[PYTHON] Führen Sie OpenMVG auf einem Mac aus
Führen Sie OpenMVG auf Ihrem Mac aus. Dieses Mal führen wir das standardmäßig installierte Tutorial aus und zeigen die Ergebnisse an.
Ausführungsumgebung
macOS Mojave (Version 10.14.5) pyenv+python 3.7.5 cmake 3.16.4 Xcode 11.3.1
Verfahren
Installieren Sie OpenMVG
Installieren Sie die erforderliche Python-Bibliothek
$ pip install sphinx
Klonen Sie den Quellcode von Github
$ git clone --recursive https://github.com/openMVG/openMVG.git
Bearbeiten Sie openMVG / src / CMakeLists.txt Vor dem Bearbeiten:
# ==============================================================================
# IMAGE IO detection
# ==============================================================================
find_package(JPEG QUIET)
find_package(PNG QUIET)
find_package(TIFF QUIET)
Nach der Bearbeitung: (Set hinzufügen ~)
# ==============================================================================
# IMAGE IO detection
# ==============================================================================
set(CMAKE_FIND_FRAMEWORK LAST)
find_package(JPEG QUIET)
find_package(PNG QUIET)
find_package(TIFF QUIET)
Mit Xcode erstellen
$ mkdir openMVG_Build
$ cd openMVG_Build
$ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -G "Xcode" . ../openMVG/src/
$ xcodebuild -configuration Release
Führen Sie das Tutorial aus
Führen Sie das Tutorial aus
$ cd software/SfM
$ python3 tutorial_demo.py
Im Tutorial generieren wir eine Gruppe von 3D-Punkten aus 10 Bildern, die im folgenden Ordner gespeichert sind.
openMVG_Build/software/SfM/ImageDataset_SceauxCastle/images
Die internen Parameter der Kamera werden ebenfalls gespeichert
$ cat K.txt
2905.88 0 1416
0 2905.88 1064
0 0 1
Installieren Sie MeshLab
Laden Sie die Mac-Version von der MeshLab-Site herunter und installieren Sie sie https://www.meshlab.net/
Von [Datei]> [Netz importieren.] openMVG_Build/src/software/SfM/tutorial_out/reconstruction_sequential/colorized.ply Lesen
Wenn es wie unten gezeigt angezeigt wird, ist es erfolgreich.
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