VisualSFM主要運用于SFM的3D重建，他是一個GUI應用程序通過利用多核并行性進行特征檢測，利用匹配和調(diào)整來快速運行，軟件集成了多種工具鏈，在應對復雜重建項目的時候也具備超強的能力，在重建數(shù)據(jù)的處理中，采用多核綁定調(diào)整，將SFN的三維數(shù)據(jù)全部整合在一個SiftGPU中，并對其結(jié)構(gòu)的線性時間增量判斷三維的重建效果，幫助您在復雜的模型中恢復三維結(jié)構(gòu)；同時，該軟件他還提供了幾個簡單的輸出小工具，Mathias Rothermel和Konrad Wenzel的SURE，讓您在輸出的時候也可以選擇多種類型的保存方式！

軟件功能

　　基本用法

　　使用VisualSFM GUI

　　通過命令行使用VisualSFM

　　依賴SiftGPU / PBA和PMVS / CMVS

　　典型硬件要求

　　注意高分辨率圖像的東西

　　高級用法

　　指定配對列表以進行匹配

　　使用您自己的功能匹配

　　使用自己的特征檢測器

　　調(diào)整更高速度的參數(shù)

　　技術(shù)細節(jié)

　　相機型號和坐標系

　　焦點初始化

　　中間：特征和匹配

　　輸出格式：N-View Match（NVM）

　　使用GUI

　　可視化

　　鼠標控制和導航

　　鍵盤快捷鍵

　　一些很酷的功能

　　VisualSFM中的命令行！

　　使用VisualSFM輕松顯示動畫

　　手動干預重建

　　限制和問題

　　小的GPU內(nèi)存的潛在問題

　　VisualSFM的局限性

軟件特色

　　特征檢測速度

　　在GUI模式下，使用“菜單 - >工具 - >啟用GPU->自定義參數(shù)”

　　在控制臺模式下，使用“VisualSFM sfm [+ pmvs]輸入輸出[SiftGPU參數(shù)]”

　　您需要檢查SiftGPU的這些參數(shù)的文檔。

　　通常沒有必要這樣做，除非你的圖形內(nèi)存不足。

　　特征匹配速度

　　“param_gpu_match_fmax”是在特征匹配中使用的每圖像的特征數(shù)。默認值為8192，但在大多數(shù)情況下，4k應該足夠了。請注意，要素按比例排序，因此將使用最大比例的要素。

　　如果你知道圖像鄰域，如視頻中的相鄰幀，你應該指定一個匹配對列表，而不是使用完全的成對匹配。

　　大量的時間可能用于保存結(jié)果（特別是對于NFS），默認情況下在Linux下啟用測試功能以提高效率?？梢酝ㄟ^設置param_asynchronous_write = 0或取消選中“Pairwise Matching-> Asynchronous Writes”來禁用它。

　　增量重建速度

　　“param_bundle_full_iteration”是綁定完整模型時的BA迭代次數(shù)。

　　“param_bundle_full_frequency”控制執(zhí)行頻繁的全束調(diào)整。

　　這兩個參數(shù)決定了重建的速度。

使用說明

　　1.將圖像添加到SfM工作區(qū)

　　選項1.“文件 - >打開多圖像”。你可以多次這樣做。

　　選項2.“SfM->加載NView匹配”。選擇包含相對圖像路徑的TXT文件。

　　選項3.“SfM->加載NView匹配”。從格式中選擇“文件夾中的所有Jpeg”，選擇一個。

　　或者，當您看到菜單項上的圖標時，使用相應的工具欄按鈕。

　　2.運行特征檢測和完全成對圖像匹配

　　點擊“SfM-> Pairwise Matching-> Compute Missing Match”

　　您可以返回步驟1，添加更多圖片，然后再次計算缺失的匹配項。

　　有關(guān)自定義功能檢測和功能匹配，請單擊此處

　　3.運行稀疏重建

　　“SfM-> Reconstruct Sparse”或相應的工具欄按鈕。

　　束調(diào)整步驟將自動使用多色束調(diào)整。

　　4.使用Yasutaka Furukawa的CMVS / PMVS進行密集重建（自己獲取CMVS包）

　　“Sfm-> Reconstruct Dense”。請注意，CMVS / PMVS相關(guān)參數(shù)存儲在nv.ini中

　　將提示您保存[name] .nvm文件，CMVS將在文件夾[name] .nvm.cmvs中運行

　　如果將重建保存到[name] .nvm，[name] .i.ply是第i個模型的結(jié)果。

　　*保存SfM工作空間，包括空閑時的任何時間的3D重建

　　“SfM->保存NView匹配”。您可以隨后打開保存的3D模型。

　　它默認使用包含所有工作空間信息的NVM格式。

使用方法

　　3D重建 - 使用命令行

　　命令行示例：

　　在增量重建步驟中，如果按“Ctrl + C”一次，它將退出循環(huán)并保存當前模型。 如果按“Ctrl + C”三次，將調(diào)用exit（0）。

　　使用命令行在大型數(shù)據(jù)集上應該稍快，因為它不會生成可視化的縮略圖（紋理）。 在GUI模式下，您也可以通過單擊暫停“||”來跳過像素加載部分 按鈕，當它說“加載像素數(shù)據(jù)...”。

