Tạo đám mây điểm quang ảnh của một đối tượng từ các bức ảnh phân tán, ở đây: Tạo mô hình 3D chính xác của tòa nhà bằng hình ảnh UAV?


12

Có cách nào để tạo ra một đám mây điểm ảnh từ một tập hợp các bức ảnh được phân bố dày đặc của một đối tượng không?

Ứng dụng:

Tôi đang cố gắng điều tra xem việc tạo mô hình 3D (đám mây điểm) bên ngoài tòa nhà từ hình ảnh UAV (Phantom 3 Pro) có thể là sự thay thế khả thi cho việc sử dụng Máy quét Laser mặt đất (TLS) để tạo ra đám mây điểm hay không. UAV có camera 12 megapixel và GPS.

Mục đích là để bay UAV xung quanh tòa nhà chụp ảnh ở khoảng cách tương đối gần và tạo ra một đám mây điểm từ phần mềm phù hợp với hình ảnh dày đặc (hy vọng Pix4D). Kế hoạch là chụp những bức ảnh xiên và xiên thông thường nhìn xuống tòa nhà nhưng tôi cũng sẽ cố bay ở độ cao thấp và chụp ảnh thẳng và xiên lên cửa sổ, mái hiên, v.v. để thử chụp càng nhiều chi tiết càng tốt.


Drone2Map của Esri đang trong giai đoạn thử nghiệm. Nó không chỉ là những gì bạn đang mô tả. Thật đáng để xem. Bạn có thể tham gia bản beta nếu bạn quan tâm và dùng thử.
BlakeG

Bạn sẽ có bất kỳ điểm kiểm soát mặt đất?
Kirk Kuykendall

Máy ảnh của Phantom 3 có ống kính góc rộng nên tôi không chắc nó phù hợp với ứng dụng chụp ảnh như thế nào. Mặt khác, bạn cần đảm bảo có nhiều sự chồng chéo giữa các hình ảnh để có kế hoạch nhiệm vụ cẩn thận và tôi không quen với phần mềm Phantom để biết liệu điều này có khả thi hay không.
Techie_Gus

Câu hỏi tuyệt vời!
NetConstructor.com

Liệu mô hình cần phải được tham chiếu địa lý? Chỉ tính năng này sẽ giới hạn bạn một số phần mềm độc quyền rất đắt tiền, mặc dù hiện tại đã có sẵn một tùy chọn miễn phí cơ bản cho Linux. Hầu hết các phần mềm miễn phí không hỗ trợ hội nghị địa lý và hầu hết các nhà cung cấp nổi tiếng đều cung cấp phiên bản rẻ tiền của phần mềm xử lý của họ nhưng một yếu tố phổ biến là - loại bỏ thành phần hội nghị địa lý. Pix4D và tương tự sẽ dễ dàng có thể làm những gì bạn muốn làm, với một mức giá quá đắt.
Jakub Sisak GeoGraphics

Câu trả lời:


-1

Pix4D đã thực hiện một dự án có tên Chillon Project , nơi họ đã làm chính xác những gì bạn đang muốn làm.

Đây là một liên kết đến dự án của họ trên YouTube .

Ngoài ra, họ không chỉ dựa vào UAV để chụp ảnh, mà sử dụng ảnh chụp trên mặt đất được chụp bằng các thiết bị cầm tay như Điện thoại thông minh và Điện thoại thông minh.

Kết quả thật tuyệt!


8

Tôi đã thực hiện điều này trước đây với thành công khi sử dụng Bộ công cụ Photosynth ( http://www.visual-experiment.com/demos/photosynthtoolkit/ ), ngoại trừ thay vì máy bay không người lái, tôi đang cúi đầu ra khỏi một chiếc máy bay nhỏ chụp ảnh khu vực trung tâm của một thị trấn nhỏ. Bạn cũng có thể kiểm tra Visual SFM ( http://ccwu.me/vsfm/ ); Tôi đã không sử dụng nó nhưng nó dường như là một công cụ khác để hoàn thành nhiệm vụ tương tự.

Gần đây tôi cũng có một máy bay không người lái và dự định sử dụng cả hai phương pháp này cho cùng một dự án. Tôi sẽ đăng một số ví dụ về dự án bộ công cụ photosynth khi tôi có cơ hội.

