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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

外部へのリンク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している.

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

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.

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

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.

    [image]
  4. Ceres Solver のインストール
    sudo make install
    

    [image]
  5. 終了の確認

    [image]
  6. 動作確認
    cd /tmp/ceres-solver/build
    ./bin/simple_bundle_adjuster ../data/problem-16-22106-pre.txt
    

    [image]
  7. テスト
    make test
    

    [image]
  8. テスト結果の確認

    [image]

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.

    [image]

    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
    

    [image]
  5. 終了の確認.

    [image]

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