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
Photogrammetry (写真測量法)
Blender 4.2以降のWindowsPortable版...
uvでWindows11のPython環境を管理する
iPhone・iPod touchで動作する知育ロボット『R...
UnityのAR FoundationでARKit 3
PSPNet (Pyramid Scene Parsing ...
FreeMoCap Project:オープンソースのマーカー...
Alice Vision:オープンソースのPhotogram...
Deep Learningとその他の機械学習手法の性能比較
ポイントクラウドコンソーシアム
Point Cloud Libraryに動画フォーマットが追...
WebGL開発に関する情報が充実してきている
ManuelBastioniLAB:人体モデリングできるBl...
続・ディープラーニングの資料
UnityでTweenアニメーションを実装できる3種類の無料...
PGGAN:段階的に解像度を上げて学習を進めるGAN
第25回コンピュータビジョン勉強会@関東に行って来た
SVM (Support Vector Machine)
Kaolin:3Dディープラーニング用のPyTorchライブ...
AnacondaとTensorFlowをインストールしてVi...
Raspberry Pi 2を買いました
ブログをGoogle App EngineからAmazon ...
Math.NET Numerics:Unityで使える数値計...
スクラッチで既存のキャラクターを立体化したい
C++始めようと思うんだ
Amazon Web ServicesでWordPress
Active Appearance Models(AAM)
Regard3D:オープンソースのStructure fro...
PythonでBlenderのAdd-on開発
Blendify:コンピュータービジョン向けBlenderラ...
OpenMVSのサンプルを動かしてみる
WordPressプラグインによるサイトマップの自動生成
Unityの各コンポーネント間でのやり取り
MFnMeshクラスのsplit関数
ブログが1日ダウンしてました
オープンソースのIT資産・ライセンス管理システム『Snipe...
Adobe MAX 2015
Mayaのシェーディングノードの区分
3分の動画でプログラミングを学習できるサイト『ドットインスト...
Netron:機械学習モデルを可視化するツール
Mechanizeで要認証Webサイトをスクレイピング
RefineNet (Multi-Path Refineme...


コメント