Как обычно, все зависит от вашей цели. Если вы хотите повеселиться, вы можете легко получить результаты с точностью см/м без особых усилий, если вы стремитесь к точным результатам, объем информации, которую вам нужно обработать и внедрить, возрастает в геометрической прогрессии вместе с вашими ожиданиями.
Большинство людей здесь не имеют никакого опыта в фотограмметрии, а это означает, что вы должны относиться к их ответам скорее как к личному мнению, а не как к чему-то, на что стоит полагаться.
Разделите на данный момент фотограмметрию и компьютерное зрение.
Если вы занимаетесь компьютерным зрением, довольно легко преобразовать 2D-изображения в 3D-облако точек. Все необходимые алгоритмы уже написаны в библиотеках типа OpenCV. Если вы хотите начать с нуля, это займет у вас больше времени, но более или менее вы в конечном итоге воспроизведете материал в OpenCV.
Подпрограммы в OpenCV быстрые, но неточные. Вы, вероятно, достигнете не более чем от (мм/м до см/м), когда дело доходит до реальной точности. Они больше похожи на математическую оптимизацию, которая означает: «Подогнать что-нибудь куда-нибудь. Если результат ошибки в выборке в порядке, все в порядке». Это нормально для забавных приложений, но они никогда не используются так, как в профессиональной сфере. Так что никогда не пытайтесь продавать результаты OpenCV как реальную точность, вы совершите мошенничество.
Написание хороших приложений для фотограмметрии довольно сложно, потому что внезапно вам приходится думать о температурных градиентах и внешней точности, которая не имеет ничего общего с ошибкой обратной проекции. Вам также нужно будет спроектировать свои цели в соответствии с вашей задачей, поскольку в фотограмметрии SIFT-мишени бесполезны, они слишком неточны. Объектив должен быть описан физическими параметрами, и весь процесс оптимизации должен выполняться в несколько этапов, чтобы избежать определенных систематических ошибок.
Поэтому, если вам не нужна точность, используйте алгоритмы CV и используйте существующие библиотеки, такие как OpenCV, что должно быть довольно легко, если у вас есть солидный опыт программирования. Для фотограмметрических задач, которые направлены на достижение реальной точности ‹ 50 мкм/м, вам нужно потратить гораздо больше времени.
Так может GPS помочь? Если вы хотите, чтобы ваша 3D-модель находилась в определенной системе отсчета, такой как ERTS89, и нет возможности найти некоторые существующие координаты для определенных точек, тогда да.
Другое использование может быть, если вы хотите проверить смещение между изображениями в качестве контрольных значений, чтобы избежать грубых ошибок, или в качестве начальных значений для ряда уравнений коллинеарности Тейлора, они могут помочь.
С другой стороны, стандартный недифференциальный GPS-приемник, который достаточно легок для БПЛА, имеет довольно плохую точность 15 м в 3D-положении, поэтому вам нужно лететь высоко, чтобы ошибка была достаточно малой, чтобы быть полезной.
person
nali
schedule
23.11.2015
