2015年07月05日
Visual SFM で遊ぶ - Ubuntuに導入編
こんばんわ。
Structure from Motion （SfM） ってご存知でしょうか。
対象物を様々な方向から撮影して対象物の3次元形状を復元したり、
撮影したカメラの位置を導出したりできる技術です。
その実装として Visual SFM と呼ばれるソフトウェアがあります。
非常のお気軽に SfM ができるということで、
使ってみることにしました。
Windows の方は下記サイトから Windows 用の zip をダウンロードして解凍すれば実行できるそうです。
VisualSFM 公式ページ
でも、 Ubuntu だとちょっとお気軽じゃなかったので、
それについて書きます。
参考サイト： Building Visual SFM on Ubuntu 12.04 (Precise Pangolin) Desktop 64-bit
環境：
CPU : Intel Core i7 - 870 @ 2.93GHz
Memory : 8GB
GPU : GeForce GTS 450
OS : Ubuntu 15.04 MATE
CUDA v7.0 導入済み
1. 必要なパッケージ
・VisualSFM より VisualSFM_Linux_64bit.zipをダウンロード
・SiftGPU より SiftGPU-V400.zip をダウンロード
・Multicore Bundle Adjustment より pba_v1.0.5.zip をダウンロード
・CMVS-PMVS より、ソースをダウンロードするため、
$ git clone https://github.com/pmoulon/CMVS-PMVS.git
を実行
・依存しているパッケージをインストール
$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev libglew1.6-dev libglew1.6 libdevil-dev libboost-all-dev libatlas-cpp-0.6-dev libatlas-dev imagemagick libatlas3gf-base libcminpack-dev libgfortran3 libmetis-edf-dev libparmetis-dev freeglut3-dev libgsl0-dev
2. VisualSFM をビルド
VisualSFM を解凍して make します。
$ unzip VisualSFM_linux_64bit.zip
$ cd vsfm
$ make
3. SiftGPU をビルド
CUDA が無い場合
SiftGPU を解凍してそのまま make します。
$ unzip SiftGPU-V400.zip
$ cd SiftGPU
$ make
make したら、 bin/libsiftgpu.so を、
VisualSFM の bin ディレクトリ（ vsfm/bin ）にコピーします。
CUDA が有る場合
SiftGPU を解凍して、まずはSiftGPU/makefileを書き換えます。
$ unzip SiftGPU-V400.zip
$ cd SiftGPU
12行目にある
siftgpu_enable_cuda = 0
となっている部分を、
siftgpu_enable_cuda = 1
にします。
また、17行目の
CUDA_INSTALL_PATH が、 CUDA をインストールしたパスになっているか確認します。
最後に、20行目の
#siftgpu_cuda_options = -arch sm_13
を、先頭の文字のコメントアウトを外して、使用しているグラボの Compute Capability に合った
引数に書き換えます。
私の環境である GTS 450 は Compute Capability が 2.1 なので、
siftgpu_cuda_options = -arch sm_21
とします。
Compute Capability は NVIDIA のページから確認できます。
書き換えたら
$ make
で make します。
make したら、 bin/libsiftgpu.so を、
VisualSFM の bin ディレクトリ（ vsfm/bin ）にコピーします。
4. Multicore Bundle Adjustment をビルド
SfMのコアとなる Bundle Adjustment のビルドを行います。
CUDA が無い場合
$ unzip pba_v1.0.5.zip
$ cd pba
$ make -f makefile_no_gpu
make したら、 bin/libpba.so を、
VisualSFM の bin ディレクトリ（ vsfm/bin ）にコピーします。
CUDA が有る場合
$ unzip pba_v1.0.5.zip
$ cd pba
$ make
make したら、 bin/libpba.so を、
VisualSFM の bin ディレクトリ（ vsfm/bin ）にコピーします。
5. CMVS - PMVS のビルド
密な SfM をしてくれる CMVS - PMVS をビルドします。
先ほど git clone した CMVS - PMVS に移動して、cmake して make します。
（cmake がない人は $ sudo apt-get install cmake してください）
$ cd CMVS-PMVS/program
$ cmake .
$ make
CMVS-PMVS/program/main の中にある実行ファイル
cmvs と genOption と pmvs2 をすべて
VisualSFM の bin ディレクトリ（ vsfm/bin ）にコピーします。
6. Visual SFM が起動するはず
vsfm/bin の中に実行ファイルとして
・VisualSFM
・cmvs
・pmvs2
・genOption
が入っており、ライブラリとして
・libpba.so
・libsiftgpu.so
が入っています。
ここにパスを通してから VisualSFMを起動します。
$ export PATH=$PATH: < path-to-vsfm > /vsfm/bin
$ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH: < path-to-vsfm > /vsfm/bin
$ ./VisualSFM
これで起動できました。
Windows だったら解凍しておしまいのところ、
Ubuntu だとちょこっと大変ですね。
次回はVisual SFMで実際に遊んでみます。
Posted by CANEY at 21:02│Comments(0)
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