Meshroom(3D重建软件)

　　Meshroom是一款基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架而开发的开源3D重建软件，能够帮助用户解决非常多的设计以及重建问题，同时新版本还提供了更完整的传感器数据库，更好的匹配以及镜头初始化的明确状态，添加对摄像机装备的支持，如果您使用多个同步设备进行采集，则可以添加更多约束’支持使用投影的光模式进行重建，并使用另一个图像集进行纹理处理，更好地估计要重建的空间以限制重建区域，这避免了在主要对象/环境周围重建低质量和无用的区域；直接对SfM结果进行网格划分的新选项，这提供了一种快速的解决方案来获取草图网格，减少流水线的MVS部分中的IO和中间文件；需要的用户可以下载体验

新版功能

　　可视化：特征提取的新可视化模块。

　　支持RAW图像文件，在UV贴图中添加对UDIM的支持

　　纹理：大大提高纹理质量。

　　纹理：速度改进，通过同时遍历多个输出纹理来优化性能。

　　支持RAW图像文件：Libraw更新并修复了它在OpenImageIO中的用法

　　纹理化：添加对UDIM的支持，使用多波段混合技术可大大提高纹理化质量

　　网格划分：在Alembic中导出密集点云。

　　网格划分：导出全部原始密集点云的新选项（剪切和过滤之前具有所有3D点候选）。

　　网格划分：添加了一个选项来导出每个顶点的颜色数据，MeshFiltering可以正确保留颜色。

软件特色

　　移至PySide2/Qt 5.13

　　SfMDataIO：更改Alembic SfMData的根节点，以便与其他3D图形应用程序更好地互操作。

　　提高日志显示和节点状态更新的性能。

　　Viewer3D：添加对顶点着色网格的支持。

　　meshroom_photogrammetry命令行的新管道输入，以及输入参数的次要修正。

　　网状网的新论点。

　　HDR：新的HDR模块，用于融合多个LDR图像。

　　PrepareDenseScene：添加实验选项以更正输入图像的曝光值（EV），以统一数据集的曝光。

　　FeatureExtraction：在Linux和Windows的发行版二进制文件中均包含CCTag。

　　ConvertSfMFormat：启用以在ConvertSfMFormat的图像白名单中使用简单的正则表达式。

　　这样可以根据摄像机的文件名过滤掉摄像机。

使用教程

     用户可以直接通过此网站下载对应的安装包，然后即可进行解压，双击程序即可将其打开

     双击后，即可弹出对应的用户界面，整个用户界面的功能模块分布非常清晰

　　sensorDB：使用更多模型更新传感器数据库

　　sensorDB：使用FocalLengthIn35mmFilm元数据作为备用

　　sensorDB：改进元数据品牌/模型与传感器数据库的匹配

　　CameraInit：通过显式InstrinsicInitMode枚举对内部函数（序列号，错误/警告日志）进行新的管理

　　CameraInit：按预期修复序列号与内部特性分组的问题，并添加元数据“ AliceVision :: SensorWidth”（如果从FocalLength/ 估算，则添加“ AliceVision :: SensorWidthEstimated” FocalLengthIn35mmFilm）

　　CameraInit：如果缺少序列号则显式警告

　　SfM：添加对摄像机装备的支持。此信息用作SfM中的新约束。现在可以将此选项与localBA结合使用。您需要在输入图像文件中使用特定的文件夹层次结构（例如：“ / my / dataset / rig / 0 / DSLR_0001.JPG”，“ / my / dataset / rig / 1 / DSLR_0001.JPG”）来提供此功能信息。

　　PrepareDenseScene：imagesFolders覆盖输入图像的新选项。这样可以使用带有为SfM和MVS零件投影的光图案的图像，并使用另一组图像进行纹理化。

　　网格融合：使用SfM地标（稀疏点云的网格）或将其与深度图组合的新选项

　　网格划分：添加选项estimateSpaceFromSfM以更好地估计重建的边界框并避免对环境进行无用的重建

　　MVS：减少IO和中间文件。在MVS管道中使用sfmData（而不是MVS种子，ini文件），并且在优化之前不要导出depthmap文件

　　ExportAnimatedCamera：改进的解决方案，可将SfM结果导出到动画相机中

　　PrepareDenseScene：删除恶意软件CameraConnection（现已在PrepareDenseScene中正确完成）

　　PrepareDenseScene：允许在渲染场上并行化

　　FeatureExtraction：在AKAZE中添加网格过滤（以避免在纹理良好的图像上过多的关键点）

　　DepthMap：修复SGMVolume中的内存泄漏

　　网格划分：使用法线修复OBJ的加载

　　系统：改进GPU检测和日志记录

　　DepthMap：默认情况下启用多个GPU的使用，并带有添加限制的选项

　　DepthMap：在单个循环中融合估计和优化（将“ computeDepthMapsPSSGM”与“ refineDepthMaps”融合）并使用相同的图像缓存

　　DepthMap：删除depthMapInfo文件并改用图像元数据

　　DepthMap：初始重构以提高可读性，以准备优化工作

　　SfM：重构localBA（现已与标准BA代码融合以避免冗余）

　　ConvertSfMFormat：用户现在可以指定视图白名单以过滤视图

　　SfM：用户只能提供初始对中的一张图像，它将自动选择第二张图像。这样可以确保从场景的特定部分开始重建，而无需手动选择图像对。

　　SfMTransform：允许选择一个视图作为坐标系的原点

　　从已知姿势开始的SfM增强：当sfm从现有的摄像机姿势开始但没有地标时，现在首先进行三角剖分。

　　LightingEstimation：新的模块，具有初步的低级方法来估计照明（球谐）

　　MeshDenoising：修复忽略参数的外部迭代降噪

　　网格划分：当BBox为空时，网格划分中的错误修复（无限循环）

　　SfM LocalBA：使用localBA时，减少使用稀疏BA（将阈值从100更改为20）的最小图像数量，以加快大型重建速度。

　　较小的构建修复程序以与ceres 2兼容。

　　适用于Centos 7和Ubuntu 18的新Docker映像

　　新的“打包”包装

　　重构拆分的sfm / sfmData / sfmDataIO

　　新的可见性重新映射方法：Push，PullPush

　　通过更好的图像选择提高纹理质量

　　SfM支持多个文件夹以实现功能和匹配

　　PopSiftImageDescriber：如果不使用，则不进行初始化

　　离线相机跟踪改进

　　导出动画摄像机ABC

　　导出未失真的图像和滤镜选项

　　MeshroomMaya脚本集成图像平面

　　cameraSensors数据库搜索中的次要修复

　　如果没有可用的传感器宽度信息，但存在FocalLengthIn35mmFilm元数据，则进行新的后备

　　ImageMatchingMultiSfM：添加“ a_a + a_b”选项