Remaind ways of Using Regard 3D(How to deal with Computer Matching Parameter)

A day of Sept. 2024

Regard 3Dの操作方法、特徴に関する備忘メモ。今回は3D点群データを生成する際のキーポイントになる「Compute matches...」のパラメータ設定について。

Default Settingでは、Keypoint sensitiveが左から２番目の目盛り(Normal)、Keypoint matching ratioが一番左の目盛り(Normal)になっています。

このSettingを変更するとどうなるかをTryしてみました。同じ写真群を使って、Keypoint sensitiveを一番右側の目盛り、Keypoint matching ratioを右から２番目の目盛りに設定してMatchingの感度を上げて、Compute matchingを実行します。

Testに使用した写真は旧ＪＲ松山駅の正面の北側端部周辺の以下の画像です。

まず、DefaultSettingですが、最初の方の写真に撮影した自動販売機（点群モデルの右側が切れている）を３次元点群データとして再現できていないことがわかります。おそらく、自動販売機あたりの写真が暗いとか、特徴点が少ないといった理由だと思われます。

次に、HighSensitiveSettingにすると、DefaultSttingでは再現できていなかった自動販売機やその周辺の壁が三次元点群データとして再現できているのが分かります。一方でDefaultSettingで再現できていた南側のコンビニエンスストアの看板類・窓などは同程度の点群密度で三次元点群データが生成されているようです。

ということで、ComputeMatchingのPoint sensitivityとPoint matching ratioを上げると、写真間でmatchingするPointの数が多くなり、三次元点群データとして再現しやすくなることがわかりました。

ただし、Matchingの感度を上げるということは計算処理時間がそれだけ長くなるということは間違いないようです。

結局はバランスが大事ということですが、もし、三次元点群データを作成したい対象として写真を撮影しているにも関わらず、モデル化されないという事象が発生した際には、ComputeMatchingのSensitivityを上げて再計算してみるという手はありあそうです。