Hatena::ブログ(Diary)

自然環境保全のための周辺技術

2017-01-25 360°パノラマ画像の作り方 このエントリーを含むブックマーク

追記 2017/2/15

huginのパノラマ結合はいまいちだったので、Image Composite Editorで「sphere」を指定してパノラマを書き出して、それをペイントとかで縦横比1:2のキャンバスに貼り付ける方法の方がいいかもしれません。(水平線が中央になるように貼り付ける。空と地面を撮影していない場合は上下は空白になります。)


ドローンで撮影した画像を合成して、360°パノラマ画像をブラウザで表示する方法を紹介します。

※これまではMicrosoftのImage Composite EditorPhotosynthで出来たのですが、残念ながら2017年の2月でPhotosynthがサービス終了となるので、その代替手段です

パノラマ画像の作成

写真を合成してパノラマ画像を作成するためにHuginというソフトを利用します。

http://hugin.sourceforge.net/

インストールして、起動したらアシスタントメニューに従って作業をするだけですが、「パノラマを作成...」の前に、別のウインドウのメニューにあるステッチャーの作成で以下のように設定します。

  • 投影法をEquirectangular(正距円筒図法)にする。
  • 画角を水平方向:360、鉛直方向:180にする
  • 切り抜きをキャンパスサイズに合わせる

出力ファイル名は、panorama_fused.tifとしておきます。

パノラマ画像をタイル化

合成したパノラマ画像をタイル化します。

以下のプログラムを保存します。

https://github.com/mpetroff/pannellum/blob/master/utils/multires/generate.py

pythonのコンソールで、以下のように実行します。

python generate.py -n "C:\Program Files\Hugin\bin\nona.exe" panorama_fused.tif

outputフォルダにタイル化された画像ができます。

html作成

ブラウザで表示するために、以下のライブラリを使って、htmlを作成します。

https://pannellum.org/

こんな感じです。

<!DOCTYPE HTML>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>仙台市 井土浦(2016年3月4日ドローンにより撮影)</title>
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.pannellum.org/2.3/pannellum.css"/>
    <script type="text/javascript" src="https://cdn.pannellum.org/2.3/pannellum.js"></script>
    <style>
    #panorama {
        width: 100%;
        height: 500px;
    }
    h1 {
       text-align:center;
       font-size:14pt;
    }
    </style>
</head>
<body>
<H1>仙台市 井土浦(2016年3月4日ドローンにより撮影)</H1>
<div id="panorama"></div>
<script>
pannellum.viewer('panorama', {
    "type": "multires",
    "multiRes": {
        "basePath": "output",
        "path": "/%l/%s%y_%x",
        "fallbackPath": "/fallback/%s",
        "extension": "jpg",
        "tileResolution": 512,
        "maxLevel": 4,
        "cubeResolution": 3176
    },
    "autoLoad": true,
    "compass": true,
    "northOffset": 0,
    "pitch": -17
});
</script>

</body>
</html>

この部分の設定は、outputフォルダのconfig.jsonにあるのでコピペすればOKです。

        "tileResolution": 512,
        "maxLevel": 4,
        "cubeResolution": 3176

できあがり

http://www.ecoris.co.jp/introduction/drone/panorama.html

ツアーバージョン

http://www.ecoris.co.jp/introduction/drone/natori/panorama.html

2016-12-20

おっぱい山をFOSS4Gでアーカイブする方法

11:57 | おっぱい山をFOSS4Gでアーカイブする方法を含むブックマーク

この記事はFOSS4G Advent Calendar 2016の20日目の記事です。


今年のFOSS4G Tokyoの特別セッションは「アーカイブ×FOSS4G」というテーマで、大変刺激を受けました。

ということで私もそれにのっかって、おっぱい山をFOSS4Gでアーカイブする方法を紹介したいと思います。

f:id:tmizu23:20161219114950p:image
仙台市上空よりおっぱい山を望む(巨乳化処理済み)

1. おっぱい山を作る

公園の砂場に行き、おっぱい山を作ります。おっさん一人で砂場で遊んでいると通報されますので、自分の子か親戚の子と作業してください。

f:id:tmizu23:20161204110446j:image:w300f:id:tmizu23:20161204111206j:image:w300
作業の様子おっぱい山

2. 写真を撮る

おっぱい山が出来上がったら、UAV(ドローン)を用いた公共測量マニュアル(案)に従って写真を撮ります。ドローンはありませんので、スマホを手に砂場の周りをぐるっと回ってシャッターを押してください。注意点は、写真に位置情報が記録されるよう設定しておくこと、7割以上オーバーラップさせて撮影すること、公園にいるママさん達に不審がられないようにすることです。

f:id:tmizu23:20161204110120j:image:w300f:id:tmizu23:20161214230147p:image:w300
撮影の様子。自分の影が写らないように。撮影したおっぱい山(80枚)


