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

OpenMVG は、SfM (Structure from Motion) の機能を持つオープンソースソフトウェア．

URL: https://github.com/openMVG/openMVG

【関連する外部ページ】 https://github.com/openMVG/awesome_3DReconstruction_list

前準備

Ubuntu のシステム更新

Ubuntu 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．

Ubuntu のインストールは別ページ »で説明 

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

OpenMVG のインストール（ソースコードを使用）（Ubuntu 上）

この手順は，次の Web ページの説明による．

https://github.com/openMVG/openMVG/blob/develop/BUILD.md#linux

Eigen のインストール（Ubuntu 上）

端末で，次のコマンドを実行する．

Ubuntu 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．

Ubuntu 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

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