Dense point cloud created with PhotoSynth and PMVS2

本文介绍了一个名为PhotoSynthToolKit的工具包,它能够利用PhotoSynth输出的数据与PMVS2相结合来创建密集点云模型。通过三个组件——PhotoSynthDownloader、PhotoSynth2PMVS及PhotoSynthTileDownloader(可选),可以下载并处理图片数据,最终用于三维重建。

转自: http://www.visual-experiments.com/2010/08/22/dense-point-cloud-created-with-photosyth-and-pmvs2/

 

In my previous post I have introduced my PhotoSynth ToolKit. The source code is available on my google code under MIT license, you can download it right now : PhotoSynthToolKit2.zip. I have created a video to show you what I’ve managed to do with it:

As you can see in this video I have managed to use PMVS2 with PhotoSynth output.
All the synths used in this video are available on my PhotoSynth account or directly:

Workflow

My PhotoSynth ToolKit is composed of 3 programs:

  • PhotoSynthDownloader: download 0.json + bin files + thumbs
  • PhotoSynth2PMVS: undistort bunch of pictures and write CONTOUR files needed for PMVS2
  • PhotoSynthTileDownloader [optional]: download all pictures of a synth in HD (not relased yet for legal reason, but you can watch a preview video)

Limitations

It seems that my first version doesn’t handle the JSON parsing of all kind of synth very well, I’ll try to post a new version asap. fixed in PhotoSynthToolKit2.zip

PMVS2 for windows is a 32bit applications, so it has a 2Gb memory limits (3Gb if you start windows with the /3Gb options + compile the app with custom flag ?). I haven’t tried yet the 64bit linux version but I have managed to compile a 64bit version of PMVS2. My 64bit version manage to use more than 4Gb of memory for picture loading, but it crashes right after the end of all picture loading. I didn’t investigate that much, it should be my fault too, compiling the dependencies (gsl, pthread, jpeg) wasn’t an easy task.

Anyway, PMVS2 should be used with CMVS but I’m not sure that I can extract enough information from PhotoSynth. Indeed Bundler output is more verbose, you have 2d/3d correspondence + number of matches per images. I think that I can create a vis.dat file using some information stored in the JSON file but it should only speed-up the process, so it doesn’t help that much with the 2Gb limits.

Credits

My PhotoSynth ToolKit is coded in C++ and the source code is available on my google code (MIT license). It is using:

  • Boost.Asio: network request for Soap + file download
  • TinyXml: parsing of soap request
  • JSON Spirit: parsing of PhotoSynth file: “0.json”
  • jpeg: read/write jpeg for radial undistort

Furthermore, part of the code are based on:

