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
OpenAR:OpenCVベースのマーカーARライブラリ
ManimML:機械学習の概念を視覚的に説明するためのライブ...
CGAN (Conditional GAN):条件付き敵対的...
WordPress on Google App Engine...
python-twitterで自分のお気に入りを取得する
TeleSculptor:空撮動画からPhotogramme...
Open Shading Language (OSL)
Raspberry Piでセンサーの常時稼働を検討する
SVM (Support Vector Machine)
このブログのデザインに飽きてきた
チャットツール用bot開発フレームワーク『Hubot』
Kinect for Windows V2のプレオーダー開始
hloc:SuperGlueで精度を向上させたSfM・Vis...
SONYの自律型エンタテインメントロボット『aibo』
cvui:OpenCVのための軽量GUIライブラリ
ベイズ推定とグラフィカルモデル
iPhone・iPod touchで動作する知育ロボット『R...
タマムシっぽい質感
FacebookがDeep learningツールの一部をオ...
顔追跡による擬似3D表示『Dynamic Perspecti...
Google App Engine上のWordPressでA...
UnityでLight Shaftを表現する
Twitter APIのPythonラッパー『python-...
Windows10でPyTorchをインストールしてVSCo...
UnityのGlobal Illumination
bpy-renderer:レンダリング用Pythonパッケー...
動的なメモリの扱い
viser:Pythonで使える3D可視化ライブラリ
GAN (Generative Adversarial Ne...
Faster R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検...
CGALDotNet:計算幾何学ライブラリ CGALのC#ラ...
KelpNet:C#で使える可読性重視のディープラーニングラ...
UnityのGameObjectの向きをScriptで制御す...
Autodesk Mementoでゴジラを3次元復元する
SDカードサイズのコンピューター『Intel Edison』
ArUco:OpenCVベースのコンパクトなARライブラリ
Python.NET:Pythonと.NETを連携させるパッ...
Iterator
Accord.NET Framework:C#で使える機械学...
C++始めようと思うんだ
Blendify:コンピュータービジョン向けBlenderラ...
3Dグラフィックスの入門書


コメント