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

【概要】

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である．

【目次】

【関連する外部ページ】

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

https://github.com/openMVG/awesome_3DReconstruction_list

第１章　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。これは、パッケージ情報を最新の状態に保ち、インストール済みのパッケージをセキュリティアップデートやバグ修正を含めて更新するためである。

Ubuntu のインストールはこちらの別ページで説明する。 

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
# インストール済みのパッケージを包括的に更新 (依存関係も考慮)
sudo apt full-upgrade
# カーネル更新等で実際に再起動が必要な場合のみ実行を推奨
# sudo 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++ コンパイラと Make とビルドツールのインストール

ソフトウェアをソースコードからビルドするには、C/C++コンパイラ (通常はGCC) や make ユーティリティといった開発ツールが重要である。Ubuntuでは、これらのツールは build-essential パッケージにまとめられている。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 libtool texinfo dpkg-dev pkg-config

libtool, texinfo, dpkg-dev, pkg-config は、より複雑なビルドやパッケージ管理の際に役立つ開発関連ツールである。

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN 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 12.8，NVIDIA cuDNN のインストール: 別ページ »で説明

第２章　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． 

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． 

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, gflags, Eigen, BLAS, LAPACK, SuiteSparse 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 2.2.0」は，2026年6月時点の最新の安定版（バージョン 2.2.0）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 で確認する． 

    cd /tmp
sudo rm -rf ceres-solver
git clone https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solver -b 2.2.0
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． 

    # パッケージリストの情報を更新
sudo apt 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．

OpenMVS のインストール

OpenMVG の動作に OpenMVS は必須ではないが， OpenMVG の動作確認のために OpenMVS があると便利である．

Ubuntu での OpenMVS のインストール: 別ページ »で説明

第３章　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