EDIT: Đây là một ví dụ về đầu ra của Bộ công cụ Photosynth (như được xem trong MeshLab http://meshlab.sourceforge.net/ )

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Đây là dữ liệu đám mây điểm (có thông tin màu) kết quả từ một loạt ảnh trên không tôi chụp từ máy bay. Tôi phân cụm các hình ảnh để tập trung xử lý đám mây điểm cho một khối tại một thời điểm, đó là lý do tại sao một khối dày đặc hơn nhiều so với các khối còn lại.

Đây là đám mây cùng điểm với mạng không đều hình tam giác được phủ lên trên. Nó không hoàn hảo, nhưng nó là một bản dựng lại tuyệt vời.

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Vì vậy, trong câu trả lời cho câu hỏi của bạn về việc sử dụng UAV để tạo dữ liệu đám mây điểm có phải là sự thay thế khả thi cho máy quét laser trên mặt đất hay không: đúng vậy!

Hãy nhớ rằng các phương pháp tự động để ghép các bức ảnh lại với nhau không hoạt động tốt trong môi trường ánh sáng tương phản cao; Nếu một bên của tòa nhà của bạn ở trong ánh sáng mặt trời trong khi phía bên kia trong bóng râm, bạn có thể gặp khó khăn khi sắp xếp các bức ảnh. Thời điểm tốt nhất để chụp ảnh như vậy là khi trời u ám. Các đám mây giúp khuếch tán ánh sáng mặt trời làm cho ánh sáng đồng đều hơn / nhất quán hơn.

Nếu ánh sáng của bạn tốt, bạn có thể chụp ảnh ở khoảng cách tương đối gần để đưa ra bộ dữ liệu đám mây điểm rất chi tiết. Bạn có thể thấy từ TIN ở trên có một đường bên trái trông giống như nó đi từ mặt đất lên không gian; đó là một ngoại lệ không được xóa khỏi bộ dữ liệu. Một điều bạn nên xem xét là phương pháp làm mịn dữ liệu đám mây điểm / loại bỏ các ngoại lệ, có thể sử dụng phân tích lân cận gần nhất.

Nếu bạn đang chụp rất gần ảnh của tòa nhà, bạn có thể muốn đặt các mục tiêu lên tòa nhà để giúp liên kết các bức ảnh với nhau. Nếu bạn sử dụng mục tiêu, hãy đảm bảo mỗi mục là duy nhất để ảnh không bị khớp với vị trí sai và bạn nên cố gắng lấy 2/3 mục tiêu trong mỗi ảnh. Nếu bạn có một số mục tiêu trên mặt đất, bạn có thể sử dụng chỉ số GPS ở từng mục tiêu để định vị dữ liệu đám mây điểm của mình, để mọi phép đo bạn thực hiện từ tòa nhà sẽ đại diện cho các phép đo trong thế giới thực.

Nếu bạn muốn xem xét hội thảo địa lý dữ liệu đám mây điểm của mình, hãy xem hướng dẫn cách làm của Mark Willis ( http://palentier.blogspot.com/2010/12/how-to-create-digital-elevation-model.html ) . Đó là một blog cũ, nhưng phương pháp là một blog tốt.

EDIT2: Nhận xét cuối cùng: đảm bảo bạn đang sử dụng máy ảnh mà không bị biến dạng nhiều. Ví dụ, GoPro là một máy ảnh nhỏ tuyệt vời để đặt máy bay không người lái, nhưng sự biến dạng đáng kể gây ra bởi ống kính góc rộng sẽ loại bỏ khả năng sử dụng GoPro tiêu chuẩn cho dự án quang điện ảnh. Có một giải pháp cho vấn đề này, nhưng nó có thể yêu cầu tách GoPro của bạn: http : //www.peaup sinhtions.com/collections/survey-and-ndvi-camera

Peau Productions bán máy ảnh GoPro đã được sửa đổi với các ống kính khác nhau có độ méo ít hơn đáng kể so với ống kính đi kèm với máy ảnh. Họ cũng tự bán ống kính nếu bạn tự sửa máy ảnh của mình.

