Bundler->CMVS-PMVS的配置和使用

转载：http://www.voidcn.com/article/p-mrgfbhyl-bpv.html

 文章说明

本文是在前人的基础上，发现若干问题后予以纠正而重写的博文。

操作系统： windows 10 ( x64 )

· 参考来源

1. 小勺挖泰山：windows7下实现Bundler并通过cygwin编译运行以及pmvs、cmvs的使用(1)
2. 小勺挖泰山：windows7下实现Bundler并通过cygwin编译运行以及pmvs、cmvs的使用(2)
3. 小勺挖泰山： CMake+vs2010实现对CMVS-PMVS源代码的编译运行，以及实现与bundler之间的相互调用
4. 小勺挖泰山： 运行Bundler前的准备之Cygwin的下载和安装
5. halfwet： Bundler 在 Windows下的安装、配置和使用
6. lxiaoxiaot：bundler_0.4在windows下的编译
7. mengfanteng： Bundler，PMVS，CMVS的编译与使用
8. 烂土豆Oliver的博客（涉及重标定）：在CYGWIN下编译和运行SfM(Structure from Motion)软件Bundler
9. Terumii：Bundler 及 PMVS 常见问题&解决方法
10. Terumii：Bundler及PMVS的配置与使用（简易版）

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· 名词解释

1. 什么是 Bundler ？

— Bundler是一个采用C和C++开发的称为sfm（struct-from-motion）的系统，它能够利用无序的图片集合重建出3D的模型。

— Bundler 的输入是一些图像、图像特征以及图像匹配信息。

— Bundler 的输出则是一个根据这些图像反应的场景的3D重建模型，伴有少量识别得到的相机以及场景几何信息。

— 系统借用一个由Lourakis 和Argyros提供的称为 SBA(Sparse Bundle Adjustment)的开发包的进行修改。

2. 什么是 PMVS？

— PMVS(patch-based multi-view stereo) 是 Yasutaka Furukama 博士写的已知由一组图片和图片对应的相机参数生成 dense reconstruction (稠密的三维模型)的算法。

3. 什么是 CMVS？

— CMVS(Clustering Views for Multi-view Stereo) 是 PMVS 的改进版，里面包含PMVS。

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· 关系说明

Bundler 构建的是稀疏点云，CMVS-PMVS 构建的是稠密点云

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· Bundler 配置

配置方法：

1. 通过 Makefile 
2. 通过 VS

注意：前者易编译，但操作麻烦，且不能修改源码；后者能够修改源码，便于研究。

通过 Makefile 配置步骤：

通过 VS 配置见下篇博客 …

    1. 下载 CYGWIN 并安装，安装时不用全部安装，安装以下六项即可（目的：准备 Make 工具）

• Devel
• Perl
• Python
• Graphics
• GSL（通过 search 搜索，搜索到后点击使其成为 install 状态）
• Vim（通过 search 搜索，搜索到后点击使其成为 install 状态）

    2. 下载 bundler-v0.4-source 并解压（目的：准备 Bundler 工具包）

        我的安装位置：C:\Users\dell\Desktop\bundler-v0.4-source

    3. 编译 bundler-v0.4-source （目的：编译执行）

注意1：安装前打开 bundler-v0.4-source\src\Bundle2PMVS.cpp ，将 217 行的

fprintf(f_scr, "mv pmvs/%s.rd.jpg %s/visualize/%08d.jpg\n"

改为：

fprintf(f_scr, "mv %s.jpg %s/visualize/%08d.jpg\n"

注意2：安装前打开 bundler-v0.4-source\src\BundlerApp.h. ，将 620行的该行注释掉：

// SkeletalApp::BundlerApp;

打开下载好的 cygwin ，然后执行以下操作：

cd /bundler-v0.4-source（cd后有空格） 
make（开始编译）

操作截图1： 

执行完毕后，在 bundler-v0.4-source/bin 目录下生成：

1. BundleVis.exe
2. bundler.exe
3. Bundle2PMVS,exe
4. KeyMatchFull.exe
5. RadialUndistort.exe
6. libANN_char.dll

操作截图2： 

    4. 下载 siftDemoV4 .zip并解压（目的：准备 SIFT 特征检测）

解压后将其中的siftWin32.exe拷贝到/bundler/bin，这个siftWin32.exe 会被 Bundler 调用作为特征点探测器。

    5. 运行 Bundler （目的：生成稀疏点云）

注意：Bundler里面有两个examples， ET 和 kermit ，我们以 kermit 为模版操作。

cd /bundler-v0.4-source 
mkdir result-kermit 
cd result-kermit 
../RunBundler.sh ../examples/kermit（.sh 后有空格，前后都是..，两个.）

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注意：以下操作都在 result-kermit 下操作！！！

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操作截图3： 

操作截图4： 

此时已经运行完 Bundler，在 result-kermit 文件夹下有 prepare 文件夹、bundle 文件夹 以及其他若干文件。在 result-kermit/bundle/bundle.init.out 文件里有重建的稀疏点3D坐标和相机参数。

操作截图5： 

操作截图6： 

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· Bundler 的输出转 CMVS-PMVS 的输入

依旧是在 result-kermit 目录下：

../bin/Bundle2PMVS.exe prepare/list.txt bundle/bundle.init.out

此时在 /bundler-v0.4-source/result-kermit 下 生成 pmvs 文件夹，然后这里需要进行一步修改，修改 /bundler-v0.4-source/result-kermit/pmvs/prep_pmvs.sh 的 BUNDLER_BIN_PATH：

BUNDLER_BIN_PATH=/cygdrive/C/Users/dell/Desktop/bundler-v0.4-source/bin（注意是反斜杠 /，=后边不能有空格）

执行以下操作：

pmvs/prep_pmvs.sh

操作截图7： 

完成后，在 pmvs 目录下生成以下文件夹和文件：

• models 文件夹
• txt 文件夹
• visualize 文件夹
• bundle.rd.out
• ……jpg
• list.rd.txt
• pmvs_options.txt
• prep_pmvs.sh
• vis.dat

操作截图8： 

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· CMVS-PMVS 生成稠密点云

    1. 下载 CMVS-PMVS 并解压。

下载完毕后，将 CMVS-PMVS-master\binariesWin-Linux\Win64-VS2010 文件夹内的东西全部拷贝至 result-ET 文件夹下，文件包括：

• cmvs.exe
• genOption.exe
• msvcp100.dll
• msvcr100.dll
• pmvs2.exe
• Readme.txt
• ws2_32.dll

然后，win + R 打开运行，输入 cmd ，进入 /bundler-v0.4-source/result-kermit ，输入

cmvs ../pmvs/（cmvs 后有空格）

操作截图9： 

完成后，继续输入：

genOption pmvs/ 
pmvs2 pmvs/ option-0000（注意 option-0000前有空格）

操作截图10： 

完成后，在 /bundler-v0.4-source/pmvs/models 文件夹下会生成 option-0000.ply 文件，接下来便可以用 Meshlab 浏览该文件。

操作截图11： 

    2. 下载 Meshlab 并安装。

安装完成后，点击 File->Import Mesh，读入 option-0000.ply 文件即可。 
操作截图12： 
待上传… ：)

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· 资源打包下载

点击下载涉及到的所有文件

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