Безплатна фотометрия на Mac OS: От снимки до 3D модели: 5 стъпки

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:52

Фотограметрията е използването на изображения/фотография за измерване на разстояния между обекти (благодарение на Уебстър). Но за съвременни цели често се използва за направата на 3D модел на нещо от реалния свят, без да се нуждаете от 3D скенер.

Има много софтуер, който можете да използвате за фотограметрия, включително някои страхотни безплатни опции, но забелязах, че много (като Meshroom) нямаха налични версии на Mac. Или ще изискват графична карта с поддръжка на CUDA (нетипично за неща като Macbook). Това означаваше да се рови наоколо.

Най-накрая попаднах на тази отлична статия:

Това доведе до последващ скрипт за изграждане:

Отне ми известно време, за да го задействам, но след като започнах, бях доста доволен от резултатите, които започнах да получавам. Така че, ще прекъсна още малко стъпките, особено за вас, потребителите на Mac.

Стъпка 1: Вземете COLMAP

COLMAP (https://colmap.github.io/install.html) е хубав, малък безплатен инструмент за започване на фотограметрия. Опитах го сам отначало, но някои от по -късните стъпки изискваха CUDA. Затова трябваше да започна да търся отново. Ето защо ще използваме друг софтуер за по -късните стъпки.

Изтеглянето на COLMAP е лесно. Можете да следвате инструкциите тук:

Или можете да разгледате последната версия на тяхната страница на github: https://github.com/colmap/colmap/releases и да изтеглите най-новата COLMAP-dev-mac-no-cuda.zip

След като изтеглите ципа, разархивирайте го и поставете приложението COLMAP в папката си Applications.

Стъпка 2: Вземете и изградете OpenMVS

Следващата програма, която използвам, за да завърша изграждането на 3D моделите, е OpenMVS (https://cdcseacave.github.io/openMVS/). Ще трябва да изградите това на вашата машина, така че ще се опитам да направя това възможно най -безболезнено.

Връзката към инструкциите за получаване и изграждане на OpenMVS на Mac е тук:

но трябваше да го променя леко. Ето какво направих:

• Изтеглете Xcode от App Store

  Отворете Xcode и се съгласете с лиценза

• Инсталирайте Homebrew, ако още нямате:
• Инсталирайте GIT:
• Инсталирайте CMake:
• Отворете терминал и изпълнете следния скрипт. Уверете се, че го правите от някъде, където искате openMVS да живее (имам папка „Проекти“под моя основен потребител):

#Инсталирайте зависимости brew update brew install boost eigen opencv cgal ceres-solver main_path = `pwd` #VCGLib (задължително) git clone https://github.com/cdcseacave/VCG.git vcglib #Получаване на OpenMVS източници: git clone https /github.com/cdcseacave/openMVS.git #Build OpenMVS mkdir openMVS_build && cd openMVS_build cmake…/openMVS -DCMAKE_BUILD_TYPE = Пускане -DVCG_ROOT = "$ main_path/vcglib" -G "Xcode"

xcodebuild -configuration Release

Стъпка 3: Създайте скрипт за фотограметрия

След това създадох скрипт въз основа на този от тук:

Ето с какво се озовах (обърнете внимание на бележките в скрипта, тъй като той изисква да зададете някои местоположения):

Photogrammetry.sh

# Тези параметри са специфични за компютъра # Съхранявайте текущата директория: currDir = $ PWD

# вземете името на папката като променлива

myfolder = $ {PWD ##*/}

# Задайте директория на colmap (променете това на мястото, където сте изтеглили colmap, заменете 'dev' с номер на версията, ако е необходимо):

colDir =/Applications/COLMAP.app/Contents/MacOS/colmap

# Задайте директория openMVS (променете това в папката „bin/Release“, където сте изтеглили и изградили openMVS)

oMVS =/Потребители/joecooning/Проекти/openMVS_build/bin/Release

# Задаване на работна директория (създавам временна папка на работно пространство в директорията „Проекти“, за да обработвам данни)

workDir =/Потребители/joecooning/Проекти/3dscans/работно пространство/$ myfolder/

mkdir $ workDir

cp *-j.webp

$ colDir feature_extractor --database_path database.db --image_path.

$ colDir изчерпателен_matcher --database_path база данни.db mkdir рядък $ colDir картограф --database_path база данни.db --image_path. --output_path sparse $ colDir model_converter --input_path sparse/0 --output_path model.nvm --output_type NVM $ oMVS/InterfaceVisualSFM model.nvm $ oMVS/DensifyPointCloud model.mvs $ oMVS/ReconstructMesh model_ ниво на резолюция 1 model_dense_mesh.mvs $ oMVS/TextureMesh --export-тип obj -o $ myfolder.obj model_dense_mesh_refine.mvs

mkdir $ currDir/модел/

cp *.obj $ currDir/model/cp *.mtl $ currDir/model/cp *Kd-j.webp

cd $ currDir

Стъпка 4: Стартирайте скрипта

Сега, когато имате скрипта, можете да правите снимки на обект, от който искате да направите 3D модел. Има и други статии и видеоклипове, които могат да ви дадат някои страхотни съвети как най-добре да правите снимки за целите на фотограметрията (като тази: https://www.tested.com/art/makers/460142-art- снимка …).

Но тези снимки в папка, копирайте скрипта, който сте направили в папката.

От терминала отидете в папката, където са снимките и скриптът, и стартирайте:

sh Photogrammetry.sh

След това скриптът ще свърши останалата работа вместо вас. Моля, обърнете внимание, че обработката на това може да отнеме доста време (особено ако използвате много снимки с висока резолюция). Предлагам първо да опитате някои по -малки комплекти снимки. Някои прости, примерни комплекти снимки могат да бъдат намерени тук: (https://www.regard3d.org/index.php/demo-models)