前言

本实验环境如下：

VisualSFM版本V0.5.26

MeshLab版本2022.02

操作系统Windows10，64bit

0 VisualSFM配置

0.1 下载

VisualSFM下载链接：VisualSFM : A Visual Structure from Motion System

Cmvs-Pmvs下载链接：GitHub - pmoulon/CMVS-PMVS: This softwC

MeshLab下载链接：MeshLab

0.2 配置

将CMVS-PMVS-master进行解压，将CMVS-PMVS-master\binariesWin-Linux\Win64-VS2010下的所有文件(可以不要Readme.txt文件）复制到VisualSFM_windows_cuda_64bit下即可使用。 

复制到VisualSFM_windows_cuda_64bit下后： 

1 照片数据获取

以待重建的对象为中心，围着它每转一定角度拍一张，这样转一圈，有不同高度信息更好。VisualSFM没有照片数量限制，照片越多，重建出的细节越丰富，但重建过程花费时间越长。（注：运行VisualSFM后，图像文件同级目录下会有mat、sift格式文件，这些是生成的一些包含特征点、场景信息等数据的文件。）

例如：本实验数据为47张桌子上的柿子图片，每张图片大小约10M，6144*8192像素。

2 VisualSFM的使用

点击VisualSFM.exe。

2.1 导入图像。

2.1.1 点击。

 2.1.2 选择需要导入的图像，图像读入需要一定时间，请稍等。

2.2 图像配准

2.2.1 点击按钮“Compute Missing Matches”。进行SIFT特征点检测和匹配。因照片可能存在旋转、缩放或亮度变化，此过程利用SIFT算法提取、描述特征，用 RANSAC算法过滤掉误匹配。此过程亦可利用GPU加速。

 

 2.2.2 工作状态实时显示在侧边的log窗口。

2.3 利用SFM进行稀疏3D重建

2.3.1 点击按钮“Compute 3D Reconstruction”。利用 SFM 方法，通过迭代求解出相机参数和三维点坐标。即重建出3D模型的稀疏点云。若有“bad”相机（位置错误或朝向错误），结合工具栏上的“3+”按钮和手型按钮即可删除之，使结果更准确。

 

 2.3.2重建结果

 2.4 利用CMVS/PMVS进行稠密3D重建

 2.4.1 点击按钮“Run Dense Reconstruction”。通过 CMVS 对照片进行聚类，以减少稠密重建数据量，而后利用PMVS从3D模型的稀疏点云开始，在局部光度一致性和全局可见性约束下，经过匹配、扩散、过滤生成带真实颜色的稠密点云。

 2.4.2 选择一个文件夹用于放置将要创建的模型（最好新建一个文件夹），对3D模型文件命名，点击保存。

2.4.3  运行过程中需要耐心等待，可能时间较长。本实验运行61.117 min。

 

2.4.4 运行结束后的模型保存文件夹下的内容。

 至此，VisualSFM的工作就完成了。若图片匹配失败或图片较少导致某区域重建细节不足，可以返回添加一些这个区域的照片，重新操作。因为特征检测和匹配的结果已保存（每张图像对应的.sift 和 .mat文件都已经生成），所以已匹配好的图像不必再次匹配，操作会更快完成。

3 MeshLab的使用

3.1导入项目文件

3.1.1 点击坐标Open project。 

 3.1.2 打开由VisualSFM生成的存储在xx.nvm.cmvs文件夹下的bundle.rd.out 文件。

3.1.3 随后会询问是否选择照片列表文件，选择同文件夹下的 “list.txt”即可。 

 
3.1.4 稍等片刻，便可以显示点云数据。

3.2 打开显示层目录

3.2.1 点击，右侧即可显示层目录。

 

3.3 加载稠密点云

3.3.1 点击File –>Import Mesh加载稠密点云（xx/00/models/option-0000.ply）；VisualSFM生成多个.ply文件时，需合并成一个mesh。在载入的任何一个.ply上右键选“Flatter Visible Layers”。

3.3.2 点击眼睛，使其闭眼，可隐藏可视的稀疏点云；

3.4  清除杂点

3.4.1 点击按钮，

3.4.2 选中待清除区域。注意：这时我们右边的图层中应该选中的是刚打开的稠密点云.ply，按着Ctrl键，可以一次性选中多个待清除区域。

 3.4.3 点击 就可以清除多余点云（噪点）。 

3.5 网格化

3.5.1 点击Filters->Remeshing, Simplification and Reconstruction->Surface Reconstruction:Screened Poisson。

利用Poisson Surface Reconstruction算法由稠密点云生成多边形网格表面。参数可调， Octree Depth：控制着网格的细节，此值越大细节越丰富但占内存越大运行起来慢，一般设10，可慢慢调大。

3.5.2 Poisson表面重建算法会生成多余区域甚至可能会是一个“不漏水”气泡，把所有场景对象包裹在其中，即模型是封闭的。这时需要清除杂点的相同操作，去除多余区域。

去除后的效果图如下： 

 

3.6 修复流形边缘

3.6.1 后续的纹理处理要求网格化的模型必须是流形(MANIFOLD)的，因此需删除非流形边（简单讲就是任何由多面共享的边）。Filters–> Selection –> Select Non-Manifold edges，而后删除之。

3.7 生成纹理

3.7.1 点击Filter –> Texturing –>Parameterization + texturing from registered rasters.可设置任意分辨率（512的2的二次方倍:512 /1024 / 2048 / 4096 / 8192…）的纹理图。

 

3.7.2 点击Vert显示，关闭其它方式的显示效果。最终效果如下图。

3.8 完成、导出

当你调整满意了之后，File –> Export mesh as… a .obj文件。可以生成一个包含你选定分辨率纹理的obj文件。

参考链接 

Windows下使用VisualSFM + CMVS/PMVS + MeshLab进行三维重建_黑糖梅子酒的博客Windows下使用VisualSFM + CMVS/PMVS +MeshLab进行三维重建参考文档：VisualSFM和Meshlab实现三维重建过程：http://planckscale.info/tag/visualsfm/（十分感谢）数据集：三维重建数据集：http://vision.ia.ac.cn/zh/data/index.html一、简介要想了解https://blog.csdn.net/moneyhoney123/article/details/78454837?spm=1001.2101.3001.6650.4&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~Rate-4-78454837-blog-45032469.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~Rate-4-78454837-blog-45032469.pc_relevant_default&utm_relevant_index=5初次尝试使用VisualSFM记录_啊吼！的博客    对于SFM一直觉得高大上又神秘，一年前粗略的了解过一下，今年有时间尝试深入了解SFM，对于初学者来说，VisualSFM真的时非常好的感受SFM的免费软件，于是通过其他博客的指导（没去看官方的英文版，容易犯困），做了一个3D模型出来，感觉还挺好玩，记录一下。    实际上，VisualSFM只做了一部分工作，优化是用MeshLab做的，所以分两个环节：     1.VisualSF...https://blog.csdn.net/xujie126/article/details/83108669?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~Rate-1-83108669-blog-45032469.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~Rate-1-83108669-blog-45032469.pc_relevant_default&utm_relevant_index=2
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