們生活的時代非常令人興奮，如果你對 3D 東西感興趣，更是如
此。 我們有能力使用任何相機，從感興趣的物體中捕捉一些圖像數據，并在眨眼間將它們變成 3D 資產！ 這種通過簡單的數據采集階段進行的 3D 重建過程是許多行業的游戲規則改變者。
隨著神經輻射場（又名 NeRF）等新的尖端 3D 重建方法的興起，有必要回到某些不太基礎的“基礎”，這應該可以幫助你減輕炒作（除其他外） ）。
圖像 3D 重建是一個廣泛研究的領域，有一個非常激動人心的故事，它在歷史上通過三個研究“氛圍”來解決：具有立體視覺和運動結構 (SFM) 的計算機視覺，具有各種同時定位和映射的機器人 (SLAM) 迭代和地理信息，以及攝影測量視角。 這些術語本質上是針對傳感器相對于周圍環境的同步定位（位置和方向），同時構建相同環境的 3D 地圖。
而今天，我們對度量方法感興趣，它可以建立在一組非結構化重疊圖像上并將它們轉換為 3D 對象。 還有什么比我們自己動手做更好的理解方式呢？
讓我們開始吧！
推薦：用 NSDT設計器 快速搭建可編程3D場景。
在此終極 3D 重建指南中，我們將詳細探索兩個攝影測量項目，并解釋導致最終美麗結果的所有步驟。 我們將研究一個小型項目（通過攝影測量重建一個簡單的物體）和一個大型項目（使用地面激光掃描儀和攝影測量重建一個廢棄的羊毛工廠）。
對于每個項目，我們將完成采集設置和處理步驟，展示帶有付費選項 (Reality Capture) 和開源軟件 (Meshroom) 的工作流程。
為了便于復制，我有意專注于提供最多的細節和插圖。 因此，語氣比平時更濃一些，但希望當你的日常活動變得模糊時，它會成為一個精確的方法。
如果你有時間，請準備好按照流程創建今天感興趣的對象和場景的數字副本。
讓我們首先研究一個輕松的項目，你可以在家中使用普通相機和計算機輕松復制。 該項目旨在獲得一個簡單對象（更準確地說，是一個迷你礦井裝飾）的 3D 重建。 物體的大小大約為15 x 10 x 10厘米。 該物體為灰色和棕色，表面無光澤。
正如承諾的那樣，必要的設備很容易獲得。 只需要一個相機（你的智能手機可以），如果需要更高的穩定性和控制力，可以使用三腳架，但沒有它也可以工作。 使用的相機是帶有佳能超聲波鏡頭的佳能 EOS 50D。 照片以JPG格式保存，大小為4752*3168像素。 在開始采集之前，我們拍攝幾張照片以確定應使用哪些設置。 在我們的實驗中，我們將相機參數設置如下：
以上參數在整個采集過程中保持不變。
采集策略本身很簡單。 我們將相機放在三腳架上，調整高度和角度，使物體完全適合視野。 在這種情況下，由于物體比較低，我們可以讓相機的角度向下，這樣我們也可以拍攝到頂部。 我們使用自動對焦來確保照片不會模糊，然后切換到手動模式。
然后我們沿著物體周圍的圓形軌跡移動三腳架。 我們需要與物體保持恒定的距離，以便焦點保持正確。 我們邊走邊檢查照片。 一旦我們完成了圍繞物體的第一個圓圈，我們就減少了三腳架的腿并降低了相機的向下角度。 我們調整焦點，然后再次切換到手動模式。 我們圍繞這個主題再拍幾張照片。
最后，我們從三腳架上取下相機，拍攝完整物體的垂直照片。 為此，我們再次調整焦點。 然后，我們拍攝細節照片，以確保物體所有部分的紋理都很好。 這個想法基本上是拍攝足夠的照片以允許完整和詳細的重建，同時記住不必要的大量輸入只會減慢過程并使過程復雜化。 理想情況下，對于這樣的對象，你有 25 張圖片（8 個水平位置乘以三層高度，再加上一個在頂部）。
現在，我們可以將照片復制到計算機上并開始處理！
