最近一直在看的三维重建的东西,拿着SIFT-GPU + Bundler + PMVS已经可以重建出稠密的三维点云了,但是怎么用三维点云重建出真正的三维模型还是没有研究过。在网上搜索方法发现meshlab可以根据点云重建出三维模型,这里就记录一下。因为都是用别人的东西,我这里就直接用visualSFM建立出稠密的三维点云,再使用meshlab建立三维模型。

一、VisualSFM的使用方法

visualSFM是Changchang Wu做的一个非常高效的三维重建的软件,网址在此 VisualSFM。原网址中有详细的使用步骤,这里我简单的说一下。


大神很厉害,SIFT-GPU库也是他写的,SIFT-GPU可以使用GPU高效的定位图像中的SIFT特征点,并匹配,是目前三维重建的第一步,当然这是编程时才会用到的,这是些题外话。


操作方法如下所示:




meshlab 教程 帮助_三维重建



(1)首先打开使用的图像


(2)按图中2所示,进行SIFT特征点定位和匹配


(3)按图中3所示,进行相机参数的确定以及稀疏点云的重建


(4)按图中4所示,进行稠密点云的生成。


这里需要注意一线,(4)中用到了CMVS和PMVS,在visualSFM是没有集成的,需要自己下载文件放到visualSFM的根目录下。我这里把已经配置好的windows 64位的visualSFM文件上传到百度云上了,64位的win用户可以直接拿来用,不用再配  配好的windows 64位visualSFM下载


最终生成的三维点云在meshlab中如下所示:



meshlab 教程 帮助_点云_02



二、meshlab重建三维模型


根据上面的操作,已经根据图像重建出了三维点云,下一步就是使用meshlab把三维点云重建成三维模型了。


这里是meshlab 的官方主页http://meshlab.sourceforge.net/这里建议使用64位的,因为32位的如果要打开一个较大的模型文件会因为内存不足而崩溃(我遇到过)


接下来运行meshlab,如下所示:


(1)打开文件,前面的visualSFM已经生成了一系列文件,这里打开生成的bundle.rd.out文件



meshlab 教程 帮助_点云_03



打开之后会提示打开使用的图像文件,这里只要选择同目录下的list.txt文件即可


打开后会载入一个稀疏的点云模型


(2)选择File——> Import Mesh,导入00/models中的option-0000.ply文件。如下图所示:



meshlab 教程 帮助_三维重建_04



同时可以利用图中的按钮删除一些你不想要的杂点。


(3)Filter –> Point Set–> Surface Reconstruction: Poisson进行网格化


 Octree Depth:控制着网格的细节,此值越大细节越丰富但占内存越大运行起来慢,一般设10,可慢慢调大


(4)上面的操作会生成一个气泡把模型包起来,接下来使用Filters –> Selection –> Select faces with edges longer than把模型中多余的面去除


(5)修复流型边缘,Filters –> Selection –> Select Non-Manifold edges


(6)参数化,Filter –> Texture –> Parameterization from registered rasters


(7)投影纹理,Filter –> Texture –> Project active rasters color to current mesh, filling the texture


这里可以设置分辨率,512的2的二次方倍:512 / 1024 / 2048 / 4096 / 8192…分辨率越高,则结果越清晰


(8)Export Mesh as...导出文件,最终结果如下图:



meshlab 教程 帮助_特征点_05



可以看出,雕塑中的小字也隐约可见,与原图相差无几,重建的效果比较好。但是人物头部有重影,应该是点云重建时还是有噪点造成的。