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

Amazon Web ServicesでWordPress

PythonでBlenderのAdd-on開発

サンプルコードにも間違いはある?

ROSの薄い本

Google App EngineでWordPress

OpenCV バージョン4がリリースされた!

Digital Emily Project:人間の顔をそっく...

TensorSpace.js:ニューラルネットワークの構造を...

Google App Engine上のWordPressでF...

SegNet:ディープラーニングによるSemantic Se...

OpenCV 3.3.0-RCでsfmモジュールをビルド

PythonのHTML・XMLパーサー『BeautifulS...

Autodesk Mementoでゴジラを3次元復元する

GAN (Generative Adversarial Ne...

Active Appearance Models(AAM)

Raspberry Pi

第25回コンピュータビジョン勉強会@関東に行って来た

「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...

FreeMoCap Project:オープンソースのマーカー...

Gource:バージョン管理の履歴を可視化するツール

AnacondaとTensorFlowをインストールしてVi...

OpenFace:Deep Neural Networkによ...

顔追跡による擬似3D表示『Dynamic Perspecti...

hloc:SuperGlueで精度を向上させたSfM・Vis...

OpenCVで動画の手ぶれ補正

C#で使える遺伝的アルゴリズムライブラリ『GeneticSh...

自前のShaderがおかしい件

OpenCVで顔のモーフィングを実装する

SONY製のニューラルネットワークライブラリ『NNabla』

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

OpenMVS:Multi-View Stereoによる3次...

Blender 2.8がついに正式リリース!

OpenCV

顔画像処理技術の過去の研究

疑似3D写真が撮れるiPhoneアプリ『Seene』がアップ...

オープンソースの物理ベースレンダラ『Mitsuba』をMay...

pythonの機械学習ライブラリ『scikit-learn』

MeshLab:3Dオブジェクトの確認・変換に便利なフリーウ...

スクレイピング

ZBrushで作った3Dモデルを立体視で確認できるVRアプリ...

Webスクレイピングの勉強会に行ってきた

PGGAN:段階的に解像度を上げて学習を進めるGAN

コメント