PhotoGrammetry(WIP)
参考サイト
3DF Zephyr使い方
写真から生成:
動画から生成:
ソフトウェアとか全般まとめ:
ソフトウェア比較
3DF Zephyr
最近話題、日本国内だと情報が多い
制限付き無料版あり(写真50枚まで)
有料版もいくつかある(値段によって制限が異なる)
動画からフレームを自動出力できる
自動で良い感じに出力できる
工程ごとに確認できる
有料版はバッチでの自動化に対応
MeshRoom
NVidia CUDA対応
CUDA用ドライバーインストールが必要
オープンソース
無料、制限なし
国内情報が少ない
動画からのフレームは自前でやる必要がある
ffmpegとか使えば簡単に出力可能 → 動画から画像抽出
処理をノードベースで指定できる
解析からメッシュ生成までを一気に処理
中断・再開を使って工程ごとの確認は可
生成フォルダがわかりづらい
Cacheフォルダの中に工程ごとに生成される
生成速度
生成には時間がかかる
CPUコア数が多ければ多いほど良い
Meshroomだとその傾向が強い(CUDAは試してない)
Ryzen2700X(8C16T)環境で試した感じでは3DF Zephyrは使用率が低く性能を上手く使えてない？
ボケてないフレーム画像の抽出
スマホなどの一般的なカメラで撮影した場合、動画から抽出した画像がボケてる
ボケてないフレームを自動で取り出したい
ボケ判定
ラプラシアンでのエッジ抽出値で判定するのがシンプルで簡単
ピンボケ写真の判定方法:
閾値は<50くらい
分類スクリプト -> githubに上げる予定
同一フレームの削減(WIP、未検証)
類似画像分類
クラスタ数の予測は面倒
MeanShift、DBSCAN
比較:
DBSCANを使う
一致する画像を減らしたので密度(近接距離)εによる分類
DBSCAN実践とアルゴリズム:
距離ε以下にいるものを次々クラスタに入れていく
写真のクラスタリング:
比較、距離関数については
枚数制限のあるFree版Zephyr向けはK-means使う方がいい
参考
scikit-learnの機械学習手法: