GIS-LAB

Географические информационные системы и дистанционное зондирование

Обработка данных аэрофотосъемки средствами открытого пакета OpenDroneMap

Обсудить в форуме Комментариев — 31Редактировать в вики

Эта страница является черновиком статьи.


Установка OpenDroneMap на виртуальную машину и расчёт базовых продуктов (ортофотоплан, ЦММ, 3D-модель) по данным аэрофотосъемки с использованием планово-высотного обоснования и без него

В связи с бурным развитием как фотограмметрических технологий, так и индустрии простых в освоении БПЛА оснащенных фото/видео-аппаратурой, у специалистов самых разных профилей стал расти интерес к возможностям организации аэрофотосъемки и обработки получаемых данных для дальнейшей работы с географическими продуктами, такими как ортофотопланы, цифровые модели местности, трёхмерные модели. На рынке представлено большое количество решений как аппаратных (преимущественно БПЛА), так и программных. Программные продукты для фотограмметрической обработки данных стали разрабатывать практически все крупные вендоры (Autodesk, Trimble, ...), также появилось множество новых компаний, продвигающих собственные пакеты (Agisoft, Pix4D, DroneDeploy, ...). Параллельно начали развиваться и проекты с открытым исходным кодом. Установка и использование одного из наиболее удачных - OpenDroneMap - рассмотрено в представленной статье.

С учётом доступности дешевых, простых в освоении и эффективных для многих задач БПЛА (см. статью), наличие достаточно мощного бесплатного пакета для обработки данных оказывается очень важным, т.к. позволяет начать работу с фотограмметрическими технологиями с минимальными финансовыми вложениями, что актуально для большого количество людей, работающих или почти бесплатно, или имеющих крайне ограниченное финансирование (добровольные пожарные, археологи, независимые исследователи, научные сотрудники географических институтов...).

OpenDroneMap - технически сложное программное обеспечение, относительно просто которое можно развернуть только в среде Linux Ubuntu. Для того, чтобы доступ к нему мог получить любой пользователь вне зависимости от используемой им операционной системы, в статье подробно описан процесс установки и настройки Ubuntu в виртуальной среде средствами продукта Oracle VirtualBox, использовать который можно на любой современной ОС. Использование виртуальной машины рекомендуется также и тем, кто использует в качестве основной ОС Ubuntu, в целях изоляции пакета с большим количеством зависимостей от основной рабочей среды.

Содержание

[править] Подготовка среды

[править] Установка Oracle VirtualBox

Oracle VirtualBox - самый популярный в мире открытый настольный гипервизор виртуальных машин, то есть специальное программное обеспечение, предназначенное для создания и запуска виртуальных машин, полноценных операционных систем, работающих внутри вашего основного окружения. С помощью него вы можете работать, к примеру, одновременно с Windows, Linux и MacOS в трёх отдельных окнах, при этом каждая из операционных систем будет считать, что она запущена на отдельном полноценном компьютере. Каждой из виртуальных машин вы можете полноценно управлять, выделять ей строго определенный ресурс и так далее. Большим преимуществом работы с виртуальной машиной является изоляция рабочих сред, так, если при работе с виртуальной системой что-то пошло не так, вы можете просто остановить её, и это никак не отразится на вашей основной системе (которая в терминологии виртуализации называется хостом).

Для начала нужно загрузить на свой компьютер дистрибутив операционной системы, которую необходимо установить как виртуальную машину. В нашем случае это Linux Ubuntu 16.04 LTS - один из наиболее распространненных дистрибутивов Linux, последняя стабильная версия. Дистрибутив доступен на сайте ubuntu.ru/get. Если вы работаете в Windows, с большой долей вероятности вы сможете установить только 32-х разрядную версию Ubuntu, что связано с особенностями виртуализации на системах Microsoft. При работе с Linux-хостом таких проблем обычно не бывает. Для унификации в описываемом примере загрузим именно 32-х разрядную версию.

Сайт с ссылками на дистрибутивы Linux Ubuntu

Теперь загрузим установочный файл Oracle VirtualBox с сайта https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads в соответствии с вашей основной операционной системой.

Сайт с ссылками на дистрибутивы Oracle VirtualBox

Если вы работаете в Linux, VirtualBox устанавливается через пакетный менеджер, например

sudo apt-get install virtualbox

В Windows нужно пройти стандартный мастер установки, оставляя все опции по умолчанию:

Установка VirtualBox в Windows (нажмите на изображение, чтобы увеличить)

После установки, если вы не сняли флаг на последнем шаге, гипервизор запустится автоматически. Также его в любое время можно запустить стандартными средствами операционной системы.

[править] Установка Ubuntu 16.04 LTS на VirtualBox

Приступаем к созданию виртуальной машины. Нажимаем кнопку "Создать" на главной панели VirtualBox:

Создание новой виртуальной машины

На первом этапе необходимо задать имя новой виртуальной машины и её тип. Примем название Ubuntu ODM (от OpenDroneMap) и выберем в списке Linux - Ubuntu (32-bit)"

Настройки новой виртуальной машины

На следующем этапе задаётся объем оперативной памяти, которое виртуальная машина сможет занимать от доступного хосту объема. Рекомендуется предоставить ей больше 4-х гигабайт оперативной памяти, например, 6. Это имеет смысл даже при работе с 32-х разрядной версией ОС, т.к. Ubuntu умеет использовать память свыше лимита, привычного в Windows. Если вы решили установить 64-х разрядную версию Ubuntu, тем более можете указать любой объем (не рекомендуется выделять виртуальной машине >65% всей доступной памяти, но если не сильно нагружать хост при работе с виртуальной машиной, то ничего катастрофического не произойдёт). При недостатке оперативной памяти на виртуальной машине (<= 4 ГБ) некоторые компоненты OpenDroneMap, возможно, не смогут быть установлены.

Настройки новой виртуальной машины

Далее следуют настройки виртуального жесткого диска. Последовательно выбираем "Создать новый жесткий диск", VDI, "Динамический жесткий виртуальный диск":

Настройки новой виртуальной машины
Настройки новой виртуальной машины
Настройки новой виртуальной машины

На следующем этапе нужно определить максимальное физическое место на жестком диске, которое будет позволено занять виртуальной машине, а также расположение файла виртуального жесткого диска. Обратите внимание, что по умолчанию виртуальный жесткий диск будет сохранен в моих документах (для windows) или директории home (для Linux). Часто это неподходящий вариант, особенно если у вас под систему выделен небольшой SSD, и домашние директории расположены на нём. Для хранения виртуального диска можно выбрать любое другое расположение.

Настройки новой виртуальной машины

Виртуальная машина создана, теперь нужно инициализировать её, собственно установив Linux Ubuntu. В основном окне VirualBox в списке слева появилась Ubuntu ODM. В контекстном меню, вызываемом нажатием правой кнопки мыши, доступны все инструменты управления. Перед инициализацией зайдём в меню "Настроить".

Контекстное меню виртуальной машины

На различных вкладках меню настроек вы можете изменить выделенное количество оперативной памяти, ядер процессора, видеопамяти и так далее. Нас сейчас интересует вкладка "Общие папки": необходимо настроить какое-то общее файловое хранилище, чтобы из виртуальной среды мы могли осуществлять доступ к собственным файлам на хосте. Переходим к "Общие папки" и нажимаем кнопку "Добавить новую общую папку".

Добавление новой общей папки

В открывшемся меню выбираем путь до папки на хосте, к которой открывается доступ, и её название в виртуальной среде. Обязательно отмечаем галочку "авто-подключение".

Настройки новой общей папки

В списке общих папок теперь видим добавленную:

Добавление новой общей папки

Теперь возвращаемся в главное меню VirtualBox и активируем опцию "Запустить" для нашей виртуальной машины:

Запуск виртуальной машины

В первом диалоге необходимо выбрать дистрибутив, загруженный ранее, из которого будет производиться установка операционной системы. Выбираем загруженный файл формата .iso

Выбор дистрибутива для установки
Выбор дистрибутива для установки
Выбор дистрибутива для установки

Загружается установочный мастер Ubuntu. На первом шаге выбираем слева язык и, затем, "Установить Ubuntu":

Установка Ubuntu

На следующем шаге устанавливаем оба флага:

Установка Ubuntu

Затем указываем "Стереть диск и установить Ubuntu". Не беспокойтесь, речь идёт о виртуальном диске, созданном несколько шагов назад. Ваша основная система и файлы на ней не могут пострадать.

Установка Ubuntu

Соглашаемся с предупреждением:

Установка Ubuntu

Выбираем часовой пояс и раскладку клавиатуры:

Установка Ubuntu
Установка Ubuntu

Задаём имя пользователя и пароль. Пароль вам понадобится для установки приложений, так что его следует запомнить.

Установка Ubuntu

Дальше установка будет произведена автоматически.

