yangshaoyi

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Autodesk 的 123D Catch 让我们能够很简单的根据一组照片构建3D物体,你只需要从各个角度拍摄希望建模的物体,然后通过 123D Catch 将照片上传到 Autodesk 的云端服务器,等待几分钟之后,就能下载到完成的模型,是不是像变魔术一样?
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但是在上传照片和下载模型之间到底发生了什么,由照片重建三维模型是个怎样的过程,123D Catch 却没有告诉好奇的我们。而且总是要把图片上传到云端总感觉不太方便,说不定我们偶尔想要重建个私密的模型呢?今天就让我们尝试用开源软件来替代 123D Catch,完成照片重建的任务!我们将要建模的对象是 123D Catch Windows 版提供的示例照片,你可以在 123D Catch 的 sample_project 目录中找到他们。
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123D Catch 和开源软件方案的建模效果如下。左边是 123D Catch 的局部,右边则是我们自己动手建模的结果,觉得哪个效果好些呢?
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需要事先说明的是,本文的目的在于展示一种技术上的可能性,并非主张人们自己动手来尝试照片重建。对于绝大多数用户来说,123D Catch 仍然是照片重建的首选。其次,笔者只是在业余时间进行了一些调查,并非计算机视觉科班出身,行文中如果有错误敬请指正。
那么,让我们先了解下照片重建的主要步骤吧。
照片重建的主要步骤
整个重建过程大致有以下几步,
1、找出各张照片中的特征点,进行两两匹配
这一步讲究的是能够精确识别物体的局部特征,并且进行快速准确的匹配,由于在实际拍摄中,可能存在物体的旋转、缩放、或者亮度变化,所以难度不小。现在常用的算法是由 David Lowe 提出的SIFT 方法。
2、根据匹配的结果,利用射影定理计算得到相机位置等场景信息
这步又称运动恢复结构(Structure from Motion)。对于结果的衡量标准主要是准确性,流行使用的是基于 Levenberg-Marquardt 算法的 Bundler。我们也可把这一步称为稀疏重建(Sparse Reconstruction)。
3、将场景信息与原始照片结合在一起,得到照片中物体的三维点云
有了场景信息,我们就能进行多视立体重建(Multi-view Stereo Reconstruction)了。由于处理的图像精度通常都比较高,所以这一步的计算量很大,执行效率也因此成为判断算法优劣的标准之一。除了效率之外,还需要考量重建的精度以及完整性,因为这些因素决定了点云的质量。PMVS 算法是目前表现最好的多视立体重建算法。另外,为了表示和稀疏重建的区别,这一步也成为密集重建(Dense Reconstruction)。
4、根据三维点云构建三维模型
我们已经得到了物体表面的一系列三维点云,但是还需要把这些点连成面,才能在一般的三维建模软件中使用。现在比较常用的是泊松表面重建算法(Poisson Surface Reconstruction)。是的,就是发明了能够用来预测火车是否晚点的泊松分布的那个人。
怎么样,是不是够复杂的。了解了这些主要步骤之后,让我们来实际操作吧。
使用开源软件完成重建
我们将使用 VisualSFM 来完成其中的前三步,VisualSFM 中已经包含了 SIFT 和 Bundler 的算法,不过为了完成第三步,你还需要下载 PMVS 的升级版 CMVS,VisualSFM 会自动调用。而对于第四步,我们需要使用 Meshlab 进行网格处理。
让我们开始吧。
1、识别特征点
打开 VisualSFM 后,我们点击批量添加照片的按钮
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在弹出的对话框中选取 sample_project 中所有佛陀的照片
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如果你在菜单中点选了 Tools > Show TaskViewer,将会在其中看到图片已经全部载入了。
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图片载入之后,我们可以点击工具栏中四个箭头的按钮,开始查找特征值与匹配。
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在 TaskViewer 中你能够看到每张照片中的 SIFT 特征值的数量,以及花费的时间。SIFT 计算结束后,VisualSFM 将会对这些特征逐一比对。
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特征值的查找与匹配完成后,你会看到对于每张照片,VisualSFM 都为我们生成了一个 .sift 文件以及一个 .mat 文件,其中记录了特征点和匹配信息。
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2、稀疏重建
完成了特征点的识别与匹配后,让我们点击类似于“快进”的按钮开始稀疏重建。
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稍等片刻后,你就会看到 VisualSFM 为你重建的拍摄场景。
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留意到佛陀周围的那些小点吗?那是 VisualSFM 计算得到的拍照时,照相机的各个位置。
3、密集重建
完成稀疏重建后,你会发现工具栏中多出了几个按钮,让我们点击其中的 “CMVS”,进行运算量最大的密集重建。
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在弹出的对话框中填写希望保存的目录。
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点击保存后,VisualSFM 就为我们开始进行漫长的密集重建了。重建完成后,在之前指定的目录中将会产生一系列的文件。
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其中最关键的,是 models 目录中的 .ply 文件。
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当我们在 MeshLab 中打开这个 .ply 文件后,就能看到重建结果了。
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有没有看到右侧的佛陀,是不是像块埋在怪石中的玉?
4、构建三维模型
在进行泊松重建前,我们需要去除周围不需要的点云。Meshlab 工具栏中的下面两个按钮可以帮助我们选中以及删除。如果你觉得默认大小的点很难选取,还可以在选项中修改点的显示尺寸。
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这是整个重建过程中最需要人工参与的部分。有否彻底清除不需要的部分将直接影响之后的重建效果。我们的佛陀清理的结果如下。
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你可能会问这不是已经是个3D模型了吗?但是让我们放大了看下,我们会看到整个模型仍然是由点云构成的。
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让我们开始泊松重建吧。
我们首先在菜单中选择 Filters > Point Set > Compute normals for point sets,计算点云的法线。
之后,仍然是 Point Set 菜单,选择其中的 Surface Reconstruction: Poisson,在弹出的对话框中我们需要输入几个参数。
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让我们改动上部的两个参数。你也可以自己调整,看看什么样的参数组合对于你的模型结果最佳。点击 Apply 后,可以看到 MeshLab 为我们生成了模型的表面。
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但是此时,这些新建的面并不包含颜色信息。我们需要 MeshLab 根据已有的点云,为我们计算新增的面的颜色。 可以在菜单中选择 Filters > Sampling > Vertex Attribute Transfer,
在弹出的对话框中,注意调整颜色的源和目标。
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涂色过程应该不费时,稍等之后我们就能看到重建结果了!
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至此整个重建过程结束。你可以将这个模型输出成你希望的格式,进行下一步的编辑或者打印。另外,在佛陀左手下方有块白斑,这是因为那里是我们的拍摄死角。你可以补拍一些照片。值得庆幸的是,当你补拍了照片并且添加到 VisualSFM 中时,其他照片的特征值以及匹配结果不需要重新计算。
对比 123D Catch,离线的开源方案让我们可以了解整个重建过程,也提供了更高的自由度,但是尝试之后它的缺点也是显而易见的。首先,离线开源方案需要更多的照片。123D Catch 可以在不满十张照片的情况下重建出不错的效果,但是开源方案则至少需要几十张,Autodesk 从 Acute3D 处购得的技术之强大可见一斑。其次,由于整个重建过程的计算量很大,在桌面系统上开源方案会跑的很吃力。重建佛陀,123D Catch 的云端服务器在几分钟内就能完成,但是跑在 4 核的 64 位 Windows 环境上的开源软件,光密集重建一步就花了半个多小时。
另外,除了本文中提到的 VisualSFM 之外,还有一些可以进行照片重建的免费方案,以后有机会让我们再看吧。

转载于:嘀嗒印