Как использовать данные наклона пяти линз для стереомоделирования в CC~
Как использовать данные наклона пяти линз для стереомоделирования в CC~

1. Подготовка данных

(1) 1-5 — изображения с пяти групп объективов соответственно; kzd — координаты и фотографии контрольной точки (во избежание проблем в дальнейшем координаты контрольной точки заранее преобразуются в формат csv), pos — данные позиции, генерируемые полет самолета;

(2) Откройте данные POS в Excel, измените имя так, чтобы каждая фотография в каждой группе камер имела соответствующие данные POS, и измените идентификатор.

После изменения пяти наборов данных POS в Excel сохраните их.

Программное обеспечение представляет собой программное обеспечение CC (ранее Smart3D).

2. Процесс работы

Откройте программное обеспечение (черный ContextCapture Center Master) и создайте новый файл проекта. Он должен быть на английском языке, специальные символы и китайские символы не могут отображаться (перед запуском черного программного обеспечения сначала откройте драйвер ContextCapture Center Engine, красный).

(1) Добавьте изображения, добавьте весь каталог, выберите первый файл изображения и импортируйте местоположение.

(2) Выберите первый набор файлов изображений. Затем выберите соответствующую географическую привязку в атрибутах данных. Здесь выберите WGS 84 (импорт угловых элементов может сделать сопоставление фотографий более точным, но это требует больше времени и вызывает задержки программы). , поэтому проверять не рекомендуется), следующий шаг.

(3) Измените содержимое выбранного поля, измените только первые четыре строки и оставьте остальные как Н/Д по умолчанию.

(4) Нажмите «Импорт» и измените правильное фокусное расстояние на панели задач изображения в соответствии с объективом камеры (как правило, первые четыре группы линз — это косые линзы, а последняя группа линз — ортофотообъективы, поэтому фокусные расстояния первые четыре группы и последняя группа линз разные), проверьте, успешно ли выполнена подсказка после импорта, и проверьте правильность полета полосы в 3D виде, нет ли пересечений и перекрытий с осями координат и т. д.

5. Загрузите изображения и данные POS отдельно в группах, чтобы каждые данные POS можно было легко сопоставить с соответствующей фотографией. Предыдущая операция — это метод импорта POS для первой группы объективов, а последние четыре группы операций одинаковы. как раньше.

6. После загрузки всех пяти наборов данных щелкните 3D-изображение, увеличьте набор изображений и посмотрите, перекрываются ли пять фотографий. Соответствующие данные следующие:

3. Обработка воздуха три

(1) Нажмите «Сводка», отправьте воздушную триангуляцию, нажмите первый

(2) Измените имя или значение по умолчанию. Нажмите «Далее» и измените режим позиционирования на четвертый.

(В зависимости от типа выберите режим расчета воздушной триангуляции, соответствующий требованиям задачи)

(3) Настройки, измените плотность ключевых точек на высокую.

(4) Нажмите «Отправить», чтобы начать первый пустой тест с целью сопоставления данных POS с каждой фотографией.

4. Добавьте контрольные точки и точки.

(1) Нажмите «Измерить», нажмите «1», нажмите «2».

(2) Импортируйте файл контрольной точки в формате csv и нажмите «Далее».

Измените здесь значение на 0, что означает, с какой строки начинать файл формата csv. Когда закончите, нажмите «Далее».

(3) Выберите здесь подходящую географическую систему координат.

(4) Измените только эти четыре элемента, оставьте остальные по умолчанию и нажмите «Отправить», если это необходимо.

(5) Таким образом загружаются все контрольные точки, а затем подготавливается точка.

(6) Нажмите на перекличку, и совпадающие фотографии появятся на панели задач ниже. Выберите фотографию с хорошим качеством изображения и удерживайте нажатой клавишу Shift, чтобы поставить точку, как показано на рисунке после успеха.

(7) После прокалывания точек сохраните их, снова запустите воздушную триангуляцию, нажмите «Далее», выберите использование всех изображений, выберите использование контрольных точек для корректировки, оставьте остальные по умолчанию и выберите «Отправить».

(8) После завершения триангуляции воздуха нажмите «Просмотреть отчет о качестве», чтобы просмотреть отчет о точности триангуляции воздуха.

5. Реконструкция модели.

(1) Нажмите, чтобы создать новый проект реконструкции.

(2) Проекты нового строительства и реконструкции

3. Нажмите «Пространственный кадр 1», установите «Пространственную систему отсчета 2», которая соответствует выбору системы при добавлении контрольных точек. Выберите режим резки «Резание по регулярной плоской сетке 3» и установите размер плитки (размер плитки можно определить в соответствии с). работы вашего компьютера) При изменении размера памяти будьте осторожны, чтобы не превысить рабочую память компьютера, иначе это может привести к сбоям, кардингу и т.д.)

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose