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記事の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
OpenCV バージョン4がリリースされた!
TensorSpace.js:ニューラルネットワークの構造を...
ZBrushのZScript入門
Raspberry Pi
Open3D:3Dデータ処理ライブラリ
WebGL開発に関する情報が充実してきている
CGレンダラ研究開発のためのフレームワーク『Lightmet...
科学技術計算向けスクリプト言語『Julia』
U-Net:ディープラーニングによるSemantic Seg...
Web経由でRaspberry PiのGPIOを操作したい
OpenCVのバージョン3が正式リリースされたぞ
スクラッチで既存のキャラクターを立体化したい
Russian3DScannerのトポロジー転送ツール『Wr...
OpenCVでカメラ画像から自己位置認識 (Visual O...
『手を動かしながら学ぶエンジニアのためのデータサイエンス』ハ...
PeopleSansPeople:機械学習用の人物データをU...
BlenderのPython環境にPyTorchをインストー...
WordPressの表示を高速化する
Gource:バージョン管理の履歴を可視化するツール
Mayaのレンダリング アトリビュート
BGSLibrary:OpenCVベースの背景差分ライブラリ
プログラミングスキルとは何か?
統計的な顔モデル
iPadをハンディ3Dスキャナにするガジェット『iSense...
Adobe MAX 2015
Pix2Pix:CGANによる画像変換
Google App Engine上のWordPressでA...
UnityのMonoBehaviourクラスをシングルトン化...
Python拡張モジュールのWindows用インストーラー配...
NeuralNetwork.NET:.NETで使えるTens...
WordPressのテーマを自作する
Autodesk Mementoでゴジラを3次元復元する
ROSの薄い本
Pythonのソースコードに特化した検索エンジン『Nulle...
Pylearn2:ディープラーニングに対応したPythonの...
clearcoat Shader
BlenderでPhotogrammetryできるアドオン
Model View Controller
Kinect for Windows V2のプレオーダー開始
KelpNet:C#で使える可読性重視のディープラーニングラ...
OpenCV 3.1から追加されたSfMモジュール
クラスの基本


コメント