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
OpenGVの用語
UnityのGlobal Illumination
第1回 3D勉強会@関東『SLAMチュートリアル大会』
OpenCVで動画の手ぶれ補正
ZBrush 2018での作業環境を整える
hloc:SuperGlueで精度を向上させたSfM・Vis...
SVM (Support Vector Machine)
clearcoat Shader
iPhoneで3D写真が撮れるアプリ『seene』
Live CV:インタラクティブにComputer Visi...
オープンソースの人体モデリングツール『MakeHuman』の...
Mitsuba 3:オープンソースの研究向けレンダラ
Blendify:コンピュータービジョン向けBlenderラ...
libigl:軽量なジオメトリ処理ライブラリ
Pythonのソースコードに特化した検索エンジン『Nulle...
OpenGV:画像からカメラの3次元位置・姿勢を推定するライ...
OpenCVで顔のモーフィングを実装する
C++ 標準テンプレートライブラリ (STL)
続・ディープラーニングの資料
TensorFlowでCGを微分できる『TensorFlow...
Python.NET:Pythonと.NETを連携させるパッ...
WordPressの表示を高速化する
AfterEffectsプラグイン開発
Twitter APIのPythonラッパー『python-...
OpenCV バージョン4がリリースされた!
機械学習手法『Random Forest』
OpenCVの顔検出過程を可視化した動画
MRenderUtil::raytrace
Paul Debevec
openMVGをWindows10 Visual Studi...
ポリゴンジオメトリ処理ライブラリ『pmp-library (...
Dlib:C++の機械学習ライブラリ
WordPressのサーバ引っ越し方法を考える
PythonでMayaのShapeノードプラグインを作る
ドットインストールのWordPress入門レッスン
Kinect for Windows V2のプレオーダー開始
YOLO (You Only Look Once):ディープ...
LuxCoreRender:オープンソースの物理ベースレンダ...
AR (Augmented Reality)とDR (Dim...
MB-Lab:Blenderの人体モデリングアドオン
Python拡張モジュールのWindows用インストーラー配...
Unityからkonashiをコントロールする


コメント