PPT GUI + MeshLab + Blender

Proovisin siis ka seda fotogramm-meetriat. Objektiks valisin Astangu 2. tunneli suudme.

Nüüd väike ülevaade kuidas siis pildist saab 3D.

Kõige pealt pildistasin suudme ülesse, ~300 RAW pilti. Erinevalt panoraami pildistamisest tuleb fotogramm-meetria puhul pildistada võimalikult paljudest erinevatest seisukohtadest, et saaks hiljem määrata objekti asendi ja suuruse ruumis. Nii et kui fotopangas on rohkesti panoraampilte, siis nendega pole eriti midagi teha kuna arvuti ei saa nendelt piltidelt sügavusandmeid.

See kui palju pilte tegelikult läheb vaja selgub alles töö käigus. Selle katse puhul oleks piisanud vähematest piltidest. Üks hea asi mida meeles pidada on see, et need objekti küljed, mis piltidele ei satu ei satu ka punktipilve.

Järgmine samm oli siis pildid töödelda ja jpg failid tekitada. Selleks kasutasin programmi darktable. Peamine töötlus oli säri parandamine.

Nüüd kus pildid valmis, asusin kõige põnevama osa juurde. Punktipilve tekitamine. Selleks kasutasin ma programmi PPT (Python Photogrammetry Toolbox) GUI-d.


Seadistasin programmi vastavalt oma fotokale ja lasin arvutil arvutama hakata. Kuna pilte oli palju ja programmi õpetustes hoiatati suurte mahtude eest, siis töötlusesse läksid 4x väiksemad pildid (see oli õige otsus). Antud katse puhul kulus PPT GUI-l piltide töötlemiseks ~10h.

Järgmiseks puhastasin punktipilve nn prahist. Selleks kasutasin programmi MeshLab.

MeshLab-st viisin andmed edasi juba endale tuttavasse programmi Blender.

Blenderis sai veelkord punktipilve puhastatud ning pind renderdatud

Võrreldes fotoga on kvaliteet kehv. Selle ma paneksin aga, pildi väiksemaks tegemise arvele. Kui ikka piksleid ära kaotada, siis pole ka infot. Teravama mudeli jaoks jääb minu arvutipargi jõudlusest väheks.