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openMVS est disponible pour Leap 15.2 et Tumbleweed

Depuis quelques semaines, le paquet openMVS est disponible dans le dépôt graphics. Il est le complément quasi-indispensable à openMVG pour finaliser un modèle 3D quand on entreprend un traitement d'images par corrélation dense. Ce traitement d'images fait partie d'un sujet plus vaste qu'on nomme "Photogrammétrie".
Par abus de langage on peut parfois confondre les deux, alors laissons de côté pour l'instant le terme "Photogrammétrie" et étudions simplement le traitement d'images par corrélation dense.
Présentation d'openMVS et de ses outils
L'installation du paquet openMVS est désormais possible en ajoutant le dépôt graphics au préalable, comme ceci (en root) :
zypper addrepo https://download.opensuse.org/repositories/graphics/openSUSE_Leap_15.2/graphics.repo
ou :
zypper addrepo https://download.opensuse.org/repositories/graphics/openSUSE_Tumbleweed/graphics.repo
puis :
zypper refresh
zypper install openMVS
(note : si openMVG n'est pas installé, alors faites : zypper install openMVG
)
Le paquet openMVS propose 7 outils : 4 pour traiter les données, 2 pour convertir les objets, et 1 pour visualiser les résultats (intermédiaires ou finaux). On retiendra donc DensifyPointCloud, ReconstructMesh, RefineMesh et TextureMesh pour traiter les données produites en amont par openMVG. Chaque outil dispose de ses propres options, pour en prendre connaissance on lance alors le programme sans argument, dans un terminal.
Le principe de pipeline : exemple et résultat
Le but d'openMVS est de (re)créer une scène en 3 dimensions à partir du jeu de données produit par openMVG. Ce dernier est donc l'étape préliminaire indispensable à toute opération : openMVG analyse les photographies qu'on lui indique et calcule les positions des objectifs et des points "clés" afin de proposer un rendu 3D de l'objet photographié. Car c'est bien ça le point de départ : les photos !
En résumé : si on associe openMVG + openMVS, alors on a la combinaison idéale pour générer un modèle 3D texturé en HD, à partir de simples photos (en JPG, sans zoom de préférence), pour autant qu'on respecte certaines règles dans le processus de traitement.
D'une manière générale, on distingue 4 étapes successives dans l'élaboration d'un modèle 3D, quels que soient les softs utilisés :
- Alignement des photos
- Densification du nuage de points
- Génération du maillage
- Texturage du maillage d'après les photos
Voyons sur un schéma comment tout cela s'articule, quand on compare à d'autres processus tels que ceux proposés par MVE et VisualSFM :
Et voici un exemple en images avec d'un côté les photos de départ d'un sujet de type architectural, et de l'autre un rendu (intermédiaire) ouvert dans MeshLab :
openMVG et openMVS s'utilisent en ligne de commande, pas d'interface graphique autre que le Viewer d'openMVS (exemple de rendu dans la première image de l'article). Alors pour traiter un sujet, l'idéal est de scripter l'ensemble du processus, avec parfois des options spécifiques à indiquer.
Voici un exemple ici avec RUN_openMVG_openMVS.sh, en lien sur cette page : SfM_Tools
Ce script met l'accent sur la gestion des logs, c'est un moyen efficace pour suivre le processus de traitement des images.
(dans cet exemple, le fichier sensor_width_camera_database.txt se situe dans le home utilisateur)
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