Есть ли способ создать фотограмметрическое облако точек из набора плотно распределенных фотографий объекта?
Заявка:
Я пытаюсь выяснить, является ли создание трехмерной модели (облака точек) с внешней стороны здания из изображений БПЛА (Phantom 3 Pro) реальной альтернативой использованию наземного лазерного сканера (TLS) для создания облака точек. БПЛА имеет 12-мегапиксельную камеру и GPS.
Цель состоит в том, чтобы летать беспилотным летательным аппаратом вокруг здания, снимая изображения с относительно близкого расстояния и создавая облако точек из плотного программного обеспечения для сопоставления изображений (возможно, Pix4D). План состоит в том, чтобы делать обычные надирные и наклонные изображения, смотрящие вниз на здание, но я также постараюсь летать на низких высотах и делать прямые и наклонные фотографии, глядя на окна, карнизы и т. Д., Чтобы попытаться захватить как можно больше деталей.
Ответы:
Pix4D сделал проект под названием Chillon Project, где они сделали именно то, что вы хотите сделать.
Вот ссылка на их проект на YouTube .
Кроме того, они не просто полагались только на БПЛА для захвата изображений, но и использовали земные фотографии, снятые с помощью ручных устройств, таких как Go Pros и Smart Phones.
Результаты действительно крутые!
источник
Я делал это раньше с успехом с помощью Photosynth Toolkit ( http://www.visual-experiment.com/demos/photosynthtoolkit/ ), за исключением того, что вместо дрона я вывешивал голову из небольшого самолета, фотографируя центр города маленького городка. Вы также можете проверить Visual SFM ( http://ccwu.me/vsfm/ ); Я не использовал его, но, похоже, это еще один инструмент для решения той же задачи.
Недавно я также получил дрон, и намереваюсь использовать обе эти методологии для одного и того же проекта. Я опубликую некоторые примеры проекта Photosynth Toolkit, когда у меня будет возможность.
РЕДАКТИРОВАТЬ: Вот пример выходных данных Photosynth Toolkit (как показано в MeshLab http://meshlab.sourceforge.net/ )
Это данные облака точек (с информацией о цвете), полученные в результате серии аэрофотоснимков, которые я сделал с самолета. Я сгруппировал изображения, чтобы сосредоточиться на обработке облака точек для одного блока за раз, поэтому один блок гораздо плотнее, чем остальные.
Вот то же облако точек с триангулированной нерегулярной сетью, наложенной сверху. Это не идеально, но это крутая реконструкция.
Итак, в ответ на ваш вопрос о том, является ли использование БПЛА для генерации данных облака точек жизнеспособной альтернативой наземному лазерному сканеру: да, это так!
Имейте в виду, что автоматизированные методики сшивания фотографий не работают в условиях высокой контрастности освещения; Если одна сторона вашего здания освещена солнечным светом, а другая - в тени, у вас могут возникнуть проблемы с выравниванием фотографий. Лучшее время для фотографирования - пасмурная погода. Облака помогают рассеивать солнечный свет, делая освещение более равномерным / равномерным.
Если у вас хорошее освещение, вы можете делать снимки с относительно близкого расстояния, чтобы получить очень подробный набор данных облака точек. Вы можете видеть из TIN выше, что есть линия на левой стороне, которая выглядит так, как будто она идет от земли до космоса; это выброс, который не был удален из набора данных. Одна вещь, на которую вы должны обратить внимание, - это метод сглаживания данных облака точек / удаления выбросов, возможно, с использованием анализа ближайшего соседа.
Если вы делаете очень близкие фотографии здания, вы можете поставить цели на здании, чтобы помочь связать фотографии друг с другом. Если вы используете цели, убедитесь, что каждая из них уникальна, чтобы фотографии не совпадали с неправильным местоположением, и вы должны попытаться получить 2/3 целей на каждой фотографии. Если у вас есть какие-то цели на земле, вы можете использовать показания GPS на каждой из них для географической привязки вашего набора данных облака точек, чтобы любые измерения, сделанные вами в здании, представляли собой измерения в реальном мире.
Если вы хотите изучить географическую привязку данных облаков точек, ознакомьтесь с руководством по использованию Марка Уиллиса ( http://palentier.blogspot.com/2010/12/how-to-create-digital-elevation-model.html ). , Это старый блог, но методология хорошая.
РЕДАКТИРОВАТЬ 2: Последний комментарий: убедитесь, что вы используете камеру без особых искажений. Например, GoPro - потрясающая маленькая камера для установки дронов, но значительное искажение, вызванное широкоугольным объективом, исключает возможность использования стандартного GoPro для фотограмметрического проекта. Есть решение этой проблемы, но для этого может потребоваться разобрать ваш GoPro: http://www.peauproductions.com/collections/survey-and-ndvi-cameras
Peau Productions продает модифицированные камеры GoPro с разными объективами, которые имеют значительно меньшее искажение, чем объектив, поставляемый с камерой. Они также продают линзы сами, если вы готовы модифицировать свою камеру самостоятельно.
РЕДАКТИРОВАТЬ: я знаю, что это старый вопрос, но думал, что я поделюсь OpenDroneMap, инструмент с открытым исходным кодом, чтобы сделать именно этот проект http://opendronemap.org/
источник
Я думаю, что способ сделать это - VisualSFM для сопоставления фотографий (чем сильнее GPU, тем лучше) и создание плотного облака точек и MeshLab для создания текстурированной триангулированной модели из облака точек.
VisualSFM:
http://ccwu.me/vsfm/
http://ptak.felk.cvut.cz/sfmservice/websfm.pl?menu=cmpmvs (см., в частности, сайт «Технологии» и упомянутую там статью)
MeshLab:
https://sourceforge.net/projects/meshlab/
Посмотрите на некоторые HowTo's / приложения (даже один БПЛА!):
https://www.youtube.com/watch?v=V4iBb_j6k_g
https://www.youtube.com/watch?v=wBKidr0e-XA
https://www.youtube.com/watch?v=-S7HeJvIKcs
источник
- https://www.mapsmadeeasy.com/point_estimator вы можете использовать это, чтобы сделать план полета установленными переменными в соответствии с тем, что вы хотите, убедитесь, что в качестве камеры ближе к нижней части выбраны вдохновляющие / фантомные 3, вы можете экспортировать этот план в виде kml для apm ,
или, если вы более опытны, вы можете использовать программное обеспечение ГИС по вашему выбору, чтобы создать траекторию полета в сетке кмл для загрузки в личи на следующем шаге.
- https://flylitchi.com/ для планирования полета, загрузите свой kml в центр миссий из mapsmadeeasy, убедитесь, что вы изменили высоту полета, она действительно удобна и позволяет выполнять удивительные маршрутные миссии.
-Теперь вы можете выполнять свою миссию с настройками камеры по вашему выбору
В пост-миссии используйте lightroom для исправления искажения (такое же искажение, как и для вдохновляющего 1) http://www.inspirepilots.com/threads/inspire-camera-lens-correction-profiles.1270/ , если вы пропустите этот шаг, ваши модели высот будут иметь своего рода вогнутый эффект.
-для обработки sfm я бы также порекомендовал попробовать карты, которые стали проще, так как они позволяют использовать gcp и систему, основанную на точках, бесплатные точки в начале и небольшие задания бесплатны.
источник
Поскольку суть вопроса заключалась в трехмерной реконструкции большого объекта с использованием набора изображений, полученных с помощью БПЛА, существует несколько программных продуктов, которые в значительной степени справляются с этой задачей. Это Pix4D, PixProcessing, Agisoft, CapturingReality и т. Д. Все они отлично способны обрабатывать набор фотографий, чтобы получить детальную трехмерную модель объекта, которая предоставляет облака точек и ортофотопланы для дальнейших вычислений или просто для экспорта объекта. файл в любом из предоставленных форматов. БПЛА, оборудованный GPS потребительского уровня, может потребовать дополнительной спецификации данных координат, если необходимо провести дальнейшие чрезвычайно точные измерения. Поэтому для обеспечения сверхвысокой точности можно использовать профессиональное устройство GPS, и эта опция позволяет получать высокоточные географические привязки восстановленной модели, если даны дополнительные данные координат, чтобы избежать ошибок, возникающих из-за глобального сдвига. С другой стороны, если географическая привязка и географическая привязка не являются обязательными и не являются целью проекта, GPS-данные Phantom дают достаточно информации для продолжения. Подводя итог, вышеперечисленное программное обеспечение является существенной альтернативой для TLS.
источник