Установка Ubuntu

По окончанию установки нужно будет перезагрузиться, нажав Enter:

Установка Ubuntu
Установка Ubuntu

После этого вы сразу попадёте в интерфейс операционной системы. Поздравляю, вы развернули Ubuntu на виртуальной машине!

Ubuntu установлена!

Важные сочетания клавиш при работе с virtual-box:

  • Правый Ctrl возвращает курсор мыши в хост
  • Правый Ctrl+F: развернуть окно с виртуальной машиной в полноэкранный режим.

[править] Настройка Ubuntu 16.04

Пришло время подготовить нашу свежеиспеченную систему к работе. Очень важно освоить базовые навыки работы с терминалом (командной строкой). Вызвать его можно, набрав в строке поиске Terminal (строка поиска вызывается нажатием на логотип Ubuntu в левом верхнем углу или по нажатию кнопки Windows на клавиатуре), либо воспользовавшись горячими клавишами: Ctrl+Alt+T.

Запуск терминала

Терминал - основное средство взаимодействия с системой. Выглядит так:

Терминал

Осмотритесь в системе. В правом меню вы можете вызвать оконный файловый менеджер, и управлять файлами как в Windows. Однако вернёмся в терминал. Начнём готовить систему с помощью последовательности команд. Сначала обновим списки в репозиториях с программным обеспечением для пакетного менеджера. Понадобится ввести пароль.

sudo apt-get update

Затем установим программу git

sudo apt-get install git

Здесь пакетный менеджер спросит у вас разрешения на установку. Соглашайтесь! Принимается и "Д", и "Y" (без кавычек).

Установка пакета

Также установим пакет meshlab, он нам понадобится для работы с результатами обработки.

sudo apt-get install meshlab

Немного технических вещей. Чтобы мы имели доступ к настроенной ранее общей папке, нужно добавить нашего пользователя в группу vboxsf. Вместо ekazakov используйте своё имя пользователя, введенное на этапе установки.

sudo usermod -G vboxsf -a ekazakov

Также нужно установить пакет улучшений работы VirtualBox с Ubuntu. Для этого выходим из полноэкранного режима виртуальной машины (правый Ctrl+F), если вы были в нём, в окне виртуальной машины сверху находим пункт меню "Devices" и выбираем там опцию "Install Guest Additions CD Image". Если у вас русифицированы эти пункты меню, можно ожидать, что это будет "Устройства" - "Установить дополнение гостевой ОС".

Установка дополнений

Сразу при активации этой опции вы получите предложение запустить установку дополнений. Соглашаемся и смотрим на процесс установки.

Перезагружаем Ubuntu. Управление выключением и перезагрузкой осуществляется с помощью меню в правом верхнем углу, справа от часов.

Меню с выключением и перезагрузкой

После перезагрузки в файловом менеджере вам будет доступна общая папка в меню слева (в моём случае пункт silent_sf). Система готова к дальнейшим приключениям.

Файловый менеджер

[править] Установка OpenDroneMap на Ubuntu 16.04 LTS

Снова откроем терминал. Создадим папку для размещения OpenDroneMap, назовём её odm:

mkdir odm

Перейдем во вновь созданную папку

cd odm

И склонируем в неё все файлы OpenDroneMap с помощью git (точка в конце команды имеет смысл, не забудьте её скопировать тоже)

git clone https://github.com/OpenDroneMap/OpenDroneMap.git .

Размер загружаемого пакета весьма велик, несколько больше 1 гигабайта.

После окончания загрузки настроим переменные среды:

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`/SuperBuild/install/lib/python2.7/dist-packages:`pwd`/SuperBuild/src/opensfm
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:`pwd`/SuperBuild/install/lib

Вообще говоря, лучше добавить строчки управления переменными средами в файл .bashrc, чтобы они выполнялись каждый раз автоматически при запуске системы. Это не обязательно, если у вас одноразовая задача или вам не лень выполнять модернизацию переменных сред при каждом входе в систему. Для этого возвращаемся в домашнюю папку:

cd ..

И открываем файл .bashrc в текстовом редакторе

gedit .bashrc

У вас откроется обыкновенный блокнот с кодом на языке bash. В самый конец документа поместите поместите две строки, заменив ekazakov на своё имя пользователя:

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ekazakov/odm/SuperBuild/install/lib/python2.7/dist-packages:/home/ekazakov/odm/SuperBuild/src/opensfm
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/ekazakov/odm/SuperBuild/install/lib

Сохраняемся, закрываем блокнот. Возвращаемся обратно в директорию, в которую загрузили OpenDroneMap:

cd odm

И, наконец, запустим настройку и конфигурирование OpenDroneMap

./configure.sh install

На этом этапе будет происходить очень много всего, но без вашего участия. Запаситесь терпением минут на 15-20-30. Установка завершена!


[править] OpenDroneMap

Собственно обработка данных и расчёт производных продуктов осуществляется запуском одной единственной команды. В терминале из директории размещения OpenDroneMap (в моём случае /home/ekazakov/odm) вызывается модуль run.py:

python run.py <имя проекта>

Все настройки, режимы, ссылки на исходные данные и так далее указываются в виде ключей к этой команде. Всё просто и удобно.

[править] Подготовка данных для расчёта без опорных точек

Посмотрим на запуск подробнее на конкретном примере. Самый распространненный среди любителей, занимающихся аэрофотосъёмкой с около-топографическими целями, вариант - имеется просто набор фотографий с заданным перекрытием, сделанных с какого-нибудь коптера в надир или почти в надир. Никакого наземного планово-высотного обоснования не обеспечивалось.

ЗАГРУЗИТЬ ПРИМЕР ДАННЫХ (1)

Пример простой и содержит 33 фотографии, выполненных аппаратом DJI Phantom 3 Advanced с высоты 150 метров в августе 2016 года, камера работала в автоматическом режиме.

Для того, чтобы приступить к обработке, нужно подготовить папку для данных OpenDroneMap, в которой будут размещаться наборы данных. Используя визуальный файловый менеджер, создадим в домашней папке новую директрию, например odm_projects, в которой создадим ещё одну директорию odm_non_gcp, а в ней - images (в моём случае получается /home/ekazakov/odm_projects/odm_non_gcp/images). У проектов OpenDroneMap строгая организация директорий, исходные снимки он будет искать именно в папке images в корневой папке конкретного проекта. Схема из оригинальной документации:

|-- /path/to/project/
    |-- images/
        |-- img-1234.jpg
        |-- ...

Используя общую папку с хостом, на котором и лежат ваши фотографии (если вы работаете с примером, можно загрузить тестовый набор через браузер прямо внутри виртуальной машины и обойтись без общей папки), копируем их в images. Вот как результат выглядит у меня (обратите внимание на пути):

Организация файлов и директорий

В общем-то, организация данных для этого простого варианта завершена, ведь больше никаких исходных данных у нас нет. Но и этого достаточно, чтобы получить приятные результаты.

[править] Расчёт базовых продуктов без опорных точек

Открываем терминал и переходим в директорию OpenDroneMap

cd odm

Запускаем расчёты командой, заменив ekazakov на своё имя пользователя:

python run.py odm_non_gcp --project-path /home/ekazakov/odm_projects --dtm

Здесь происходит следующее: запускается обработка с настройками по умолчанию для данных из набора odm_non_gcp, при этом ключом --project-path указывается расположение наборов данных. То есть в директории указанной после --project-path будет искаться директирия odm_non_gcp, в ней images, и уже там - исходные фотографии. Ключ --dtm указан для того, чтобы в сгенерировать цифровую модель местности (в данном случае только поверхности, см. также параметры --dem и --dsm). Более подробно о возможных ключах - в разделе "Список настроек для запуска ODM".

После запуска в консоли вы сможете наблюдать ход выполнения всех операций, начиная с загрузки и масштабирования фотографий, заканчивая построением моделей. По окончанию работы вы получите сообщение

[INFO]     OpenDroneMap app finished

Будем смотреть, что же получилось! Если заглянуть в директорую с проектом, заметим, что добавлось много всего

Директория с проектом

Здесь вы сможете найти все промежуточные расчеты, преобразованные исходные фотографии, текструры и многое другое. Особый интерес представляют следующие файлы:

  • /odm_orthophoto/odm_orthophoto.tif - ортофотоплан, сразу в GeoTiff, если ваши фотографии имели координаты в exif. Собственно, один из основных результатов, можно сразу открывать в любой ГИС и работать.
  • /odm_orthophoto/odm_orthophoto.png - ортофотоплан в PNG. Открывается любым штатным просмотрщиком фотографий.