首先對照片進行分類，以消除只會干擾后續步驟的質量差的圖像（模糊、失幀、曝光錯誤）。 在 50 張照片中，我們剔除了兩張稍微失焦的照片。 對于處理，我必須找到一臺具有相當標準組件的舊筆記本電腦來證明可復制性：筆記本電腦是 Acer Aspire，Windows 10 64 位； 第七代英特爾酷睿 i5 處理器； 12 Gb 內存和 NVIDIA GeForce 940 MX GPU。 比起下一個要審核的項目，考慮到投入少，用一臺高性能的電腦還是有余的！
現在所有的測試臺都清楚了，讓我們通過使用 Reality Capture 和 Meshroom 的工作流程深入研究 3D 攝影測量處理細節。
選項 A：Reality Capture。
Reality Capture 的選擇非常簡單：可以免費做任何事情……只要不導出任何內容。 因此，沒有什么比展示最先進的專業軟件更好的了。
你可以使用此鏈接直接下載 Reality capture。 安裝該程序后，可以通過注冊為“匿名”以 PPI 模式（按輸入付費）免費試用。 許多在線教程和討論有助于開始使用 Reality Capture。 第一步是創建一個新項目并導入我們的 48 張圖像。 這是通過拖放或單擊“輸入”圖標來完成的。
然后，我們從“對齊”選項卡中的第一個圖標開始對齊。 對于這個項目，我們保留默認參數。
由于輸入數量較少，對齊僅需 30 秒即可完成。 在這一步之后，我們有一個由點云和相機的估計位置組成的組件。 哇哦！
我們可以檢查所有輸入是否對齊，并看到估計了 48 個攝像機中的 48 個的位置。 我們還檢查對齊報告。 此報告提供對齊持續時間、對齊輸入的數量、點計數以及以像素為單位的平均和最大重投影誤差。 也可以檢索使用過的對齊設置。
提示：最好將最大投影誤差設為 2 像素，將平均投影誤差設為 0.5 像素以下。 當然是越低越好。 有趣的是，你可以看到我們在這里回答了這兩個標準。 最重要的是，我們獲得了一個平均軌道長度信息，可以清楚地了解相機到物體的距離。
最后，完成點云的目視檢查。 如果一切正常，我們就可以進行下一步，重建。 我們保留默認參數，除了“圖像縮小”因子設置為 2。
提示：縮減因子是圖片在使用前被縮小的因子。 可以將 downscale 保持在 1（這意味著圖像以其原始大小使用），但重建可能需要更多時間。 當使用更高的縮減因子時，結果可能更嘈雜或更不詳細。 然而，差異有時非常微妙。 使用可提供令人滿意的結果和可接受的處理時間的降比例因子確實很重要（在這種情況下，它并不重要，但對于更重要的項目來說是必不可少的）。
通過單擊“重建”選項卡中的“正常細節重建”圖標開始重建。 此步驟僅需五分鐘，生成約 100 萬個三角形面的網格。 與地球上的國家數量（2023 年為 195 個）相比很多，但與我們通常使用的國家相比非常小。 使用“高級”選擇工具，我們選擇邊緣和大三角形，然后過濾選擇。 我們還調整了重建框，以消除屬于放置對象的家具的部分（“框”選擇工具）
我們現在可以看看我們的過濾模型。 在此步驟中分析你獲得的質量很重要，因為在此模式下，很容易發現應修復的幾何問題。 據我所知，我對這一步的結果很滿意。 你呢？ 你的實驗進行得怎么樣了？
最后一步是對網格進行紋理化。 為此，我們保留默認參數并單擊“重建”選項卡中的“紋理”按鈕。 默認情況下，縮減因子 2 用于紋理。
再過兩分鐘后，我們終于獲得了對象的數字復制品。
在不到一個小時的時間內（包括采集和處理時間），我們成功地獲得了一個完整且高度逼真的實物的 3D 模型。 最大重投影誤差設置為低于 2 個像素，我們獲得了 0.46 個像素的平均誤差。 模型的某些區域比其他區域具有更好的紋理。 在這種情況下，由于我們手頭有物體并準備好采集設置，紋理問題可以通過拍攝缺少信息的部分的免費照片輕松解決。 這表明使用 Reality Capture 的 3D 攝影測量可以非常高效并且相對容易使用，無需成為專家。 我們保留了默認參數并得到了令人滿意的結果。 顯然，對于更廣泛或更復雜的項目，了解和調整每個任務的設置以獲得最佳結果至關重要。 這就是我們將在第二章中檢查的內容。
注意：如果你想導出模型，你要么必須購買許可證，要么在 PPI 模式下免費使用程序，只為最終結果付費。
選項 B：Meshroom。
Meshroom 是一個開源程序，可以在這個地址下載， 在線提供用戶手冊。
通過拖放或單擊“文件”頂部菜單中的“導入圖像”將圖像導入 Meshroom。 在 Meshroom 中，你可以輕松地將管道和為獲得最終結果而執行的不同任務可視化。 管道可以通過添加或修改節點的參數來適應用戶的需求。
我們可以看到執行的連續任務是特征提取、圖像匹配、特征匹配、運動結構、深度圖的創建、網格劃分和紋理化（有關每個步驟的詳細說明，請參見第 2 章）。 對于這個項目，我們保留默認管道，這通常會產生良好的效果，只需單擊屏幕頂部的“開始”按鈕即可。 2 小時后，處理完成，我們可以研究 3D 視圖中的稀疏點云結果，以及相機的估計位置。
如果我們點擊管道節點，會得到關于每項任務的簡短報告。 例如，我們可以看到估計了所有 48 個攝像機的位置。 我們還可以查看網格劃分任務的報告，它告訴我們重建是由將近 2M 個三角形組成的。
在文件資源管理器中，我們現在可以查找“Meshroom Cache”文件夾，其中已經包含所有處理結果（無需顯式導出模型）。 在“Meshing”文件夾中，我們可以找到我們的模型作為 OBJ 文件。 在“Texturing”文件夾中，我們找到了紋理模型的 OBJ 文件。
提示：在 Windows 10+ 中，OBJ 模型可以直接使用 3D Viewer 應用程序打開，否則我們將在第 2 章中看到如何使用 Blender 或 MeshLab 處理這些文件。
使用 Meshroom，處理時間要長得多。 三角形的數量也是我們使用 Reality Capture 時的兩倍，這并不奇怪，因為我們使用了縮小因子進行重建，這在此處有所不同。 然而，模型的方面（紋理）可能看起來更好，即使在這種情況下，使用的縮小因子是相同的 (2)。 可以使用 Meshroom 對模型進行后處理，或者可以更改節點的參數（而不是保持默認值）以獲得更好的結果。 該模型也可以導入到另一個軟件（如 Blender）中，以清潔屬于放置該對象的家具的部件。 與 Reality Capture 不同，借助 Meshroom，我們可以直接將模型作為 OBJ 獲取，沒有隱藏成本。 我們甚至可以 3D 打印它（但那是另一次了 ）！
現在讓我們來看一個更大規模的項目，并更詳細地了解處理工作流程。 這個項目發生在比利時韋爾維耶市，特別是在一個廢棄的羊毛廠。 工作環境由幾棟建筑組成。 這些建筑物的室內和室外部分都被考慮在內。
由于這個地方被遺棄了，因此不對公眾開放。 這個地方的建模是作為一個項目的一部分完成的，該項目旨在在它們崩潰之前捕捉不尋常的地方，這樣人們就可以（虛擬地）和我的朋友 Roman Robroek 一起參觀它們。
整個采集過程由兩個人在2小時內完成。 一個人拍照。 該項目中使用了兩個攝像頭：
索尼相機拍攝 393 張照片，佳能相機拍攝 384 張照片。 照片以 HDR（高動態范圍）拍攝。 格式為 JPEG。 所以，我們總共有 777 張照片。
在戰略要地，三腳架會在一個圓圈上以短角度間隔拍攝照片。 更多的照片是徒手拍攝的，以完全覆蓋工作環境。
第二個人負責激光掃描部分并使用 BLK 360 激光掃描儀，該掃描儀體積小，因此可以在狹窄區域進行掃描。 因此，該項目是一個混合項目。 來自 156 次激光掃描的數據被收集并添加到處理中，以完成照片中的信息。
BLK 中的原始文件采用 .e57 格式。 黑色和白色目標用于將掃描鏈接在一起。
這次，為了處理，我們使用了一臺高端計算機：它是一臺配備 Intel Core i9–10900X 處理器、256 Gb RAM 和 NVIDIA GeForce RTX 3090（很酷，我知道）的塔式計算機。
選項 A. Reality Capture
在 Reality Capture 中，我們首先導入 156 個激光掃描（由軟件從 .e57 轉換為 .lsp 文件）。 可以對所有輸入或逐個部分進行對齊。 在最后一種情況下，我們然后對齊組件（“合并組件”工具）。
對齊也可以在掃描件上單獨完成，然后在圖像上完成。 如果掃描是地理參考的，則對齊只是元素定位信息的視圖，因此是即時的。 我們可以使用“匹配地理參考組件”選項來僅獲取一個組件，即使我們的環境中有未鏈接但地理參考的部分也是如此。 另一個有用的選項是“強制組件重新匹配”。 隨著越來越多的相機對齊，在已經匹配的相機之間執行重新對齊以增強結果。 但是，如果我們有要鏈接的組件，則不應將此選項設置為“是”：這會修改每個組件已經很好的對齊，并可能引入錯誤。
首先，我們對齊激光掃描。 由于它們是地理參考的（因此已經鏈接在一起），因此只需幾秒鐘。 我們在一個組件中對齊了 156 次掃描中的 156 次。 我們導入我們的 777 圖像并在開始該過程之前更改對齊設置。 我們將“每幅圖像檢測到的特征數量”和“每 mpx 檢測到的特征數量”（百萬像素）參數設置為 100k，并將“圖像重疊”設置為“高”。
提示：檢測到的特征的最大數量越高，有助于獲得更少的組件，但對更多特征的研究可能會減慢這個過程。 必須根據數據集定義圖像重疊。 如果設置為“Low”，處理速度較慢，我們可能會獲得多個單獨的組件。
經過 36 分鐘的處理，我們得到了 933 個元素中的 897 個對齊的主成分。 我們還有六個包含 3 到 6 個對齊圖像的小組件。 當然，我們感興趣的是更重要的組件，但為了完整起見，讓我向您展示我們如何鏈接回其他組件（如果它們包含所需信息，則很有用）。 我們將添加控制點以對齊盡可能多的圖像。 控制點是其位置位于不同圖像中的點。 添加控制點的目的是添加使對齊更容易的約束。 我們可以查看每個小組件中對齊的圖像，決定在哪里添加控制點，然后嘗試在主要組件中對齊的圖像中找到相同的點，以確保當我們進行新的對齊時所有內容都將鏈接在一起 .
通過打開 2D 視圖，然后進入“場景”選項卡，我們可以選擇僅查看未配準的圖像（即根本未對齊的圖像）。 這向我們展示了哪些其他區域需要控制點。
在 Reality Capture 中，我們可以通過單擊“Alignment”選項卡中的“Control Points”按鈕來添加控制點。
然后，通過按住鼠標左鍵，我們可以調整圖像中的位置。 我們還可以使用鼠標滾輪進行縮放。 釋放鼠標左鍵時，添加控制點。 可以添加另一個控制點，或者通過預先選擇有問題的控制點，可以將相同的控制點定位在另一個圖像中。
在這個項目中，使用了 18 個控制點。 每個控制點位于 3 到 18 個圖像中。 使用與以前相同的設置開始新的對齊。 11 分鐘后，對齊完成。 現在我們已經對齊了 98% 的輸入（933 張圖像中的 918 張），讓我們檢查一下定量結果。 這是首先通過查看對齊報告來完成的。 平均重投影誤差為 0.57 像素。 通過再對齊 21 張圖像，點數從 1280 萬點增加到 1350 萬點。
然后，我們還可以通過檢查點云來直觀地檢查對齊結果。 我們正在尋找奇怪放置的元素、雙層墻或未充分縮放的部分。
我們注意到三個攝像頭沒有對齊（它們的位置沒有意義）。 當發生這種情況時，我們可以嘗試將這些相機與新的控制點對齊或禁用它們以進行進一步處理。 當我們在這些照片所覆蓋的區域中已經有足夠的信息時，選擇最后一個選項，因此使用它們并不重要。
提示：可以通過選擇并按下 CTRL+R 來一次性禁用所有任務的輸入。 然后將這些輸入交叉到輸入列表中，并以紅色顯示。
我們現在可以繼續進行網格劃分。 我們使用默認參數在 Normal 細節中開始重建，除了在 3M 上設置的“Maximal vertex count by part”。 在“Normal detail”中，“Image downscale”的值默認為2。
經過 5 小時 30 分鐘的處理，我們得到了一個由 616.6M 個三角形組成的模型。
該模型太大而無法在“Solid”模式下完整顯示，因此我們截取其中的一小部分來檢查結果。 裁剪是通過調整感興趣區域周圍的重建框，選擇框外的三角形（使用“框”選擇工具）并過濾選擇來完成的。 結果是一個可以在“實體”模式下顯示的新模型
裁剪還有助于對模型的小部分執行測試，而不是同時對整個模型應用更改，這可能會導致處理時間過長。 例如，我們可以測試“Image downscale”值的影響。 我們禁用重建框外的輸入并連續啟動三個重建，每次“圖像縮小”參數的值不同。
處理時間和每個值獲得的三角形計數在下表中給出。
“圖像縮小”增加得越多（即圖像縮小得越多），處理時間越多，處理時間就越短。 然而，隨著“圖像縮小”的增加，某些區域的細節會丟失。
對于更大的部分，差異非常微妙，如下圖所示。
另一個有用的測試是研究支持三角測量的合格點數。 在諸如“兩個頂點之間的最小距離”為 0.01 m 而不是 0.002 m 的約束下，它要低得多。 這導致模型包含更少的三角形（2M，而我們之前有 27.4M）
這也會導致模型中出現更大尺寸的三角形，因此可能會在非平面區域中丟失清晰的幾何形狀。
我們也可以嘗試減小“Maximal vertex count by part”參數的值。 三角形數沒有改變，但我們現在有 61 個零件而不是 20 個。好處是處理時間要短得多（2 分鐘對 13 分鐘）。
提示：可以根據使用的激光掃描設置三個重建參數。 這些參數是“兩點之間的最小距離”、“點云裁剪半徑”（比取決于激光掃描的范圍更遠的點被認為是不可靠的，不用于計算），以及“ 點的最小強度”（強度較低的點不用于計算）。 要找到應使用的設置，請參閱激光掃描用戶手冊。
現在，讓我們用本章前一節提到的“高級”選擇工具做一些清理并選擇邊緣三角形和大三角形。 該函數需要1分鐘來推送結果。 我們還平滑模型以去除噪聲。 要調整的設置是“平滑類型”（“噪聲消除”或“強”）、“平滑樣式”（邊界頂點、表面頂點表面或兩者的平滑）、“平滑權重”和 算法的“迭代次數”。 權重越大，平滑越激進（因此，可能會擦除更多細節）。 我們對模型的一小部分進行了一些測試，如下所示和解釋。
我們可以觀察到一些變化，但它們并不明顯，因為模型一開始就不是很嘈雜。
如果我們看一個噪聲較大的數據集，我們可以更好地看到平滑的效果。 平滑是在表面而不是邊緣上完成的，執行了 100 次算法迭代，權重設置為 0.5。 平滑在 10 分鐘內完成。
這些參數可確保高效平滑而不會丟失太多細節。
此時可以使用的另一個工具是“簡化工具”。 可以簡化模型以達到固定數量的三角形（類型：“絕對”）或保留一定百分比的三角形。
在此項目中，我們不使用此工具，因為我們不打算導出并繼續處理模型。 否則，簡化對于減輕 3D 模型的重量以將其導入其他軟件非常有用。 例如，我們的模型可以簡化為 2000 萬個三角形（“目標三角形數”），同時保持令人滿意的質量。 我們應用顏色校正來標準化圖像的外觀。 為此，我們禁用掃描，因為顏色不自然并且會擾亂歸一化。 掃描也不用于紋理化。 色彩校正在 3 分鐘后完成。
最后，我們繼續紋理化。 這一次，我們也保留默認的“圖像縮小”系數，設置為 2。我們使用 16k 的紋理分辨率和 1 毫米的紋素大小，這在我們的案例研究中給出了極好的結果。
紋理在 1h30 中執行，我們通過裁剪顯示它，就像我們為重建所做的那樣。
現在，為了科學起見，讓我們測試其中一個紋理參數對模型的一小部分的影響。 定義的重建框外的相機以及所有激光掃描都被禁用。 如果增加 Image downscale，處理時間會有所不同，但我們可以看到結果可能會更好。 如下所示。
在開始紋理化之前可以完成一個步驟：展開。 當紋理化開始時默認執行解包，但也可以顯式執行以獲得更好的結果并使紋理化更快。 在展開選項中，可以設置“最大紋理分辨率”，以及展開的“樣式”。
展開樣式是用于創建 UV 貼圖的策略。 可以設置“最大紋理大小”，以便計算滿足此約束所需的紋素大小。 相反，可以固定“Texel 大小”。 最佳紋素大小由程序計算。 使用此紋素大小的紋理會提供 100% 的“紋理質量”，而使用較小的紋素大小會導致紋理質量大于 100%。 因此，使用較大的紋素尺寸會導致紋理質量低于 100%。 紋理質量不是紋理質量的良好指標，而只是最佳紋素大小與使用的紋素大小之間的比率。
紋理質量可以在下面的紋理報告中找到。 我們可以看到我們的紋素等于每個紋素 0.001 毫米，這正是我們想要的。 最后，如果我們有許可證，我們可以將我們的模型導出為 OBJ 文件。 坐標系可以在項目設置中設置并檢索以供導出。 我們可以選擇是否導出紋理，我們可以選擇它們的文件格式
在總共 8 小時內，我們獲得了一個幾何精確的紋理模型，并且很好地代表了物理環境。 這一次，我們沒有系統地保留默認參數，而是調整它們以獲得最佳結果。 雖然我們沒有測試每個參數，但我們已經檢查了最關鍵的參數，并且看到它們的影響相對容易理解。 我們還審查了一些允許獲得干凈模型的工具。
最后，這是我們使用 Reality Capture 進行的重建的一些效果圖。
選項 B. Meshroom
哈哈，如果你需要大量的咖啡因，現在是時候了。 我們現在將研究相同的過程并評估可以用 Meshroom 做什么。 在 Meshroom 中，我們只能導入 777 張圖像（而不是 156 張激光掃描圖）。 因此，僅由激光掃描覆蓋的部分將不會被建模。 由于本節僅旨在展示更大規模的項目也可以在不需要像 Reality Capture 這樣的付費軟件的情況下進行，所以這不是問題。 但是，采集方法應適應為處理選擇的軟件，反之亦然。 換句話說，如果你沒有可以處理激光掃描的軟件，則必須小心地使用攝影測量法收集所有數據。 導入數據后，我們就可以開始處理了。 這一次，我們也保留默認管道。
13個多小時后，處理完畢，可以看結果了。 首先，我們可以直觀地檢查 structure-from-motion 節點的結果。
在報告中，我們看到 777 個攝像機位置中只有 554 個被估計（71% 的攝像機）。 這對應于場景的主要建筑。
接下來，我們可以檢查網格。 我們在“Meshroom Cache”文件夾內的“Meshing”文件夾中找到 OBJ 文件，并使用 3D Viewer 應用程序打開它。 這比使用小型模型需要更多的時間。
該報告表明該網格包含 680 萬個三角形的近 350 萬個頂點。
最后，我們可以看一下在“Texturing”文件夾中找到的紋理網格。
可以將節點添加到管道中以進行后處理或測試不同的參數，然后將最佳參數保留在最終的工作流程中，這非常方便！ 不過這一集，我要給大家介紹的是如何使用另外一款非常強大的后期處理軟件：Blender。
注意：Blender 還可用于對使用 Reality Capture 或任何導出 3D 網格的軟件制作的模型進行后處理。
安裝程序后，我們導入紋理網格。
模型需要清理：重建邊緣的三角形必須移除（就像我們使用 Reality Capture 過濾邊緣和大三角形時一樣）。
要修改幾何圖形，我們切換到“編輯模式”。 首先，我們使用“刪除”工具，顧名思義，該工具用于刪除選定的頂點、邊或面。
我們用它來去除網格邊界處的偽影和三角形并使其更干凈。
“刪除松散”工具刪除斷開連接的頂點、邊或面。 該工具位于“網格”選項卡的“清理”部分。 我們可以應用的另一個工具是“Fill holes”。 根據周圍的幾何形狀和紋理填充孔。 我們選擇“邊緣選擇”模式來選擇我們想要填充孔的模型部分。
選擇完成后，我們按 ALT+F。 所選零件中的孔被填充。
其他有趣的工具是“Dissolve”和“Decimate”工具。 溶解（dissolve）允許將小平面合并為一個小平面，以便保留原始幾何形狀。 抽取（decimate）可以將三角形的數量減少到特定比例，同時保持形狀盡可能接近原始形狀。
我們可以打開“Texture Paint”選項卡來查看我們的紋理模型并修改紋理貼圖。
Meshroom 和 Blender 讓我們在經過 15 個多小時的處理后獲得了帶紋理的網格。 使用 Blender，我們解決了 Meshroom 使用默認參數生成的模型的一些問題，并獲得了一個干凈的模型，而無需對管道的每個步驟進行參數化。 然而，根據最終的應用，使用 Meshroom 進行后處理可能會更有效并提供更好的結果，盡管這需要事先更加熟悉該程序。
真誠的，如果你一直讀到這里，恭喜你！ 這是一本超級密集的3D動手指南，絕對可以作為你未來項目的參考！ 如果我必須用 4 個要點來總結這兩個軟件上說明的 3D 攝影測量過程：
原文鏈接：http://www.bimant.com/blog/3d-reconstruction-with-photogrammetry/
圈: F2.8 快門: 1/799 sec ISO: 100
光圈: F9.1 快門: 1/511 sec ISO: 200
光圈: F9.1 快門: 1/511 sec ISO: 200
光圈: F2.8 快門: 1/639 sec ISO: 100
fkong2015-11-20 11:18●使用評測
其實擼主從2010年初代X100發布的時候就在關注了，無奈當時還是學生黨，擼齊上面一套以后已然身無分文
加上剛升級全副內心感覺萌萌噠，于是很快這個事就被忘在了腦后。不過擼主當時對X100解毒的一點是富士并沒有給這個號稱是旁軸的機器加入聯動測距。在擼主內心的定義中聯動測距對旁軸是不可缺少的組成部分。到后來X100S發布的時候富士雖然升級了X100那塊古董CCD，但是依然沒有把聯動測距下放。直到去年年底發布的X100T才加持了姍姍來遲的聯動測距（雖然是電子而非黃斑。。。），而且擼主已工作，不是當年的窮學生一枚，于是擼主內心的壓抑多年的小火苗蹭蹭的就被點燃了
于是擼主迅速開始給家里的女王大人做思想工作，好在女王大人非常給力，沒有拍死擼主而是在今年1月份擼主生日的時候給了一個驚喜
擼主當場宣誓以后一定多給女王大人拍照
當時在奶茶家入的，應該是比較早的一批用戶了。現在插入鏈接一看已跳水1100大洋
擼主由于堅持全定焦鏡頭的策略，而且為了減少野外更換鏡頭的次數后來還擼了一臺100D做備機。以前每次出去云游都要背一個十幾公斤的攝影包，2機以及5678個鏡頭。雖然目前擼主還年輕但是擼主認為還是有必要考慮一下減負的問題以免提前進入需要補腎的階段
這個時候X100T的體型就十分感人了，而且顏值感人。以前每每擼主都會被我大感動牌的工業設計丑到哭
擼主對復古外形什么的才沒有抵抗力呢~~~
騷紅的T~~~~
Rollei 35 XF，一臺傻瓜旁軸。不過即使是傻瓜機也配備了黃斑測距，所以擼主內心還是認同這是一臺旁軸，目前擼主每天X100T與此機。
擼主搜了一下大媽，關于X100T的評測時間基本都是剛發布不久的，還沒有一個比較深度的使用評測。擼主潛水多年沒有做過貢獻深感慚愧，于是冒泡決定談談X100T近10個月的使用感受與值友分享，如果覺得擼主寫的不好，你來打我啊
言歸正傳，碼了這么多字咱的評測終于開始鳥~~~~X100T參數上的一些升級和改動已經有很多值友寫過了，擼主也不再重復了，更多的聚焦實際使用的一些感受。擼主親自長期使用過的只有佳能和富士兩家，評測時也主要與感動牌做一個對比。
對焦一直是富士被詬病的一個短板，實際使用上X100T雖然號稱對焦性能比前兩代已有明顯提升但是面對感動家的USM馬達時還是被完爆。基本上富士還在拉風箱的時候無敵兔都已經可以對焦好幾次了。然而擼主作為一個長期定焦風景黨對于對焦速度其實敏感度最低，這個缺點并不影響擼主的使用體驗。因為歸根結底擼主最中毒的還是那顆23mm1:2的富士龍鏡頭。
身邊沒有別的數碼機，用手機拍的各位看官湊合一下~~這枚鏡頭的鍍膜偏綠色，抗逆光能力用下來還可以接受。銳度相當驚艷，跟感動家的35L一代比除了光圈比較小，別的方面還可以一戰。只不過這個鍍膜的顏色不太誘惑，上一個康蔡50T*藍紫色的鍍膜大家感受一下
擼主一心想入旁軸還有另一個非常重要的原因就是低調，單反的黑粗笨還有酸爽的快門聲音特別容易引起注意。擼主一直想把拍攝題材擴展到人文上，X100T的快門聲音非常難以察覺，顏值也沒有那么強的攻擊性。這點擼主還是非常滿意的。
以上用LR+VSCO預設處理。實際上富士雖然以色彩聞名，機內也有各類膠片效果濾鏡。但實際用下來JPG直出依然沒有使用RAF格式再用LR處理的效果好。
這張用到3200ISO，X100T在這個方面還是受限于APSC的畫幅。如果放大100%觀察還是比早它6年發布的無敵兔噪點多。當然縮圖的話還是不太能看出來，如果特別在意噪點的話對這臺機器基本3200ISO已經是極限。關于ISO還以一個槽點，那就是雖然富士這塊CMOS原生是最低200可擴展至100。但是只有在JPG拍攝格式下才能開啟ISO擴展。這點跟感動牌在擴展ISO下還可以使用RAW拍攝比起來體驗上還是差一些。
夜景使用長曝光的情況下噪點也不是很樂觀，不過還在擼主接受范圍內。而且富士的色彩感覺拍夜景的時候還是比較有特色的。
偶爾也可以客串一下這種場面，變焦基本靠走
關于寬容度，從上面的圖可以寬容度還是不錯。比擼主的無敵兔好非常多，擼主經常因為無敵兔悲催的寬容度想砸機器
雖然擼主一直使用RAW格式拍，但是仍然可以感到富士的色彩取消跟感動牌還是有區別的，主觀感覺上比感動牌要豐富一點。
最后說說操控，其實就操控的方便程度來講比單反還是差一些。擼主一直使用M檔，調整拍攝參數的時候X100T的快門速度轉盤在機頂，誤操作的可能性比較大。感動牌的雙撥輪用起來確實還是更直接。X100T的一個優點是快門有標準螺紋，可以安裝快門按鈕。對按快門的手感有明顯提升，而且看起來更有逼格。擼主作為一個內心悶騷的男子果斷選擇了一個紅色的按鈕（擼主對顏值果然還是沒什么抵抗力
）另一個可以明顯提升逼格的物品是遮光罩，擼主果斷在這件事上選擇支持國貨。JJC的遮光罩大概只要原廠1/5的價格，做工并沒有什么明顯瑕疵。
那一抹騷紅
遮光罩裝上去以后才是完全體嘛
以上就是擼主使用X100T十個月的情況。如果純粹從性能方面比拼，在對焦速度，噪點控制方便X100T比135全畫幅+定焦系統的表現還是有比較大的差距的。然而擼主并不在意這些，X100T的尺寸完全可以滿足擼主每天攜帶的需求。在畫質方面雖然還與全畫幅+定焦的組合有些許差距但仍然保持了一個比較好的水準。如果富士今后能在后即機型上搭載全畫幅CMOS，相信在畫質上也完全可以與目前的全畫幅單反一決高下。不過富士的跳水速度完全不輸松下，看到最近張大媽推送的X100T的消息擼主內心完全是崩潰的
另外堅持看到這里的各位有最后有彩蛋什么的擼主才不會告訴你們呢
發個女王大人的背景然后趕緊匿了
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