cpfind - En ligne dans le Cloud

PROGRAMME:

NOM

cpfind - Correspondance des caractéristiques pour la couture panoramique

SYNOPSIS

cpfind [options] -o projet_sortie projet.pto

cpfind [options] -k i0 -k i1 [...] projet.pto

cpfind [options] --kall projet.pto

DESCRIPTION

cpfind cpfind est un détecteur de point de contrôle pour Hugin. Il attend un fichier de projet en entrée
et écrit un fichier de projet avec des points de contrôle en cas de réussite. Cela dépend d'un objectif raisonnable
informations dans le fichier de projet d'entrée.

La première étape est la description de la fonctionnalité : Dans cette étape, les images du fichier de projet sont
chargés et les soi-disant points-clés sont recherchés. Ils décrivent des caractéristiques de destination dans le
l'image. cpfind utilise un descripteur basé sur un gradient pour la description des caractéristiques du
points clés.

Dans une deuxième étape, la mise en correspondance des caractéristiques, tous les points clés de deux images sont comparés à
les uns les autres pour trouver les caractéristiques qui se trouvent sur les deux images. Si cette correspondance a réussi deux
les points clés des deux images deviennent un point de contrôle.

UTILISATION

Rectiligne et fisheye satellite
Cpfind peut trouver des points de contrôle dans les images rectilignes et fisheye. Pour obtenir un bon contrôle
points d'images avec un champ de vision horizontal élevé (par exemple rectiligne ultra large ou
fisheye) sont donc remappés dans un espace conforme (cpfind utilise la stéréographie
projection) et la mise en correspondance des caractéristiques se produit dans cet espace. Avant d'écrire le contrôle
points les coordonnées sont remappées dans l'espace image. Cela se fait automatiquement
selon les informations sur l'objectif dans le fichier de projet d'entrée. Vérifiez donc que votre
Le fichier de projet d'entrée contient des informations raisonnables sur l'objectif utilisé.

En utilisant celeste
Le panorama extérieur contient souvent des nuages. Les nuages ​​sont de mauvaises zones pour définir des points de contrôle
parce qu'ils sont des objets en mouvement. Cpfind peut utiliser le même algorithme que celeste_standalone pour
zones masquées qui contiennent des nuages. (Ceci n'est fait qu'en interne pour le point clé
étape de recherche et ne modifie pas le canal alpha de votre image. Si vous voulez générer
une image de masque utilise celeste_standalone). Pour exécuter cpfind avec celeste, utilisez

cpfind --celeste -o sortie.pto entrée.pto

L'utilisation de cpfind avec celeste intégré devrait être supérieure à l'utilisation de cpfind et
celeste_standalone séquentiel. Lors de l'exécution de cpfind avec des zones de nuages ​​célestes, ce qui
contient souvent des points clés avec une mesure de haute qualité, sont ignorés et des zones sans
les nuages ​​sont utilisés à la place. Lors de l'exécution de cpfind sans celeste, les points clés sur les nuages ​​sont également
trouvé. Lors de l'exécution ultérieure de celeste_standalone, ces points de contrôle sont supprimés. Dans le
dans le pire des cas, tous les points de contrôle d'une certaine paire d'images sont supprimés.

Ainsi, l'exécution de cpfind avec celeste conduit à une meilleure "qualité des points de contrôle" pour l'extérieur
panorama (par exemple panorama avec des nuages). Exécuter cpfind avec celeste prend plus de temps que cpfind
seul. Donc, pour le panorama intérieur, cette option n'a pas besoin d'être spécifiée (en raison de
temps de calcul).

Le pas céleste peut être affiné par les paramètres --celesteRadius et
--celesteSeuil.

Des
Tous paires

Il s'agit de la stratégie de correspondance par défaut. Ici, toutes les paires d'images sont comparées à chacune
autre. Par exemple si votre projet contient 5 images alors cpfind correspond aux paires d'images : 0-1,
0-2, 0-3, 0-4, 1-2, 1-3, 1-4, 2-3, 2-4 et 3-4

Cette stratégie fonctionne pour toutes les stratégies de tir (à une rangée, à plusieurs rangées, sans ordre). il trouve
(presque) toutes les paires d'images connectées. Mais cela coûte cher en calcul pour les projets avec
beaucoup d'images, car il teste de nombreuses paires d'images qui ne sont pas connectées.

luminaires Néon Del rencontre

Cette stratégie de correspondance fonctionne mieux pour les panoramas à une seule ligne :

cpfind --linearmatch -o sortie.pto entrée.pto

Cela ne détectera que les correspondances entre les images adjacentes, par exemple pour l'exemple de 5 images, il
correspondra aux paires d'images 0-1, 1-2, 2-3 et 3-4. La distance de correspondance peut être augmentée
avec le commutateur --linearmatchlen. Par exemple avec --linearmatchlen 2 cpfind correspondra à une image
avec l'image suivante et l'image d'après, dans notre exemple ce serait 0-1, 0-2, 1-2,
1-3, 2-3, 2-4 et 3-4.

Multirangée assorti

Il s'agit d'une stratégie de correspondance optimisée pour les panoramas à une ou plusieurs lignes :

cpfind --multirow -o sortie.pto entrée.pto

L'algorithme est le même que celui décrit dans le panorama multi-lignes. En intégrant ce
algorithme dans cpfind, il est plus rapide en utilisant plusieurs cœurs de processeurs modernes et ne met pas en cache
les points clés du disque (ce qui prend du temps). Si vous souhaitez utiliser ce multi-ligne
correspondant à l'intérieur de hugin définissez le type de détecteur de point de contrôle sur Toutes les images à la fois.

Points clés la mise en cache à disque

Le calcul des points clés prend un certain temps. Donc cpfind offre la possibilité de sauvegarder le
les points clés d'un fichier et les réutiliser plus tard. Avec --kall les points clés pour toutes les images
dans le projet sont enregistrés sur le disque. Si vous ne voulez utiliser que les points clés d'une image particulière
le paramètre -k avec le numéro d'image :

cpfind --kall input.pto
cpfind -k 0 -k 1 entrée.pto

Les fichiers de points clés sont enregistrés par défaut dans le même répertoire que les images avec le
extension .clé. Dans ce cas, aucune correspondance d'images ne se produit et donc aucun projet de sortie
le fichier doit être spécifié. Si cpfind trouve des fichiers clés pour une image dans le projet, il utilisera
automatiquement et ne pas exécuter à nouveau le descripteur de fonctionnalité sur cette image. Si tu veux
enregistrez-les dans un autre répertoire, utilisez le commutateur --keypath.

Cette procédure peut également être automatisée avec le switch --cache :

cpfind --cache -o sortie.pto entrée.pto

Dans ce cas, il essaie de charger les fichiers de points clés existants. Pour les images qui n'ont pas de
keypoint file, les keypoints sont détectés et enregistrés dans le fichier. Ensuite, il correspond à tous les chargés
et les points clés nouvellement trouvés et écrit le projet de sortie.

Si vous n'avez pas besoin du fichier de clé plus longtemps, il peut être supprimé automatiquement en

cpfind --clean input.pto

ÉLARGI OPTIONS

Fonctionnalité la description
Pour des raisons de vitesse, cpfind utilise des images, qui sont mises à l'échelle à leur demi-largeur et hauteur,
pour trouver des points clés. Avec le commutateur --fullscale cpfind travaille sur les images à grande échelle.
Cela prend plus de temps mais peut fournir de « meilleurs » et/ou plus de points de contrôle.

L'étape de description de la fonctionnalité peut être affinée par les paramètres :

--sieve1width
Tamis 1 : Nombre de godets sur la largeur (par défaut : 10)

--sieve1height
Tamis 1 : Nombre de godets en hauteur (par défaut : 10)

--sieve1size
Tamis 1 : points maximum par seau (par défaut : 100)

--kdtreesteps
KDTree : étapes de recherche (par défaut : 200)

--kdtreeseconddist

KDTree : distance de la 2e correspondance (par défaut : 0.25)

Cpfind stocke le nombre maximal de points clés sieve1width * sieve1height * sieve1size par image. Si tu
n'ont qu'un petit chevauchement, par exemple pour une prise de vue panoramique à 360 degrés avec des images fisheye, vous pouvez
obtenir de meilleurs résultats si vous augmentez sieve1size. Vous pouvez également essayer d'augmenter sieve1width
et/ou la hauteur du tamis.

Fonctionnalité assorti
Réglage fin de l'étape d'appariement par les paramètres suivants :

--ransaciter
Ransac : itérations (par défaut : 1000)

--ransacdiste
Ransac : seuil de distance d'estimation d'homographie (pixels) (par défaut : 25)

--ransacmode (auto, hom, rpy, rpyv, rpyb)
Sélectionnez le modèle utilisé dans l'étape de ransac.

hom : Supposons une homographie. Uniquement applicable pour non grand angle
vues. Utilise le code panoramique d'origine. C'est aussi plus souple
que requis et peut générer de fausses correspondances, en particulier si la plupart
des matchs sont situés sur une seule ligne.

rpy : Alignez les images en utilisant le roulis, le tangage et le lacet. Cela nécessite une bonne
estimation pour le champ de vision horizontal (et distorsion, pour
images fortement déformées). C'est le mode préféré si un
un objectif calibré est utilisé, ou le HFOV pourrait être lu avec succès
à partir des données EXIF.

rpyv : Alignez la paire en optimisant le roulis, le tangage, le lacet et le champ de
vue. Devrait travailler sans connaissance préalable du champ de vision,
mais peut échouer plus souvent, en raison de la fonction d'erreur utilisée dans le
l'optimiseur panotools, il a tendance à réduire le fov à 0.

rpyvb : Alignez la paire en optimisant le roulis, le tangage, le lacet, le champ de vision et
le paramètre de distorsion "b". Probablement très fragile, juste
mis en œuvre pour les tests.

auto : utilise l'homographie pour les images avec hfov < 65 degrés et rpy sinon.

--minmatches
Correspondances minimales (par défaut : 4)

--sieve2width
Tamis 2 : Nombre de godets sur la largeur (par défaut : 5)

--sieve2height
Tamis 2 : Nombre de godets en hauteur (par défaut : 5)

--sieve2size
Tamis 2 : points maximum par seau (par défaut : 2)

Cpfind génère entre minmatches et sieve2width * sieve2height * sieve2size
points de contrôle entre une paire d'images. (Le réglage par défaut est compris entre 4 et 50 (=5*5*2)
points de contrôle par paire d'images.) Si moins de points de contrôle minmatchs sont trouvés pour un
étant donné les paires d'images, ces points de contrôle sont ignorés et cette paire d'images est
considère comme non connecté. Pour les chevauchements étroits, vous pouvez essayer de diminuer les minmatchs,
mais cela augmente le risque d'obtenir de mauvais points de contrôle.

OPTIONS

--celesteRayon
Rayon pour céleste (par défaut 20)

--celesteSeuil
Seuil pour céleste (par défaut 0.5)

--céleste
Exécutez l'identification du ciel céleste après le chargement des images, cela ignore toutes les fonctionnalités
associé aux « nuages ​​».

-p <string, --keypath
Chemin d'accès aux fichiers de clés de cache

--nettoyer
Nettoyer les fichiers de clés mis en cache

-c, --cache
Cache les points clés dans un fichier externe

--kall
Écrire des fichiers clés pour toutes les images

-k , --writekeyfile
Ecrire un fichier clé pour ce numéro d'image (accepté plusieurs fois)

-o , --output
Fichier de sortie, requis

-n , --ncores
Nombre de processeurs/cœurs (par défaut : détection automatique)

-t, --test
Active le mode test

--grandeur nature
Utilise une image à grande échelle pour détecter les points clés (par défaut : false)

--sieve1width
Tamis 1 : Nombre de godets sur largeur (par défaut : 10)

--sieve1height
Tamis 1 : Nombre de godets en hauteur (par défaut : 10)

--sieve1size
Tamis 1 : Max points par seau (par défaut : 100)

--kdtreesteps
KDTree : étapes de recherche (par défaut : 200)

--kdtreeseconddist
KDTree : distance du 2e match (par défaut : 0.15)

--multiligne
Activer la correspondance heuristique multi-lignes (par défaut : désactivé)

--linearmatch
Activer la correspondance des images linéaires (par défaut : toutes les paires)

--linearmatchlen
Nombre d'images à faire correspondre dans la correspondance linéaire (par défaut : 1)

--minmatches
Correspondances minimales (par défaut : 4)

--ransaciter
Ransac : itérations (par défaut : 1000)

--ransacdiste
Ransac : seuil de distance d'estimation d'homographie (pixels) (défaut : 25)

--sieve2width
Tamis 2 : Nombre de godets sur largeur (par défaut : 5)

--sieve2height
Tamis 2 : Nombre de godets en hauteur (par défaut : 5)

--sieve2size
Tamis 2 : Max points par seau (par défaut : 2)

--, --ignore_rest
Ignore le reste des arguments étiquetés suivant cet indicateur.

--version
Affiche les informations de version et quitte.

-h, --Aidez-moi
Affiche les informations d'utilisation et quitte.

AUTEURS

Anael Orlinski, Pablo d'Angelo, Antoine Deleforge, Thomas Modes

"Version : 2015.0.0" 2016-01-06 CPFIND(1)

Utiliser cpfind en ligne à l'aide des services onworks.net