Ортофотоплан открытый в QGIS


  • /odm_dem/dtm.tif - цифровая модель местности (только поверхность), также в GeoTiff


Цифровая модель местности открытая в QGIS


  • /odm_texturing/odm_textured_model_geo.obj - трёхмерная текстурированная модель. Можно сразу открыть и покрутить в meshlab, который мы установили ранее. Всё очень просто, запускаете meshlab из окна поиска приложений (как запускался терминал в начале), и стандартной кнопкой "Import mesh" открываете файл odm_textured_model_geo.obj
Крутим трёхмерную текстурированную модель в meshlab

[править] Подготовка данных для расчёта с опорными точками

Обычно при проведении аэрофотосъемки также проводятся геодезические работы по созданию планово-высотного обоснования (ПВО), чтобы фотограмметрические модели уравнивались с учётом реальных координат отдельных точек. Это позволяет получать модели более строгие с топографической точки зрения, и в нужной системе координат. Обычно ПВО представляет собой размещение на местности заметных объектов (в моём случае белых тарелочек, важно, чтобы объекты были однозначно идентифицируемы на фотоснимках) и вычисление их координат с высокой точностью геодезическими методами (в моём случае статические ГНСС-наблюдения от местной геодезической сети или полигонометрия). Разберёмся, как в OpenDroneMap строить модели с учётом опорных точек.

Решение этой задачи несложное технически, но потребует некоторых временных затрат. Необходимо создать текстовый файл следующего содержания:

Информация о системе координат
"Координата X точки в указанной системе координат" "Координата Y точки в указанной системе координат" "Высота точки" "Координата X точки в системе координат фотографии" "Координата Y точки в системе координат фотографии" "Имя файла с фотографией, для которого указывались данные"
...
"Координата X точки в указанной системе координат" "Координата Y точки в указанной системе координат" "Высота точки" "Координата X точки в системе координат фотографии" "Координата Y точки в системе координат фотографии" "Имя файла с фотографией, для которого указывались данные"

Важные моменты. Система координат описывается строкой вида "WGS84 UTM 36N" или "EPSG:4326" Первые три координаты в строке - те самые, полученные геодезическими методами. Координаты же в системе координат фотоснимка представляют собой следующее. Единица - один пиксель. Начало системы координат в левом верхнем углу фотографии, направление X - вправо, направление Y - вверх. Так, например, пиксель в семнадцатой строке и двадцатом столбце фотографии будет иметь координаты (20, 17).

Задача заключается в том, чтобы описать все появления опорных точек на всех фотографиях. Так, если у вас пять опорных точек и пять фотографий, на каждую из которых попадают все пять точек, то записей в файле будет 25 штук. Для удобства описания можно использовать такую структуру файла:

Информация о системе координат
x1 y1 z1 photo_x1 photo_y1 photo_name1
x1 y1 z1 photo_x2 photo_y2 photo_name2
x1 y1 z1 photo_x3 photo_y3 photo_name3
x2 y2 z2 photo_x1 photo_y1 photo_name1
x2 y2 z2 photo_x2 photo_y2 photo_name2
x2 y2 z2 photo_x3 photo_y3 photo_name3

...

Решение задачи предполагает следующие шаги:

  • Выбор фотографии
  • Визуальная идентификация на фотографии опорных точек, на неё попавших
  • Вычисление координат этих точек в системе координат фотоснимка
  • Запись соответствующих строк в файл
  • Переход к следующей фотографии

При этом критически важным оказывается количество и пространственное распределение опорных точек (точки должны быть равномерно распределены по всей площади съемки, точками должны быть обеспечены границы съемки).

ЗАГРУЗИТЬ ПРИМЕР ДАННЫХ (2)

Итак, для примера возьмём фотографию из тестового набора (2) с именем DJI_0256.JPG. На ней видно две опорные точки из трёх.


Опорные точки на фотоснимке


Координаты точки у реки:

X:  406085.553
Y: 6170547.408
Z:     118.076

Координаты точки у кустов:

X:  406161.126
Y: 6170444.479
Z:     117.515

Теперь нужно вычислить координаты точек в системе координат фотоснимка. Для этого можно открыть фотографию в любом адекватном растровом редакторе, который умеет показывать координаты курсора мыши в пикселях. Используйте любой, например, Pinta, простой растровый редактор для linux, похожий на Paint.NET в windows. Можем тут же установить этот пакет через терминал

sudo apt-get install pinta

Если открыть изображение в Pinta, координаты курсора мыши вы увидите на верхней панели. Приближаемся к опорной точке, наводим курсор в её центр, переписываем координаты пикселя.

Извлечение координат точки на фотоснимке

Существует множество других способов извлечь координаты точки, но этот самый бесхитростный. Удобно, к примеру, измерять координаты пикселей в QGIS, добавляя нужные фотографии в проект с выбором системы координат проекта - тогда QGIS их нарисует с началом в 0;0 и условием 1 пиксель - 1 единица системы координат.

Для рассмотренных снимка и точки формируется такая строка:

406161.126 6170444.479 117.515 2422 821 DJI_0256.JPG

Обращаем внимание на то, что имя фотографии приводится без пути.

Таким образом обрабатываются точки на всех фотографиях. Для тестового набора данных (2) содержимое текстового привязочного файла такое:

WGS84 UTM 36N
406085.553 6170547.408 118.076 1909 662 DJI_0310.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 1953 1131 DJI_0311.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 2001 1600 DJI_0312.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 2057 2057 DJI_0313.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 2111 2512 DJI_0314.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 2429 2571 DJI_0280.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 2443 2237 DJI_0279.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 928 1694 DJI_0255.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 886 1236 DJI_0254.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 840 758 DJI_0253.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 795 293 DJI_0252.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 3472 2215 DJI_0221.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 3497 1862 DJI_0220.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 3523 1456 DJI_0219.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 3549 1062 DJI_0218.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 3578 685 DJI_0217.JPG
406085.553 6170547.408 118.076 3615 300 DJI_0216.JPG
406219.544 6170487.534 117.541 2757 327 DJI_0314.JPG
406219.544 6170487.534 117.541 2804 799 DJI_0315.JPG
406219.544 6170487.534 117.541 2856 1264 DJI_0316.JPG
406219.544 6170487.534 117.541 1590 2719 DJI_0275.JPG
406219.544 6170487.534 117.541 1599 2323 DJI_0274.JPG
406219.544 6170487.534 117.541 1613 1913 DJI_0273.JPG
406219.544 6170487.534 117.541 1623 1477 DJI_0272.JPG
406161.126 6170444.479 117.515 3459 197 DJI_0312.JPG
406161.126 6170444.479 117.515 3497 672 DJI_0313.JPG
406161.126 6170444.479 117.515 3538 1146 DJI_0314.JPG
406161.126 6170444.479 117.515 3580 1606 DJI_0315.JPG
406161.126 6170444.479 117.515 3629 2060 DJI_0316.JPG
406161.126 6170444.479 117.515 2575 2191 DJI_0259.JPG
406161.126 6170444.479 117.515 1955 2205 DJI_0218.JPG
406161.126 6170444.479 117.515 1969 1835 DJI_0217.JPG
406161.126 6170444.479 117.515 1986 1463 DJI_0216.JPG
406161.126 6170444.479 117.515 2004 1115 DJI_0215.JPG
406043.604,6170505.052,117.40,2908,421,DJI_0218.JPG
406043.604,6170505.052,117.40,2890,826,DJI_0219.JPG
406043.604,6170505.052,117.40,2871,1245,DJI_0220.JPG
406043.604,6170505.052,117.40,2850,1609,DJI_0221.JPG
406199.778,6170539.616,117.35,2037,1200,DJI_0315.JPG
406199.778,6170539.616,117.35,1992,716,DJI_0314.JPG
406199.778,6170539.616,117.35,1937,237,DJI_0313.JPG
406199.778,6170539.616,117.35,1042,1778,DJI_0259.JPG
406198.261,6170377.141,117.82,931,2036,DJI_0216.JPG
406198.261,6170377.141,117.82,924,2408,DJI_0217.JPG
406198.261,6170377.141,117.82,3484,1048,DJI_0258.JPG
406198.261,6170377.141,117.82,3535,1475,DJI_0259.JPG
406081.978,6170388.068,117.61,1064,1786,DJI_0220.JPG
406081.978,6170388.068,117.61,1074,1369,DJI_0219.JPG
406081.978,6170388.068,117.61,1081,964,DJI_0218.JPG
406081.978,6170388.068,117.61,1091,568,DJI_0217.JPG
406100.288,6170641.896,117.80,510,1559,DJI_0312.JPG
406100.288,6170641.896,117.80,577,2015,DJI_0313.JPG
406100.288,6170641.896,117.80,644,2473,DJI_0314.JPG
406100.288,6170641.896,117.80,699,2913,DJI_0315.JPG
406012.886,6170449.777,116.78,2415,1261,DJI_0252.JPG
406012.886,6170449.777,116.78,2446,1723,DJI_0253.JPG
406012.886,6170449.777,116.78,2035,1091,DJI_0221.JPG
406012.886,6170449.777,116.78,2048,722,DJI_0220.JPG
406012.886,6170449.777,116.78,2483,2182,DJI_0254.JPG
405995.006,6170599.982,117.75,1259,2151,DJI_0310.JPG
405995.006,6170599.982,117.75,1314,2610,DJI_0311.JPG
405995.006,6170599.982,117.75,3258,1214,DJI_0280.JPG
405995.006,6170599.982,117.75,3282,861,DJI_0279.JPG
405995.006,6170599.982,117.75,3307,453,DJI_0278.JPG

