OpenMVG (open Multiple View Geometry) のインストール（Ubuntu 上）

前準備

Ubuntu のシステム更新

UbuntuUbuntu で OS のシステム更新を行うときは， 端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

Git, CMake のインストール（Ubuntu 上）

インストールするには，端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui

C/C++ コンパイラー，make，パッケージツールのインストール（Ubuntu 上）

インストールするには，端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y install build-essential gcc g++ make libtool texinfo dpkg-dev pkg-config

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストールのインストール（Ubuntu 上）

Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストール: 別ページ »で説明している．

OpenMVG のインストール（ソースコードを使用）（Ubuntu 上）

Eigen のインストール（Ubuntu 上）

端末で，次のコマンドを実行する．

UbuntuUbuntu 22.04 では Eigen 3.4.0 がインストールされる．

sudo apt -y install libeigen3-dev

SuiteSparse, CXSparse, libmetis, BLAS, LAPACK のインストール（Ubuntu 上）

端末で，次のコマンドを実行する．

UbuntuUbuntu 22.04 では SuiteSparse 5.10.1, libmetis 5.1.0 がインストールされる．

sudo apt -y install libatlas-base-dev libsuitesparse-dev

Ceres Solver のインストール（ソースコードを使用）（Ubuntu 上）

公式ページ http://ceres-solver.org/installation.html の手順に従う．

1. 前提ソフトウェア

   Ceres Solver のインストールのために， cmake, google-glog, glfags, Eigen, BLAS, LAPACK, Eigen 3, SuiteSparse, CXSparse をインストールする．

   端末で，次のコマンドを実行する．

   sudo apt -y install cmake libgoogle-glog-dev libgflags-dev libatlas-base-dev libeigen3-dev libsuitesparse-dev
   

2. Ceres Solver のビルド

   「-b 2.1.0」は 2022年8月時点の最新の安定版（バージョン 2.1.0）をダウンロードすることを指定している． 最新の安定版については https://github.com/ceres-solver/ceres-solver で確認．

   （安定版よりも新しい版などでは，うまく動作しないということもありえるので注意）．

   cd /tmp
   sudo rm -rf ceres-solver
   git clone https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solver -b 2.1.0
   cd ceres-solver
   mkdir build
   cd build
   cmake .. -DEIGENSPARSE=ON -DSUITESPARSE=ON \
     -DSuiteSparse_AMD_INCLUDE_DIR=/usr/include/suitesparse \
     -DSuiteSparse_CAMD_INCLUDE_DIR=/usr/include/suitesparse \
     -DSuiteSparse_COLAMD_INCLUDE_DIR=/usr/include/suitesparse \
     -DSuiteSparse_CCOLAMD_INCLUDE_DIR=/usr/include/suitesparse \
     -DSuiteSparse_CHOLMOD_INCLUDE_DIR=/usr/include/suitesparse \
     -DSuiteSparse_SPQR_INCLUDE_DIR=/usr/include/suitesparse \
     -DSuiteSparse_Config_INCLUDE_DIR=/usr/include/suitesparse \
     -DSuiteSparse_Config_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsuitesparseconfig.a
   make -j4
   

3. 終了の確認

   ここまでの一連の操作で，エラーメッセージが出るなどの問題がないこと．

   
4. Ceres Solver のインストール

   sudo make install
   

   
5. 終了の確認
   
6. 動作確認

   cd /tmp/ceres-solver/build
   ./bin/simple_bundle_adjuster ../data/problem-16-22106-pre.txt
   

   
7. テスト

   make test
   

   
8. テスト結果の確認
   

OpenMVG のインストール（Ubuntu 上）

1. 前提ソフトウェア

   端末で，次のコマンドを実行する．

   sudo apt -y update
   sudo apt -y install libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev libxxf86vm1 libxxf86vm-dev libxi-dev libxrandr-dev graphviz 
   

2. OpenMVG のビルド

   cd /tmp
   rm -rf openMVG
   git clone --recursive https://github.com/openMVG/openMVG.git
   
   cd /tmp/openMVG
   sudo rm -rf build
   mkdir build
   cd build
   cmake ../src -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DOpenMVG_USE_OPENCV=ON 
   cmake --build .
   sudo cmake --build . --target install
   

3. 終了の確認．

   ここまでの一連の操作で，エラーメッセージが出るなどの問題がないこと．

   

