3D -mudelid Freestyle'i droonikaadritest: 4 sammu

2024 Autor: John Day | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-01-30 08:50

Droonivideograafia on viimastel aastatel tõesti plahvatuslikult kasvanud ning on tohutult palju andekaid piloote, kes teevad oma nelikopterite ja esimese inimese vaatamise kõrvaklappide abil kõige akrobaatilisemaid videoid. Minu vend Johnny FPV on üks neist pilootidest, nii et ma tahtsin näha, kas on võimalik taastada keskkond, kuhu ta lendab oma freestyle -materjalist.

Stabiilne, huvipunktiga lukustatud droonikaader võib kindlasti toota suure täpsusega 3D-mudeli, nagu siin arutletud, kuid mis juhtub, kui kaadrid on sama hullumeelsed?

Samm: eeltöötlege oma video

Kui teil on mõningaid õhumaterjale, on vajalik eeltöötlus. Ma kasutan Adobe Media Encoderit, kuid peaaegu iga videotöötlustarkvara peaks selle eest hoolitsema.

Valisin lühikese klipi (~ 11 sekundit) ja muutsin kaadrisagedust 29,77 -lt 30 kaadrile sekundis ning salvestasin uue video soovitud kausta.

Järgmisena kasutan video kõiki teisi kaadreid-j.webp

Hea juhend FFMPEG installimiseks on saadaval siin.

Soovite muuta oma kataloogi oma pildifaili (cd) asukohaks ja kasutada järgmist skripti:

ffmpeg -i (teie videofaili nimi) -vf fps = 15 exp%03d.jpg

Fps muutmine muudab loomulikult video sekundis eksporditavate piltide arvu. See ulatub tagasi põhjuseni, miks muutsin video kaadrit sekundis 29,97-lt 30-le- 15 pildi sekundis haaramine haarab nüüd lihtsalt videost kõik teised kaadrid. Kui sooviksite iga kuuendat kaadrit, määraksite selle 5 kaadrit sekundis jne.

"exp %03d.jpg" tulemuseks on piltide salvestamine nimega exp000.jpg, kus pildid nummerdatakse järjestikku kolme numbriga- kui teil on pikem videoklipp ja soovite eksportida rohkem kui 999 pilti, kirjutab %04d kõik neljakohalised pildid; saate eksportida kuni 9999.

(märkus: "ffmpeg -i (teie videofaili nimi) -r (kaadrisagedus) -f image2 exp%03d.jpg" töötab ka kaadrite eraldamiseks videost, kuid mis tahes põhjusel saan paremaid punktpilvi piltidest, mida töödeldakse endine meetod)

2. samm: fotode importimine ja punktpilve loomine

Kui olete pildikomplekti saanud, võite alustada tavalist fotogrammeetria töövoogu. Ma kasutan Agisoft PhotoScanPro, kuid tõenäoliselt on ka teised programmid nagu Autodesk Remake edukad (kui mitte rohkem).

Pärast fotode importimist seadsin ka kaamera kalibreerimiseks kalasilma, kuna see kaader pärineb algselt GoPro -st. Mõni minut töötlemist hiljem ja 3D -teave hakkab ilmnema! Punktpilv ei pruugi palju välja näha ja koosneb vaid mõnest tuhandest punktist, seega ei piisa sellest veel võrgu arvutamiseks. Sellest ehitasin tiheda pilvpilti ja mul on nüüd umbes 200 000 punkti, millega töötada.

3. samm: võrgu ehitamine

Nüüd, kui meil on kõik need punktid, millega töötada, saab arvutada võrgusilma. Ma kasutan suhteliselt suurt nägude arvu ja võimaldan interpoleerimist- see muudab võrgusilma pisut "hägusamaks", kuid lõpuks on võrgus palju puuduvaid pindu ja auke. Pärast mõneminutilist töötlemist saame tulemuse, mis meenutab arhitektuuri, millega droon ringi lendas!

4. samm: tekstuur ja lõpptulemused

Photoscan võimaldab teil ka sisendkujutistest võrgu jaoks tekstuuri luua, mis annab mudeli viimase lihvi. Mul on selle protsessi tulemuste suhtes segased tunded (täpse mudeli koostamiseks on palju paremaid viise), kuid üldiselt on minu arvates hämmastav, et iga mudel üldse sellisest pähklipildist välja tuleb!

Selle projekti täiendavad juhised võivad olla pindade paksendamine 3D -printimiseks veekindlateks mudeliteks või need võivad saada sürrealistliku VR -maastiku osaks.