サイトアイコン NegativeMindException

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。


スポンサーリンク
#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。。。


スポンサーリンク

関連記事

  • DensePose:画像中の人物表面のUV座標を推定する
  • Dlib:C++の機械学習ライブラリ
  • Pythonのソースコードに特化した検索エンジン『Nullege』
  • OpenMayaRender
  • 顔画像処理技術の過去の研究
  • ベイズ推定とグラフィカルモデル
  • 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
  • JavaScriptとかWebGLとかCanvasとか
  • 科学技術計算向けスクリプト言語『Julia』
  • 写真に3Dオブジェクトを違和感無く合成する『3DPhotoMagic』
  • Mask R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出・Instance Segmentatio...
  • TensorFlowでCGを微分できる『TensorFlow Graphics』
  • clearcoat Shader
  • UnityのAR FoundationでARKit 3
  • 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
  • geometry3Sharp:Unity C#で使えるポリゴン操作ライブラリ
  • プログラミングスキルとは何か?
  • 今年もSSII
  • MeshroomでPhotogrammetry
  • Facebookの顔認証技術『DeepFace』
  • オープンソースの顔の動作解析ツールキット『OpenFace』
  • Math Inspector:科学計算向けビジュアルプログラミングツール
  • WordPressのテーマを自作する
  • プログラムによる景観の自動生成
  • Mayaのレンダリング アトリビュート
  • Deep Learningとその他の機械学習手法の性能比較
  • SDカードサイズのコンピューター『Intel Edison』
  • BlenderでPhotogrammetryできるアドオン
  • 第25回コンピュータビジョン勉強会@関東に行って来た
  • Open3D:3Dデータ処理ライブラリ
  • Mitsuba 3:オープンソースの研究向けレンダラ
  • ブラウザ操作自動化ツール『Selenium』を試す
  • オーバーロードとオーバーライド
  • GAN (Generative Adversarial Networks):敵対的生成ネットワーク
  • Konashiを買った
  • 自前Shaderの件 解決しました
  • ZBrush 2018での作業環境を整える
  • NumSharp:C#で使えるNumPyライクな数値計算ライブラリ
  • チャットツール用bot開発フレームワーク『Hubot』
  • 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『ROS (Robot Operating S...
  • Autodesk Mementoでゴジラを3次元復元する
  • Regard3D:オープンソースのStructure from Motionツール
  • モバイルバージョンを終了