   OpenMVG のビルドで，次のエラーが出た場合には，Ceres Solver のバージョンとして，2.1.0 をインストールすると解決できる場合がある．

   /tmp/openMVG/src/openMVG/multiview/translation_averaging_solver_l2_chordal.cpp: In function ‘bool openMVG::solve_translations_problem_l2_chordal(const int*, const double*, const double*, int, double, double*, double, double, int)’:
   /tmp/openMVG/src/openMVG/multiview/translation_averaging_solver_l2_chordal.cpp:124:68: error: ‘CX_SPARSE’ is not a member of ‘ceres’; did you mean ‘NO_SPARSE’?
     124 | lse if (ceres::IsSparseLinearAlgebraLibraryTypeAvailable(ceres::CX_SPARSE))
         |                                                                 ^~~~~~~~~
         |                                                                 NO_SPARSE
   /tmp/openMVG/src/openMVG/multiview/translation_averaging_solver_l2_chordal.cpp:126:57: error: ‘CX_SPARSE’ is not a member of ‘ceres’; did you mean ‘NO_SPARSE’?
     126 |     options.sparse_linear_algebra_library_type = ceres::CX_SPARSE;
         |                                                         ^~~~~~~~~
         |                                                         NO_SPARSE
   gmake[2]: *** [openMVG/multiview/CMakeFiles/openMVG_multiview.dir/build.make:370: openMVG/multiview/CMakeFiles/openMVG_multiview.dir/translation_averaging_solver_l2_chordal.cpp.o] エラー 1
   gmake[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:2391: openMVG/multiview/CMakeFiles/openMVG_multiview.dir/all] エラー 2
   gmake: *** [Makefile:136: all] エラー 2
   

4. OpenMVG のインストール

   sudo cmake --build . --target install
   

   
5. 終了の確認．
   

OpenMVS のインストール

「OpenMVG の動作に OpenMVS が必要」ということはないが， OpenMVG の動作確認のためにも，OpenMVS があると便利，OpenMVS があると使いやすいということがある．

Ubuntu での OpenMVS のインストール: 別ページ »で説明している．

実行手順例 （Ubuntu 上）

多視点画像の準備

cd /usr/local
sudo mkdir image

cd /usr/local/image
# download 
sudo rm -rf Image_datasets
sudo rm -f Image_datasets.sh
echo "git clone --recursive https://github.com/openMVG/Image_datasets" | sudo tee -a Image_datasets.sh
sudo bash Image_datasets.sh
# memo
echo "<li> <a href="Image_datasets">Image_datasets</a>" | sudo tee -a index.html
echo "<br>" | sudo tee -a index.html
echo "Spherical datasets, Flat (11 indoor images), School (4 outdoor images)" | sudo tee -a index.html
echo "<br>" | sudo tee -a index.html
echo "URL: https://github.com/openMVG/Image_datasets" | sudo tee -a index.html

cd /usr/local/image
# download 
sudo rm -rf ImageDataset_SceauxCastle
sudo rm -f ImageDataset_SceauxCastle.sh
echo "git clone --recursive https://github.com/openMVG/ImageDataset_SceauxCastle" | sudo tee -a ImageDataset_SceauxCastle.sh
sudo bash ImageDataset_SceauxCastle.sh
# memo
echo "<li> <a href="Image_datasets">ImageDataset_SceauxCastle</a>" | sudo tee -a index.html
echo "<br>" | sudo tee -a index.html
echo "Pinhole image datasets, Image of Chateau de Sceaux, Sceaux castle. France., ImageDataset_SceauxCastle (11 images)" | sudo tee -a index.html
echo "<br>" | sudo tee -a index.html
echo "URL: https://github.com/openMVG/ImageDataset_SceauxCastle" | sudo tee -a index.html


cd /usr/local/image
# download 
sudo rm -rf ReconstructionDataSet
sudo rm -f ReconstructionDataSet.sh
echo "git clone --recursive https://github.com/rperrot/ReconstructionDataSet" | sudo tee -a ReconstructionDataSet.sh
sudo bash ReconstructionDataSet.sh
# memo
echo "<li> <a href="Image_datasets">ReconstructionDataSet</a>" | sudo tee -a index.html
echo "<br>" | sudo tee -a index.html
echo "Pinhole image datasets, 9 dataset with HIGH-RES images, Set of images for doing 3d reconstruction, Set of images for doing 3d reconstructio" | sudo tee -a index.html
echo "<br>" | sudo tee -a index.html
echo "URL: https://github.com/rperrot/ReconstructionDataSet" | sudo tee -a index.html

SfM を行ってみる

次の Web ページの手順通りに行う．

https://github.com/openMVG/Image_datasets/blob/master/360_dataset/README.md

次のように実行する

dataset=/usr/local/image/Image_datasets/360_dataset/360_Flat/images
dataset_out=/var/tmp/1

rm -rf $dataset_out
mkdir $dataset_out

# Initialize the scene (spherical camera model)
openMVG_main_SfMInit_ImageListing -i $dataset -o $dataset_out/matches -f 1 -c 7

# Compute of the features (you can add -n  to be faster)
openMVG_main_ComputeFeatures -i $dataset_out/matches/sfm_data.json -o $dataset_out/matches

# Compute the image matches (notice the angular mode, more adapted for spherical images)
openMVG_main_ComputeMatches -i $dataset_out/matches/sfm_data.json -o $dataset_out/matches -g a

# Compute of the camera motion and structure of the scene
openMVG_main_IncrementalSfM -i $dataset_out/matches/sfm_data.json -m $dataset_out/matches -o $dataset_out/reconstruction