Dスキャンできるアプリ

顔画像処理技術の過去の研究

Raspberry Piでセンサーの常時稼働を検討する

CGのためのディープラーニング

PyMC:Pythonのベイズ統計ライブラリ

Windows10でPyTorchをインストールしてVSCo...

Unity ARKitプラグインサンプルのチュートリアルを読...

UnrealCV:コンピュータビジョン研究のためのUnrea...

ブログの復旧が難航してた話

Blender 4.2以降のWindowsPortable版...

ポイントクラウドコンソーシアム

OpenCVで顔のランドマークを検出する『Facemark ...

ROMOハッカソンに行ってきた

AMIMOTO(PVM版)で作成したインスタンスをAMIMO...

コメント