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
サンプルコードにも間違いはある?
オープンソースのロボットアプリケーションフレームワーク『RO...
MRenderUtil::raytrace
DCGAN (Deep Convolutional GAN)...
python-twitterで自分のお気に入りを取得する
ディープラーニング
UnityプロジェクトをGitHubで管理する
CNN Explainer:畳み込みニューラルネットワーク可...
KelpNet:C#で使える可読性重視のディープラーニングラ...
今年もSSII
続・ディープラーニングの資料
html5のcanvasの可能性
立体視を試してみた
OpenCVの三角測量関数『cv::triangulatep...
Swark:コードからアーキテクチャ図を作成できるVSCod...
COLMAP:オープンソースのSfM・MVSツール
Netron:機械学習モデルを可視化するツール
Qlone:スマホのカメラで3Dスキャンできるアプリ
Verilog HDL
UnityのTransformクラスについて調べてみた
3Dスキャンに基づくプロシージャルフェイシャルアニメーション
AmazonEC2のインスタンスをt1.microからt2....
OpenCVで動画の手ぶれ補正
PCA (主成分分析)
Python for Unity:UnityEditorでP...
Open3D:3Dデータ処理ライブラリ
フォトンの放射から格納までを可視化した動画
PGGAN:段階的に解像度を上げて学習を進めるGAN
統計的な顔モデル
MB-Lab:Blenderの人体モデリングアドオン
OpenCV 3.1のsfmモジュールのビルド再び
Unreal Engineの薄い本
RSSフィードを読込んで表示するWordpressプラグイン...
Maya API Reference
OpenCVの超解像(SuperResolution)モジュ...
BlenderProc:Blenderで機械学習用の画像デー...
AMIMOTO(PVM版)で作成したインスタンスをAMIMO...
TensorFlowでCGを微分できる『TensorFlow...
iOSデバイスと接続して連携するガジェットの開発方法
Raspberry Pi 2のGPIOピン配置
VCG Library:C++のポリゴン操作ライブラリ
MFnDataとMFnAttribute


コメント