Не обязательно отмечать все появления всех точек на всех фотографиях, это, очевидно, займёт очень много времени. По окончанию создания файла он аккуратно сохраняется и кладётся куда-нибудь рядом с исходными фотографиями. В архиве с примером точки описаны в файле GCP_list.txt

[править] Расчёт базовых продутов с опорными точками

Запуск расчётов с опорными точками производится полностью аналогично запуску без оных, с одним дополнением: ключом --gcp и путём до соответствующего файла.

Создадим в папке odm_projects новую директорию odm_gcp, в ней images, куда скопируем фотографии из нового набора. В odm_gcp также скопируем файл GCP_list.txt. В терминале возвращаемся в исходное положение, то есть переходим в директорию odm

cd odm

И запускаем расчёты, не забыв сослаться на файл с опорными точками и заменить ekazakov на ваше имя пользователя. И на этот раз воспользуемся ключом dsm, чтобы построить более честную, не фильтрованную модель местности.

python run.py odm_gcp --project-path /home/ekazakov/odm_projects --gcp /home/ekazakov/odm_projects/odm_gcp/GCP_list.txt --dsm

По окончанию расчётов изучаем результаты в директории /home/ekazakov/odm_projects/odm_gcp, в тех же подпапках, что и ранее. Обратите внимание на файл odm_georeferencing.txt, который сгенерировался в папке odm_georeferencing, там вы найдёте приведенные оценки точности.

[править] Список основных настроек для запуска ODM

Здесь приведен список основых опций, доступных при запуске OpenDroneMap. Полный список (на англ.) доступен в официальной документации или по команде run.py -h

  -h или --help         вывести в консоль сообщение с информацией о возможных
                        опциях запуска команды run.py.
  --images <путь> или -i <путь>
                        путь до папки с исходными изображениями
  --project-path <путь>
                        путь до папки с проектом
  --resize-to <целое число>
                        масштабирование изображения (по большей стороне)
  --skip-resize
                        пропустить шаг масштабирования изображений. Вместо масштабированных изображений 
                        будут использованы оригинальныеthe resized folder
  --start-with <параметр> или -s <параметр>
                        С помощью параметра указать, с какой операции начать обработку. Может быть
                        полезно, если нужно быстро получить частный результат, не дожидаясь полной
                        обработки. Параметр может быть: resize | opensfm | slam | cmvs | pmvs |
                        odm_meshing | odm_25dmeshing | mvs_texturing | odm_georeferencing | odm_orthophoto
  --end-with <параметр> или -e <параметр>
                        Аналогично, какой операцией закончить:resize | opensfm | slam | cmvs | pmvs |
                        odm_meshing | odm_25dmeshing | mvs_texturing | odm_georeferencing | odm_orthophoto
  --rerun <параметр>
                        Перезапустить конкретную операцию. 
                        Параметр может быть:resize | opensfm | slam | cmvs | pmvs |
                        odm_meshing | odm_25dmeshing | mvs_texturing | odm_georeferencing | odm_orthophoto
  --rerun-all           Перезапуск всех операций
  --rerun-from <параметр>
                        С помощью параметра указать, с какой операции начать перезапуск.
                        Параметр может быть:resize | opensfm | slam | cmvs | pmvs |
                        odm_meshing | odm_25dmeshing | mvs_texturing | odm_georeferencing | odm_orthophoto
  --video <путь>        Путь до видео файла для обработки
  --slam-config <путь>
                        Путь до конфигурационного файла orb-slam
  --force-focal <вещественное число>
                        Перезаписать информацию о фокусном расстоянии (число вместо взятого из изображений)
  --force-ccd <вешщественное число>
                        Перезаписать информацию о ширине матрицы ПЗС (число вместо взятого из изображений)
  --min-num-features <целое число>
                        Минимальное количество особых точек, извлекаемых из
                        отдельного изображения. Чем больше - тем лучше результат,
                        но медленнее обработка.
                        Значение по умолчанию: 4000
  --matcher-threshold <процент>
                        Игнорировать сопоставленные ключевые точки, если перекрывающиеся изображения делят
                        менее указанного количества процентов ключевых точек.
                        Значение по умолчанию: 2.0
  --matcher-ratio <вещественное число>
                        Отношение расстояния до следующей наиболее подходящей ключевой точки
                        Значение по умолчанию: 0.6
  --matcher-neighbors <целое число>
                        Количество ближайших изображений для предварительного
                        сопоставления основанного на данных GPS, извлеченных
                        из exif фотографий. Установить на 0 для того, чтобы
                        пропустить предварительное сопоставление. Значение по
                        умолчанию: 8
  --matcher-distance <целое число>
                        Порог расстояния (в метрах) для поиска изображений для
                        предварительного сопоставления, основанного на данных GPS,
                        извлеченных из exif фотографий. Установить на 0 вместе с
                        matcher-neighbors для того, чтобы пропустить предварительное
                        сопоставление. Значение по умолчанию: 0
  --opensfm-processes <целое положительное число>
                        Максимальное количество процессов для рекострукции плотного облака
                        (чем больше, тем быстрее, но интенсивнее задействуются компьютерные ресурсы)
                        Значение по умолчанию: 1
  --use-25dmesh         Экспериментальная опция. Использовать 2.5-мерную пространственную триангуляцию
                        для построения ортофотоплана.
                        Использование этой опции может обеспечить лучшие результаты для плоских поверхностей.
  --use-pmvs            Использовать pmvs для расчёта облака точек
  --cmvs-maxImages <целое число>
                        Максимальное количество изображений в кластере. Значение по умолчанию: 500
  --mesh-size <целое положительное число>
                        Максимальное количество вершин в выходной пространственной триангуляции
                        Значение по умолчанию: 100000
  --mesh-wlop-iterations <целое положительное число>
                        Количество итераций процедуры WLOP. Чем больше значения, тем более сглаженной
                        получается пространственная триангуляция. Применяется к 2.5-мерной триангуляции.
                        Значение по умолчанию: 35
  --texturing-tone-mapping <параметр>
                        Использовать тоновую коррекцию, если параметр указан gamma, не использовать,
                        если none. Значение по умолчанию: none
  --gcp <path string>   Путь до файла с информацией о ПВО. См. соответствующий раздел статьи.
                        По умолчанию не используется. 
  --use-exif            Использовать данные из exif вместо GCP, даже если файл с ними существует
  --dem                 Построить Цифромую модель рельефа используя морфологической фильтер PDAL
  --dtm                 Построить Цифровую модель территории (только поверхность земли) с использованием
                        прогрессивного морфометрического фильтра.
  --dsm                 Построить Цифровую модель местности (поверхность + объекты) 
  --dem-approximate     Использовать прогрессивный морфологический фильтр для ЦМР.
                        Расчёты с ним быстрее, но менее точные.
  --orthophoto-resolution <вещественное число большее 0>
                        Пространственное разрешение ортофотоплана в пикселях на метр
                        Значение по умолчанию: 20.0 (то есть пять сантиметров на пиксель)
  --orthophoto-compression <параметр>
                        Вид сжатия для ортофотоплана.
                        Возможные значения: JPEG, LZW, PACKBITS, DEFLATE, LZMA, NONE.
                        Значение по умолчанию: DEFLATE
  --orthophoto-bigtiff <параметр>
                        Управление созданием ортофотоплана в формате BigTIFF или
                        классический TIFF. BigTIFF - вариант для файлов больших
                        чем 4 ГБ. Возможные значения параметра: YES, NO, IF_NEEDED,
                        IF_SAFER. Для деталей см. спецификацию GDAL:
                        https://www.gdal.org/frmt_gtiff.html for more info.
                        Значение по умолчанию: IF_SAFER
  --build-overviews     Создать обзорные файлы для ортофотопланы с помощью утилиты gdaladdo.
  --zip-results         сжать результаты с помощью gunzip
  --verbose или -v      Выводить в консоль дополнительную информацию о ходе обработки
  --time                Создать файл с информацией о затраченном на обработку времени
  --version             Вывести в консоль номер версии OpenDroneMap

Обсудить в форуме Комментариев — 31Редактировать в вики

Последнее обновление: 2017-09-18 00:29

Дата создания: 26.07.2017
Автор(ы): Эдуард Казаков


(Геокруг)

Если Вы обнаружили на сайте ошибку, выберите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter