cpfind - 클라우드의 온라인

프로그램:

이름

cpfind - 파노라마 스티칭을 위한 기능 매칭

개요

cpfind [옵션] -o 출력_프로젝트 프로젝트.pto

cpfind [옵션] -k i0 -k i1 [...] 프로젝트.pto

cpfind [옵션] --kall 프로젝트.pto

기술

cpfind cpfind는 Hugin의 제어점 감지기입니다. 프로젝트 파일을 입력으로 예상합니다.
성공 시 제어점이 있는 프로젝트 파일을 작성합니다. 합리적인 렌즈에 달려있다
입력 프로젝트 파일의 정보.

첫 번째 단계는 기능 설명입니다. 이 단계에서 프로젝트 파일의 이미지는
로드되고 소위 키포인트가 검색됩니다. 그들은 에서 결정적인 기능을 설명합니다
영상. cpfind 의 기능 설명을 위해 그래디언트 기반 설명자를 사용합니다.
키 포인트.

두 번째 단계인 특징 일치에서는 두 이미지의 모든 키포인트가 일치합니다.
두 이미지에 있는 기능을 찾기 위해 서로를 찾습니다. 이 매칭이 성공적이었다면 두
두 이미지의 키포인트는 하나의 제어점이 됩니다.

사용법

직선 과 어안 형상
Cpfind는 직선 및 어안 이미지에서 제어점을 찾을 수 있습니다. 좋은 제어를 달성하기 위해
높은 수평 시야(예: 초광각 직선 또는
따라서 어안)은 등각 공간으로 다시 매핑됩니다(cpfind는 입체
투영) 이 공간에서 기능 일치가 발생합니다. 컨트롤을 작성하기 전에
점 좌표는 이미지 공간으로 다시 매핑됩니다. 이것은 자동으로 발생합니다
입력 프로젝트 파일의 렌즈 정보에 따라 다릅니다. 따라서 귀하의
입력 프로젝트 파일에는 사용된 렌즈에 대한 합리적인 정보가 포함되어 있습니다.

사용 셀레스트
야외 파노라마에는 종종 구름이 포함됩니다. 구름은 제어점을 설정하기에 좋지 않은 영역입니다.
움직이는 물체이기 때문입니다. Cpfind는 celeste_standalone과 동일한 알고리즘을 사용하여
구름이 포함된 가려진 영역. (이것은 키포인트 내부에서만 수행됩니다.
단계를 찾고 이미지의 알파 채널을 변경하지 않습니다. 생성하고 싶다면
마스크 이미지는 celeste_standalone을 사용합니다). celest를 사용하여 cpfind를 실행하려면

cpfind --celeste -o 출력.pto 입력.pto

통합 celeste와 함께 cpfind를 사용하는 것이 cpfind 및
celeste_standalone 순차. 구름의 천구 영역에서 cpfind를 실행할 때
종종 고품질 척도가 있는 키포인트를 포함하고 무시되며 없는 영역
대신 구름이 사용됩니다. celeste 없이 cpfind를 실행할 때도 클라우드의 키포인트는 다음과 같습니다.
설립하다. 나중에 celeste_standalone을 실행하면 이러한 제어점이 제거됩니다. 에서
최악의 경우 특정 이미지 쌍의 모든 제어점이 제거됩니다.

따라서 celeste와 함께 cpfind를 실행하면 실외용으로 더 나은 "제어점 품질"이 됩니다.
파노라마(예: 구름이 있는 파노라마). celeste로 cpfind를 실행하면 cpfind보다 시간이 오래 걸립니다.
홀로. 따라서 실내 파노라마의 경우 이 옵션을 지정할 필요가 없습니다.
계산 시간).

celeste 단계는 매개변수 --celesteRadius 및
--celeste 임계값.

매칭 전략
All 쌍

이것이 기본 매칭 전략입니다. 여기에서 모든 이미지 쌍은 각각에 대해 일치합니다.
다른. 예를 들어 프로젝트에 5개의 이미지가 포함된 경우 cpfind는 0-1과 같은 이미지 쌍과 일치합니다.
0-2, 0-3, 0-4, 1-2, 1-3, 1-4, 2-3, 2-4 및 3-4

이 전략은 모든 촬영 전략(단일 행, 다중 행, 순서 없음)에 적용됩니다. 그것은 발견
(거의) 연결된 모든 이미지 쌍. 그러나 다음이 포함된 프로젝트의 경우 계산 비용이 많이 듭니다.
연결되지 않은 많은 이미지 쌍을 테스트하기 때문에 많은 이미지.

선의 일치

이 일치 전략은 단일 행 파노라마에 가장 적합합니다.

cpfind --linearmatch -o 출력.pto 입력.pto

이것은 인접한 이미지 사이의 일치만 감지합니다. 예를 들어 5개의 이미지 예의 경우
이미지 쌍 0-1, 1-2, 2-3 및 3-4와 일치합니다. 일치 거리를 늘릴 수 있습니다.
--linearmatchlen 스위치로. 예를 들어 --linearmatchlen 2 cpfind를 사용하면 이미지와 일치합니다.
다음 이미지와 다음 이미지가 있는 경우 이 예에서는 0-1, 0-2, 1-2,
1-3, 2-3, 2-4 및 3-4.

다중 행 어울리는

다음은 단일 및 다중 행 파노라마에 최적화된 일치 전략입니다.

cpfind --multirow -o 출력.pto 입력.pto

알고리즘은 다중 행 파노라마에서 설명한 것과 동일합니다. 이를 통합하여
알고리즘을 cpfind에 추가하면 최신 CPU의 여러 코어를 사용하여 더 빠르고 캐싱하지 않습니다.
디스크에 대한 키포인트(시간이 많이 소요됨). 이 다중 행을 사용하려면
일치 내부 hugin은 제어 포인트 감지기 유형을 한 번에 모든 이미지로 설정합니다.

키 포인트 캐싱 에 디스크

키포인트 계산에는 시간이 걸립니다. 따라서 cpfind는 다음을 저장할 수 있는 가능성을 제공합니다.
파일에 키포인트를 지정하고 나중에 다시 사용합니다. --kall 모든 이미지에 대한 키포인트 사용
프로젝트에서 디스크에 저장됩니다. 특정 이미지의 키포인트만 사용하고 싶다면
이미지 번호와 함께 매개변수 -k:

cpfind --kall 입력.pto
cpfind -k 0 -k 1 입력.pto

키포인트 파일은 기본적으로 이미지와 동일한 디렉토리에 저장됩니다.
확장자 .key. 이 경우 이미지 일치가 발생하지 않으므로 출력 프로젝트가 없습니다.
파일을 지정해야 합니다. cpfind가 프로젝트에서 이미지에 대한 키 파일을 찾으면 다음을 사용합니다.
자동으로 이 이미지에서 기능 설명자를 다시 실행하지 않습니다. 원하는 경우
--keypath 스위치를 사용하여 다른 디렉토리에 저장하십시오.

이 절차는 --cache 스위치를 사용하여 자동화할 수도 있습니다.

cpfind --cache -o 출력.pto 입력.pto

이 경우 기존 키포인트 파일을 로드하려고 합니다. 없는 이미지의 경우
keypoint 파일에서 keypoint가 감지되어 파일에 저장됩니다. 그런 다음 로드된 모든 항목과 일치합니다.
그리고 새로 찾은 키포인트를 생성하고 출력 프로젝트를 작성합니다.

키 파일이 더 이상 필요하지 않으면 다음을 통해 자동으로 삭제할 수 있습니다.

cpfind --clean input.pto

확장 옵션

특색 설명
속도상의 이유로 cpfind는 절반 너비와 높이로 크기가 조정된 이미지를 사용하고 있습니다.
요점을 찾기 위해. --fullscale cpfind 스위치를 사용하면 전체 크기 이미지에서 작업합니다.
이것은 더 오래 걸리지만 "더 나은" 및/또는 더 많은 제어점을 제공할 수 있습니다.

기능 설명 단계는 매개변수로 미세 조정할 수 있습니다.

--체1너비
체 1: 너비의 버킷 수(기본값: 10)

--sieve1 높이
체 1: 높이의 버킷 수(기본값: 10)

--sieve1size
체 1: 버킷당 최대 포인트(기본값: 100)

--kdtreesteps
KDTree: 검색 단계(기본값: 200)

--kdtreeseconddist

KDTree: 두 번째 일치 거리(기본값: 2)

Cpfind는 이미지당 최대 sieve1width * sieve1height * sieve1size 키포인트를 저장합니다. 만약 너라면
예를 들어 어안 이미지가 있는 360도 파노라마 촬영의 경우 약간만 겹칠 수 있습니다.
sieve1size를 늘리면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. sieve1width를 늘릴 수도 있습니다.
및/또는 체1 높이.

특색 어울리는
다음 매개변수에 의한 매칭 단계의 미세 조정:

--랜서사이터
Ransac: 반복(기본값: 1000)

--ransacdist
Ransac: 호모그래피 추정 거리 임계값(픽셀)(기본값: 25)

--랜사크 모드 (자동, hom, rpy, rpyv, rpyb)
ransac 단계에서 사용된 모델을 선택합니다.

hom: 호모그래피를 가정합니다. 비광각에만 적용 가능
견해. 원본 파노라마 코드를 사용합니다. 또한 더 유연합니다
필요 이상이며 특히 대부분의 경우 잘못된 일치를 생성할 수 있습니다.
일치 항목이 한 줄에 있습니다.

rpy: 롤, 피치 및 요를 사용하여 이미지를 정렬합니다. 이것은 좋은
수평 시야(및 왜곡,
심하게 왜곡된 이미지). 다음과 같은 경우 선호하는 모드입니다.
보정된 렌즈를 사용하거나 HFOV를 성공적으로 읽을 수 있음
EXIF 데이터에서.

rpyv: 롤, 피치, 요 및 필드를 최적화하여 쌍을 정렬합니다.
보다. 시야에 대한 사전 지식 없이 작업해야 하며,
그러나 오류 함수에서 사용되는 오류로 인해 더 자주 실패할 수 있습니다.
panotools 옵티마이저는 fov를 0으로 줄이는 경향이 있습니다.

rpyvb: 롤, 피치, 요, 시야각 및
"b" 왜곡 매개변수. 아마도 매우 취약할 것입니다.
테스트를 위해 구현되었습니다.

auto: hfov < 65도인 이미지에 호모그래피를 사용하고 그렇지 않으면 rpy를 사용합니다.

--최소 일치
최소 일치(기본값: 4)

--체2너비
체 2: 너비의 버킷 수(기본값: 5)

--sieve2 높이
체 2: 높이의 버킷 수(기본값: 5)

--sieve2size
체 2: 버킷당 최대 포인트(기본값: 2)

Cpfind는 minmatches와 sieve2width * sieve2height * sieve2size 사이에서 생성합니다.
이미지 쌍 사이의 제어점. (기본 설정은 4~50(=5*5*2)입니다.
이미지 쌍당 제어점.) 이보다 적으면 최소 일치하는 제어점을 찾습니다.
주어진 이미지 쌍에서 이러한 제어점은 무시되고 이 이미지 쌍은
연결되지 않은 것으로 간주합니다. 좁은 겹침의 경우 minmatches를 줄이려고 할 수 있습니다.
그러나 이것은 잘못된 제어점을 얻을 위험을 증가시킵니다.

옵션

--celeste반경
celeste의 반경(기본값 20)

--celeste임계값
celeste에 대한 임계값(기본값 0.5)

--셀레스트
이미지를 로드한 후 천구 하늘 식별을 실행하면 모든 기능이 무시됩니다.
'구름'과 관련이 있습니다.

-p <문자열, --키패스
키 파일을 캐시하는 경로

--깨끗한
캐시된 키 파일 정리

-c, --은닉처
키포인트를 외부 파일에 캐시

--콜
모든 이미지에 대한 키 파일 쓰기

-k , --writekeyfile
이 이미지 번호에 대한 키 파일 쓰기(여러 번 허용됨)

-o , --산출
출력 파일, 필수

-n , --ncores
CPU/코어 수(기본값:자동 감지)

-t, --시험
테스트 모드 활성화

--풀스케일
전체 크기 이미지를 사용하여 키포인트 감지(기본값:false)

--체1너비
체 1 : 너비의 버킷 수(기본값: 10)

--sieve1 높이
체 1 : 높이의 버킷 수(기본값: 10)

--sieve1size
체 1 : 버킷당 최대 포인트 (기본값 : 100)

--kdtreesteps
KDTree : 검색 단계 (기본값 : 200)

--kdtreeseconddist
KDTree : 두 번째 매치의 거리 (기본값 : 2)

--다중 행
휴리스틱 다중 행 일치 활성화(기본값: 끄기)

--선형 일치
선형 이미지 일치 활성화(기본값: 모든 쌍)

--linearmatchlen
선형 일치에서 일치시킬 이미지 수(기본값:1)

--최소 일치
최소 일치(기본값: 4)

--랜서사이터
Ransac : 반복 (기본값 : 1000)

--ransacdist
Ransac : 호모그래피 추정 거리 임계값(픽셀)(기본값: 25)

--체2너비
체 2 : 너비의 버킷 수(기본값: 5)

--sieve2 높이
체 2 : 높이의 버킷 수(기본값: 5)

--sieve2size
체 2 : 버킷당 최대 포인트 (기본값 : 2)

--, --ignore_rest
이 플래그 다음에 레이블이 지정된 나머지 인수를 무시합니다.

--번역
버전 정보를 표시하고 종료합니다.

-h, --도움
사용 정보를 표시하고 종료합니다.

작가

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

"버전: 2015.0.0" 2016-01-06 CPFIND(1)

onworks.net 서비스를 사용하여 cpfind 온라인 사용