内容概要:本文设计了一种基于PLC的全自动洗衣机控制系统内容概要:本文设计了一种,采用三菱FX基于PLC的全自动洗衣机控制系统,采用3U-32MT型PLC作为三菱FX3U核心控制器,替代传统继-32MT电器控制方式,提升了型PLC作为系统的稳定性与自动化核心控制器,替代水平。系统具备传统继电器控制方式高/低水,实现洗衣机工作位选择、柔和过程的自动化控制/标准洗衣模式切换。系统具备高、暂停加衣、低水位选择、手动脱水及和柔和、标准两种蜂鸣提示等功能洗衣模式,支持,通过GX Works2软件编写梯形图程序,实现进洗衣过程中暂停添加水、洗涤、排水衣物,并增加了手动脱水功能和、脱水等工序蜂鸣器提示的自动循环控制功能,提升了使用的,并引入MCGS组便捷性与灵活性态软件实现人机交互界面监控。控制系统通过GX。硬件设计包括 Works2软件进行主电路、PLC接梯形图编程线与关键元,完成了启动、进水器件选型,软件、正反转洗涤部分完成I/O分配、排水、脱、逻辑流程规划水等工序的逻辑及各功能模块梯设计,并实现了大形图编程。循环与小循环的嵌; 适合人群:自动化套控制流程。此外、电气工程及相关,还利用MCGS组态软件构建专业本科学生,具备PL了人机交互C基础知识和梯界面,实现对洗衣机形图编程能力的运行状态的监控与操作。整体设计涵盖了初级工程技术人员。硬件选型、; 使用场景及目标:I/O分配、电路接线、程序逻辑设计及组①掌握PLC在态监控等多个方面家电自动化控制中的应用方法;②学习,体现了PLC在工业自动化控制中的高效全自动洗衣机控制系统的性与可靠性。;软硬件设计流程 适合人群:电气;③实践工程、自动化及相关MCGS组态软件与PLC的专业的本科生、初级通信与联调工程技术人员以及从事;④完成PLC控制系统开发毕业设计或工业的学习者;具备控制类项目开发参考一定PLC基础知识。; 阅读和梯形图建议:建议结合三菱编程能力的人员GX Works2仿真更为适宜。; 使用场景及目标:①应用于环境与MCGS组态平台进行程序高校毕业设计或调试与运行验证课程项目,帮助学生掌握PLC控制系统的设计,重点关注I/O分配逻辑、梯形图与实现方法;②为工业自动化领域互锁机制及循环控制结构的设计中类似家电控制系统的开发提供参考方案;③思路,深入理解PL通过实际案例理解C在实际工程项目PLC在电机中的应用全过程。控制、时间循环、互锁保护、手动干预等方面的应用逻辑。; 阅读建议:建议结合三菱GX Works2编程软件和MCGS组态软件同步实践,重点理解梯形图程序中各环节的时序逻辑与互锁机制,关注I/O分配与硬件接线的对应关系,并尝试在仿真环境中调试程序以加深对全自动洗衣机控制流程的理解。
### PointCloud2 数据格式详解 ROS PointCloud2 是 ROS 中用于传输点云数据的标准消息类型,定义在 `sensor_msgs` 包中。它通过灵活的结构支持多种传感器数据,并能高效地处理大规模点云。 #### 数据结构解析 PointCloud2 的核心在于其字段定义和二进制存储方式。具体结构如下: - **Header header**:包含时间戳和坐标系信息,确保点云数据能够被正确同步与定位。 - **height, width**:描述点云的空间维度。如果点云是无序的,则 height 为 1,width 表示整个点云的长度[^3]。 - **PointField[] fields**:这是一个数组,用来指定每个点的数据通道及其布局。例如,常见的 x、y、z 坐标值,以及可能的颜色、强度等附加信息。每个字段都有 offset(偏移量)、datatype(数据类型)和 count(数量)属性[^4]。 - **is_bigendian**:指示数据是否采用大端字节序。 - **point_step**:单个点所占字节数,这由 fields 定义决定。 - **row_step**:整行点数据所占字节数,通常是 point_step * width。 - **uint8[] data**:这是实际的二进制数据流,必须根据 fields 解析才能得到有意义的信息[^2]。 - **is_dense**:布尔值,表明是否存在无效点。 #### 应用场景 由于 PointCloud2 支持丰富的数据字段,它可以广泛应用于三维重建、物体识别、环境建模等领域。比如,在机器人导航中,利用激光雷达获取的点云数据可以帮助构建周围环境的地图;在物体检测任务里,颜色信息可以辅助区分不同的对象。 #### Python 示例代码 下面是一个使用 Python 订阅并解析 PointCloud2 消息的基本示例: ```python from sensor_msgs.msg import PointCloud2 from sensor_msgs import point_cloud2 import rospy def callback_pointcloud(data): assert isinstance(data, PointCloud2) gen = point_cloud2.read_points(data) print(type(gen)) # <type 'generator'> for p in gen: print(p) # 打印每个点的信息 def listener(): rospy.init_node('pointcloud_listener', anonymous=True) rospy.Subscriber("/your/pointcloud/topic", PointCloud2, callback_pointcloud) rospy.spin() if __name__ == '__main__': listener() ``` 这段代码初始化了一个 ROS 节点,并订阅了指定的话题来接收 PointCloud2 消息。一旦接收到数据,就会调用 `callback_pointcloud` 函数进行处理。 #### 点云转换 有时需要将 ROS 的 PointCloud2 格式转换成其他格式如 PCD (Point Cloud Data),以便于进一步分析或可视化。可以通过专门工具或者自定义脚本实现这种转换[^5]。 ---
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