EDIT: Tôi biết đây là một câu hỏi cũ, nhưng tôi nghĩ rằng tôi sẽ chia sẻ OpenDroneMap, một công cụ nguồn mở để thực hiện chính xác dự án này http://opendronemap.org/


2

Tôi nghĩ một cách để làm điều này là VisualSFM để thực hiện việc ghép các bức ảnh (GPU càng mạnh càng tốt) và tạo ra một đám mây điểm dày đặc và MeshLab để tạo ra một mô hình tam giác có kết cấu từ đám mây điểm.

VisualSFM:

http://ccwu.me/vsfm/

http://ptak.felk.cvut.cz/sfmservice/websfm.pl?menu=cmpmvs (cp. đặc biệt là trang web 'Công nghệ' và bài báo được đề cập ở đó)

Lưới:

https://sourceforge.net/projects/meshlab/

Xem một số ứng dụng / ứng dụng của HowTo (ngay cả ứng dụng 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


Thực sự đã thử cách tiếp cận này, tôi có thể chia sẻ như sau; đường cong học tập khá dốc, Visual SFM đưa bạn đến một đám mây điểm dày đặc và cần có thẻ video GeForce. Nó không thực sự phù hợp với bất kỳ công việc viễn thám nghiêm túc nào vì nó không hỗ trợ hội nghị địa lý. Nó cũng cực kỳ chậm và lỗi thời và không có bản phát hành nào trong một vài năm.
Jakub Sisak GeoGraphics

2

- https:// www .

hoặc nếu bạn lão luyện hơn, bạn có thể sử dụng phần mềm gis mà bạn chọn để tạo đường bay lưới kml để tải lên vải trong bước sau.

- https://flylitchi.com/ để lập kế hoạch chuyến bay, tải kml của bạn lên trung tâm nhiệm vụ từ mapscrafteasy để đảm bảo thay đổi chiều cao chuyến bay, nó thực sự trơn tru và cho phép thực hiện các nhiệm vụ điểm tuyệt vời.

-Bây giờ bạn có thể thực hiện nhiệm vụ của mình với cài đặt camera theo lựa chọn của bạn

Nhiệm vụ -post sử dụng lightroom để sửa méo (biến dạng tương tự như truyền cảm hứng 1) http://www.inspirepilots.com/threads/inspire-camera-lens-correction-profiles.1270/ , nếu bạn bỏ qua bước này, các mô hình độ cao của bạn sẽ có một loại hiệu ứng lõm.

-cho việc xử lý sfm tôi cũng khuyên bạn nên thử bản đồ dễ dàng cũng như họ cho phép bạn sử dụng gcp và sử dụng hệ thống dựa trên điểm, điểm miễn phí khi bắt đầu và các công việc nhỏ đều miễn phí.


1

Vì cốt lõi của câu hỏi là tái tạo 3D một vật thể lớn bằng cách sử dụng một bộ hình ảnh thu được với UAV, nên có một vài sản phẩm phần mềm xử lý rất tốt nhiệm vụ. Chúng là Pix4D, PixProcessing, Agisoft, CapturingReality, v.v ... Tất cả chúng đều có khả năng xử lý hoàn hảo bộ ảnh để có được mô hình 3D chi tiết của đối tượng cung cấp các đám mây điểm và chỉnh hình để tính toán thêm hoặc đơn giản là xuất khẩu tập tin trong bất kỳ định dạng được cung cấp. UAV được trang bị GPS cấp tiêu dùng có thể yêu cầu thông số kỹ thuật bổ sung của dữ liệu tọa độ nếu cần thực hiện các phép đo cực kỳ chính xác hơn. Do đó, để cung cấp độ chính xác cao hơn, có thể sử dụng thiết bị GPS chuyên nghiệp, và tùy chọn đó cho phép hội thảo địa lý chính xác cao của mô hình được xây dựng lại nếu dữ liệu tọa độ bổ sung được đưa ra để tránh xảy ra lỗi do sự thay đổi toàn cầu. Mặt khác, nếu gắn thẻ địa lý và hội thảo địa lý là tùy chọn và không phải là mục tiêu của dự án, dữ liệu GPS của Phantom cung cấp đủ thông tin để tiến hành. Tóm lại, phần mềm có tên ở trên là một sự thay thế đáng kể cho TLS.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.