LetsTryPhotoScan23

PhotoScanの一連の処理方法です。

PhotoScan起動(評価版でもOK)して
ワークフローから処理に使用する写真を追加
もしくはフォルダを追加します。

LetsTryPhotoScan21

写真のエリアに追加された写真が表示されます。

LetsTryPhotoScan22

画面左下のワークスペースのタブをクリックすると
追加された写真の枚数が表示されます。


LetsTryPhotoScan24

座標データのタブの座標データのエリアには、
DJI製のドローンで撮影した写真や、
GPSが付いたカメラの写真だと座標値が表示されています。
RTK-GPS等の座標値があると高精度で合成可能です。
だだし、座標値が単独即位値だと合成精度に悪影響を及ぼす場合も・・・

座標値が無くてもPhotoScanは賢いので大丈夫です。

写真を追加したらJOB を名前を付けて保存しましょう。
(評価版では残念ながら保存出来ません)
(30日のトライアルライセンスキーは保存出来ます)
JOBの保存先は写真を追加したフォルダ内がベストです。

LetsTryPhotoScan25

次に行うのが
ツールのカメラキャリブレーション
LetsTryPhotoScan26

写真にレンズの歪みを補正するデータを与えます。

カメラキャリブレーションの作成は
とっても簡単PhotoScanを買って下さい。
冗談です (^_^)
ものすごく精度に影響するので別途記載する予定です!

ズームレンズを使用すると焦点距離毎にカメラキャリブレーションが必要になります。
なので焦点距離を固定するか
私は単焦点レンズの使用を推奨します。

フォルダマークから読込で各カメラのキャリブレーションを選択して読み込んで下さい。
って事は
PhotoScanは賢いので
数種類のカメラやレンズで撮影した写真を扱えます。

私もドローン+ポール撮影+マクロ撮影と数種類のカメラを適材適所で使い分けてます。

レンズは丸い
センサーは四角く平面
歪んだ写真=精度に悪影響

LetsTryPhotoScan27

カメラキャリブレーションを読み込んでOKへ

JOBは各行程毎にこまめに保存しましょう。

LetsTryPhotoScan28

ワークフローの写真のアライメントへ

LetsTryPhotoScan29

精度は 最低 低 中 高 最高 から選択出来ます。

何が違うのって?
PhotoScanは追加された各写真の特徴点を抽出します。
隣の写真と特徴点と同士が合致するかを算出してカメラの撮影位置を計算します。
例えば右手と左手
親指と親指だけ合わせると他の指がフリーになります。
親指に小指を加えると2本の指のみ固定されますが、まだフリーな指があります。
5本指全てを合わせるとがっちり固定し精度が良くなります。
最低=特徴点の数が最低限
最高=特徴点の数が最高
なので
最低=低精度
最高=高精度
なのですが
特徴点を抽出やマッチングには時間を要します
最高や高で処理すると
パソコンの処理能力にも依存されるのですが、
追加した写真の枚数が多いと数時間もしくは数日かかる場合も

私の場合は200枚以下だと高
200枚以上だと中
700枚を超える場合は低
処理時間が無い場合は低
とか使い分けてます。

低で処理するより中
中で処理するより高
後処理の事を考えると中より高
(最低や最高は使いません)

LetsTryPhotoScan30

精度を選択後にOKするとアライメント処理が開始されます。

特徴点の抽出
隣接する写真の選択
特徴点のマッチング
カメラ位置の計算とPhotoScanが賢く処理してます。

枚数や精度での処理時間の違いを経験値として覚えて下さい。

私は一晩寝ると忘れるけど・・・

LetsTryPhotoScan31

写真のアライメントが終わると、
モデルのエリアに特徴点のみの荒い点群データが表示されます。

各写真には緑色のチェックマークが付きます。
チェックマークが付いていない写真はマッチング出来なかったって事です。
なぜか?
写真をよく見て原因究明して下さい。(経験値がUPします)

参考に
風で揺れる葉っぱや
波がある水面は特徴点と特徴点が移動するのでマッチング不可能で、
特徴点が捉えにくい光沢面もマッチングが困難です。
もちろん
ブレ写真
ピンボケ写真は論外です。
高解像度のオルソ画像が必要だからといって
いきなり
どアップのラップ写真を撮っても難しい場合があります。

ジクソーパズルもいきなり真ん中のピースから組まないですよね、
縁のピースから順番の方が組み立てやすいと同様に、
PhotoScanだって「この写真はどこか?」って考える時に
全体の写真があればピースをはめ込みやすくなります。

続きます。