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
NeuralNetwork.NET:.NETで使えるTens...
UnityのMonoBehaviourクラスをシングルトン化...
AMIMOTO(PVM版)で作成したインスタンスをAMIMO...
Webスクレイピングの勉強会に行ってきた
写真に3Dオブジェクトを違和感無く合成する『3DPhotoM...
Faceshiftで表情をキャプチャしてBlender上でM...
写真から3Dメッシュの生成・編集ができる無料ツール『Auto...
OpenCVの三角測量関数『cv::triangulatep...
機械学習に役立つPythonライブラリ一覧
オープンソースの顔の動作解析ツールキット『OpenFace』
CGAN (Conditional GAN):条件付き敵対的...
UnityでARKit2.0
PyTorch3D:3Dコンピュータービジョンライブラリ
bpy-renderer:レンダリング用Pythonパッケー...
PyDataTokyo主催のDeep Learning勉強会
ニューラルネットワークと深層学習
iPhoneで3D写真が撮れるアプリ『seene』
サンプルコードにも間違いはある?
pythonの機械学習ライブラリ『scikit-learn』
UnrealCLR:Unreal Engineで.NET C...
オープンソースの取引プラットフォーム
ManuelBastioniLAB:人体モデリングできるBl...
なんかすごいサイト
Deep Learningとその他の機械学習手法の性能比較
TensorSpace.js:ニューラルネットワークの構造を...
Iridescence:プロトタイピング向け軽量3D可視化ラ...
JavaScriptとかWebGLとかCanvasとか
UnityでLight Shaftを表現する
Math Inspector:科学計算向けビジュアルプログラ...
書籍『3次元コンピュータビジョン計算ハンドブック』を購入
Active Appearance Models(AAM)
オーバーロードとオーバーライド
AR (Augmented Reality)とDR (Dim...
C++の抽象クラス
NumSharp:C#で使えるNumPyライクな数値計算ライ...
Amazon EC2ログイン用の秘密鍵を無くした場合の対処方...
3D復元技術の情報リンク集
PythonでMayaのShapeノードプラグインを作る
iOSデバイスのためのフィジカル・コンピューティングツールキ...
TorchStudio:PyTorchのための統合開発環境と...
NeRF (Neural Radiance Fields):...
池袋パルコで3Dのバーチャルフィッティング『ウェアラブル ク...


コメント