Czy istnieje sposób na stworzenie fotogrametrycznej chmury punktów z zestawu gęsto rozmieszczonych zdjęć obiektu?
Podanie:
Próbuję zbadać, czy utworzenie modelu 3D (chmury punktów) na zewnątrz budynku z obrazów UAV (Phantom 3 Pro) stanowiłoby realną alternatywę dla użycia naziemnego skanera laserowego (TLS) do utworzenia chmury punktów. UAV ma 12-megapikselowy aparat fotograficzny i GPS.
Celem jest latanie UAV wokół budynku, robienie zdjęć ze stosunkowo bliskiej odległości i tworzenie chmury punktów z gęstego oprogramowania do dopasowywania obrazów (miejmy nadzieję, że Pix4D). Plan polega na zrobieniu zwykłych nadir i ukośnych zdjęć patrząc w dół na budynek, ale także spróbuję latać na niskich wysokościach i robić prosto i ukośne zdjęcia patrząc w okna, okapy itp., Aby spróbować uchwycić jak najwięcej szczegółów.
Odpowiedzi:
Pix4D wykonało projekt o nazwie Chillon Project, w którym zrobili dokładnie to, czego szukasz.
Oto link do ich projektu na YouTube .
Ponadto nie tylko polegali na UAV do robienia zdjęć, ale korzystali z naziemnych zdjęć wykonanych przy użyciu urządzeń przenośnych, takich jak Go Pro i smartfony.
Wyniki są naprawdę świetne!
źródło
Zrobiłem to już wcześniej z powodzeniem za pomocą Photosynth Toolkit ( http://www.visual-experiments.com/demos/photosynthtoolkit/ ), tyle że zamiast drona zwisałem głową z małego samolotu robiąc zdjęcia centrum małego miasteczka. Możesz także sprawdzić Visual SFM ( http://ccwu.me/vsfm/ ); Nie korzystałem z niego, ale wydaje się, że jest to kolejne narzędzie do wykonania tego samego zadania.
Niedawno też dostałem drona i zamierzam użyć obu tych metod w tym samym projekcie. Kiedy będę mieć szansę, opublikuję kilka przykładów projektu zestawu narzędzi do fotosyntezy.
EDYCJA: Oto przykład danych wyjściowych Photosynth Toolkit (oglądany w MeshLab http://meshlab.sourceforge.net/ )
Są to dane chmury punktów (z informacjami o kolorze) wynikające z partii zdjęć lotniczych zrobionych z samolotu. Zgrupowałem obrazy, aby skupić się na przetwarzaniu chmury punktów dla jednego bloku na raz, dlatego jeden blok jest o wiele bardziej gęsty niż reszta.
Oto ta sama chmura punktów z nałożoną na siebie trójkątną nieregularną siecią. To nie jest idealne, ale to fajna rekonstrukcja.
Tak więc, w odpowiedzi na pytanie, czy użycie UAV do generowania danych chmury punktów jest realną alternatywą dla naziemnego skanera laserowego: tak, jest!
Należy pamiętać, że zautomatyzowane metody łączenia zdjęć nie działają dobrze w środowiskach oświetleniowych o wysokim kontraście; Jeśli jedna strona budynku jest nasłoneczniona, a druga w cieniu, możesz mieć problemy z wyrównaniem zdjęć. Najlepszy czas na robienie takich zdjęć jest wtedy, gdy jest pochmurno. Chmury pomagają rozproszyć światło słoneczne, dzięki czemu oświetlenie jest bardziej równomierne / spójne.
Jeśli Twoje oświetlenie jest dobre, możesz robić zdjęcia z stosunkowo bliskiej odległości, aby uzyskać bardzo szczegółowy zestaw danych chmur punktów. Z TIN powyżej widać, że po lewej stronie jest linia, która wygląda, jakby biegła od ziemi do przestrzeni kosmicznej; to wartość odstająca, która nie została usunięta z zestawu danych. Jedną z rzeczy, na które powinieneś zwrócić uwagę, jest metoda wygładzania danych chmury punktów / usuwania wartości odstających, być może przy użyciu analizy najbliższego sąsiada.
Jeśli robisz zdjęcia budynku z bardzo bliska, możesz postawić cele na budynku, aby pomóc w powiązaniu zdjęć ze sobą. Jeśli używasz celów, upewnij się, że każdy z nich jest unikalny, aby zdjęcia nie były dopasowane do niewłaściwej lokalizacji, i powinieneś spróbować uzyskać 2/3 celów na każdym zdjęciu. Jeśli masz jakieś cele na ziemi, możesz użyć odczytów GPS na każdym z nich, aby georeferencyjnie zestaw danych chmury punktów, tak aby wszelkie pomiary wykonane z budynku reprezentowały pomiary w świecie rzeczywistym.