　　指定配對列表以進行匹配

　　這允許匹配部分圖像對，而不是進行全對匹配

　　1.寫一個包含圖像路徑對的txt文件; 路徑中沒有空格！

　　2.將圖像加載到VisualSFM;

　　3.使用“SfM->成對匹配 - >計算指定匹配”;

　　4.您可以根據(jù)需要指定其他列表的次數(shù)。

　　使用您自己的功能匹配

　　1.編寫一個包含所有功能匹配的txt文件

　　2.將您的圖像（帶有功能）載入VisualSFM

　　3.使用“SfM->成對匹配 - >導入功能匹配”

　　4.您可以使用相同的方法再次添加要素匹配。

　　使用自己的特征檢測器

　　選項1.你可以編寫一個二進制功能檢測器，像Lowe的SiftWin32.exe工作。

　　或者你可以編寫一個具有類似SiftGPU的接口的共享庫。

　　選項2.以Lowe的ASCII格式編寫.sift文件，它們將被自動轉(zhuǎn)換為VisualSFM二進制格式。 （讓我知道如果有一個錯誤）。

　　機型號和坐標系

　　小心它與其他SFM軟件（如bundler）略有不同。

　　內(nèi)部攝像機模型有8個參數(shù)（7如果徑向失真被禁用）

　　輸出格式：N-View Match（NVM）

　　VisualSFM將SfM工作區(qū)保存到NVM文件中，這些文件包含輸入圖像路徑和多個3D模型。 下面是格式說明

常見問題

　　除PMVS之外的密集重建工具？

　　VisualSFM本地支持運行CMVS / genOption / PMVS2工具鏈，但是您需要運行Meshlab將密集點轉(zhuǎn)換為網(wǎng)格。

　　使用VisualSFM的幾個附加軟件：

　　CMP-MVS by Michal Jancosek：這個工具直接生成網(wǎng)格。您需要單擊VisualSFM的“重構(gòu)密集”函數(shù)并選擇“NVM-> CMP-MVS”來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。

　　SURE由Mathias Rothermel和Konrad Wenzel：SURE本身支持NVM文件格式，您不需要運行導出功能。

　　MVE by Michael Goesele的研究小組：此工具與CMVS / PMVS導出數(shù)據(jù)格式相同

　　MeshRecon by Zhuoliang Kang：這個工具直接生成網(wǎng)格，并與NVM文件一起工作（沒有徑向失真，僅Windows）。

　　如果一些GPU計算不工作怎么辦？

　　CPU更換功能檢測（大多數(shù)卡，甚至英特爾不需要）

　　1.獲得SIFT二進制（VLFeat的Lowe's）

　　2.將SIFT二進制文件放在同一目錄中。

　　3.通過設置param_use_vlfeat_or_lowe選擇Lowe的VLFeat二進制

　　4.通過“工具 - >啟用GPU->禁用SiftGPU”禁用GPU功能檢測。

　　或?qū)?shù)param_use_siftgpu修改為0以進行永久選擇

　　遠程解決方案：

　　1.通過終端（GUI的X終端）在支持CUDA的Linux服務器上運行VisualSFM。

　　2.您可以將工作區(qū)復制到本地機器進行可視化。

　　使用CPU進行功能匹配（大多數(shù)卡甚至英特爾都不需要）

　　禁用GPU功能匹配，取消選中“工具 - >啟用GPU->使用GLSL匹配”

　　*。將參數(shù)param_use_siftmatchgpu修改為0以進行永久選擇

　　使用CPU進行多芯束調(diào)整（基于GPU的PBA不支持ATI）

　　Windows：使用非CUDA包。

　　Linux：下載PBA代碼，運行make with makefile_no_gpu，并重命名libpba_no_gpu.so

　　到libpba.so，并將其復制到VisualSFM bin文件夾。

　　如果VisualSFM無法找到兩個圖像進行初始化怎么辦？

　　如果VisualSFM找不到一個好的對來初始化，你可以嘗試手動選擇它。

　　選項1.切換到“2-View 3D points”，使用左/右掃描所有圖像對，找到一個3D點對，選擇“SfM->更多功能 - >設置初始化對”。

　　選項2.如果您知道哪兩個圖像是好的，請右鍵單擊“縮略圖視圖”中的兩個圖像，在“2-View 3D點”中驗證它，然后選擇“設置初始化對”。

　　如果VisualSFM生成多個模型怎么辦？

　　首先，檢查特征檢測和匹配是否正常工作。基本上，您檢查檢測到的功能和匹配的數(shù)量，并查看它們是否太小。

　　第二，如果特征檢測和匹配工作正常，則有兩種不同的情況

　　常見的情況：兩個模型不共享足夠的圖像。問題是由于在非常不同的觀點之間缺乏特征匹配。你應該得到更多的圖片來覆蓋過境的觀點。

　　罕見的情況：兩個模型共享足夠的圖像（param_image_reuse_max）。嘗試使用“SfM->更多功能 - >合并稀疏模型”（V0.5.26 +），并看看它是否合并模型。這些問題通常是由初始化的選擇引起的。您可以刪除一個模型，然后嘗試繼續(xù)保留模型的重建