Jeśli chcesz zajrzeć do georeferencji danych w chmurze punktów, zapoznaj się z poradnikiem Marka Willisa ( http://palentier.blogspot.com/2010/12/how-to-create-digital-elevation-model.html ) . To stary blog, ale metodologia jest dobra.
EDYCJA 2: Ostatni komentarz: upewnij się, że używasz aparatu bez większych zniekształceń. Na przykład GoPro to niesamowita mała kamera do zakładania dronów, ale znaczne zniekształcenie spowodowane szerokokątnym obiektywem eliminuje możliwość użycia standardowego GoPro do projektu fotogrametrycznego. Istnieje rozwiązanie tego problemu, ale może wymagać demontażu GoPro: http://www.peauproductions.com/collections/survey-and-ndvi-cameras
Peau Productions sprzedaje zmodyfikowane kamery GoPro z różnymi obiektywami, które mają znacznie mniejsze zniekształcenia niż obiektyw dostarczany z kamerą. Sprzedają także same obiektywy, jeśli jesteś gotów samodzielnie zmodyfikować swój aparat.
EDYCJA: Wiem, że to stare pytanie, ale pomyślałem, że podzielę się OpenDroneMap, narzędziem open source do wykonania dokładnie tego projektu http://opendronemap.org/
źródło
Myślę, że sposobem na to jest VisualSFM, aby dopasować zdjęcia (im silniejszy GPU, tym lepiej) i stworzyć gęstą chmurę punktów i MeshLab, aby stworzyć teksturowany model triangulowany z chmury punktów.
VisualSFM:
http://ccwu.me/vsfm/
http://ptak.felk.cvut.cz/sfmservice/websfm.pl?menu=cmpmvs (por. zwłaszcza strona „Technologia” i referat tam wymieniony)
MeshLab:
https://sourceforge.net/projects/meshlab/
Zobacz niektóre instrukcje / instrukcje (nawet te UAV!):
https://www.youtube.com/watch?v=V4iBb_j6k_g
https://www.youtube.com/watch?v=wBKidr0e-XA
https://www.youtube.com/watch?v=-S7HeJvIKcs
źródło
- https://www.mapsmadeeasy.com/point_estimator możesz użyć tego, aby ustawić w planie lotu zmienne do tego, co chcesz, upewnij się, że wybrałeś inspire / phantom 3 jako kamerę u dołu, możesz wyeksportować ten plan jako kml dla apm .
lub jeśli jesteś bardziej biegły, możesz użyć wybranego oprogramowania gis, aby utworzyć ścieżkę lotu siatki kml do przesłania do liczi w następnym kroku.
- https://flylitchi.com/ do planowania lotu, prześlij swój kml do centrum misji z mapami madeeasy. Upewnij się, że zmieniłeś wysokość lotu, jest to naprawdę śliskie i pozwala na niesamowite misje z punktami orientacyjnymi.
- teraz możesz latać swoją misją z wybranym ustawieniem aparatu
-post misja użyj lightroom, aby skorygować zniekształcenie (to samo zniekształcenie, co inspire 1) http://www.inspirepilots.com/threads/inspire-camera-lens-correction-profiles.1270/ , jeśli pominiesz ten krok, twoje modele wysokości będą miały rodzaj efektu wklęsłego.
-do przetwarzania SFM polecam również wypróbować mapy, które są również łatwe, ponieważ pozwalają one korzystać z gcp i używać systemu opartego na punktach, darmowe punkty na początku, a małe zadania są bezpłatne.
źródło
Ponieważ sednem pytania była rekonstrukcja 3D dużego obiektu przy użyciu zestawu zdjęć uzyskanych za pomocą UAV, istnieje kilka programów, które doskonale radzą sobie z tym zadaniem. Są to Pix4D, PixProcessing, Agisoft, CapturingReality itp. Wszystkie są doskonale zdolne do przetwarzania zestawu zdjęć w celu uzyskania szczegółowego modelu 3D obiektu, który zapewnia chmury punktów i ortofotografie do dalszych obliczeń lub po prostu eksportu plik w dowolnym z dostarczonych formatów. UAV wyposażony w GPS klasy konsumenckiej może wymagać dodatkowej specyfikacji danych współrzędnych, jeśli konieczne będą dalsze bardzo dokładne pomiary. Dlatego w celu zapewnienia bardzo wysokiej dokładności można użyć profesjonalnego urządzenia GPS, i ta opcja pozwala na bardzo dokładną georeferencję zrekonstruowanego modelu, jeśli podane zostaną dodatkowe dane współrzędnych, aby uniknąć wystąpienia błędu spowodowanego przesunięciem globalnym. Z drugiej strony, jeśli geotagowanie i georeferencje są opcjonalne, a nie cel projektu, dane GPS firmy Phantom zawierają wystarczającą ilość informacji, aby kontynuować. Podsumowując, wymienione wyżej oprogramowanie jest znaczącą alternatywą dla TLS.
źródło