3. OpenDroneMapで3Dモデルとオルソ画像を作る

写真が準備できたら、OpenDroneMapで3Dモデルとオルソ画像を作成します。OpenDroneMapは、ドローンで撮影した空中写真から地形の3Dモデルとオルソ画像を作ることができるオープンソースのソフトウェアです。*1ドローンだけでなく、スマホで撮影した写真からでも作成できます。


3-1. Bash on Windowsの導入

OpenDroneMapをWindowsで使うためにBash on Windowsを導入します。Bash on Windowsとは、Windowsで動作するBashシェルです。これによってOpenDroneMapのようなLinux用のソフトもWindowsでコンパイル&実行できるようになります。導入方法はここでは説明しないので、適当にググってください。


3-2. OpenDroneMapのコンパイル

Bash on Windowsを起動して、以下のコマンドでGitHubからOpenDroneMapのソースをダウンロードします。

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

~/.bashrcにパスを追加して、sourceコマンドで設定を読み直します。/your/path/の部分はソースのある場所に置き換えてください。

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/your/path/OpenDroneMap/SuperBuild/install/lib/python2.7/dist-packages
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/your/path/OpenDroneMap/SuperBuild/src/opensfm
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/your/path/OpenDroneMap/SuperBuild/install/lib
source ~/.bashrc

OpenDroneMapのフォルダに移動してコンパイルします。依存するライブラリなど諸々インストールされるので結構時間がかかります。(1時間ほど)

cd OpenDroneMap
bash configure.sh

3-3. GCP(グラウンドコントロールポイント)の作成

OpenDroneMapを実行する前に、写真の位置あわせをするためのGCPを作成しておきます。スマホの写真には位置情報が記録されているのでGCPがなくてもオルソ画像は出来ますが、精度をあげるために作成します。GCPファイルは、gcp_list.txtという名前で以下のフォーマットで作成します。

coordinate system description
x1 y1 z1 pixelx1 pixely1 imagename1
x2 y2 z2 pixelx2 pixely2 imagename2
x3 y3 z3 pixelx3 pixely3 imagename3

coordinate system descriptionは位置の投影法、x1,y1,z1は位置座標、pixelx1,pixely1は写真のピクセル座標、imagenameは写真ファイル名です。1枚の写真に対して最低5点ぐらいはあると良いようです。具体的には、こんな感じです。

WGS84 UTM 54N
494399.2 4232697.1 5 333 1590 IMG_6785.jpg
494399.2 4232697.1 5 758 1698 IMG_6786.jpg
494399.2 4232697.1 5 877 1942 IMG_6787.jpg

手動でこのファイルを作ろうとすると結構手間ですが、支援ツールもあるようなので、利用してみると良いかもしれません。*2


3-4. OpenDroneMapを実行する

プログラムを実行する準備として、OpenDroneMapフォルダの直下にoppaiyamaフォルダを作成します。さらにoppaiyamaフォルダの中にimagesフォルダを作って、そこにスマホで撮影したおっぱい山の画像を入れておきます。gcp_list.txtはoppaiyamaフォルダの直下に入れます。

その後、以下のコマンドでプログラムを実行します。写真の枚数や設定にもよりますが、80枚で30分ぐらいはかかるので、気長に待ちます。

sh run.sh --project-path oppaiyama --odm_georeferencing-useGcp  --odm_orthophoto-resolution 1000

実行パラメータは、色々ありますが、今回は、gcpを使用して、オルソ画像の解像度を1000pixcel/mと設定しておきます。

パラメータの詳細は、ここを参照してください。https://github.com/OpenDroneMap/OpenDroneMap/wiki/Run-Time-Parameters


3-5. データを確認する

プログラムが終了したら、oppaiyamaフォルダの中に3Dモデルとオルソ画像が出来上がっています。3Dモデルは、odm_texturingフォルダの中に「odm_textured_model_geo.obj」という名前で入っているので、MeshLabなどで読み込んで確認してみましょう。また、オルソ画像は、odm_orthophotoフォルダの中に「odm_orthophoto.tif」という名前で入っているので、QGISに読み込んで確認してみましょう。

f:id:tmizu23:20161216090006p:image:w300f:id:tmizu23:20161216090007p:image:w300
MeshLabで3Dモデルを表示QGISでオルソ画像を表示


4. OpenDroneMapのデータをCesium用に変換する

OpenDroneMapで作成した地形データをCesiumで表示するためデータを変換します。Cesiumとは、地図をブラウザで3D表示できるオープンソースのjavascriptライブラリです。Cesiumの使い方は、このあと説明しますが、とりあえず読み込むためのデータを作成しておきます。

CesiumにOpenDroneMapのデータを読み込む方法は二通りあります。一つは、objファイルをgltf形式の3Dモデルに変換して読み込む方法です。もう一つは、lasファイル(点群データ)をCesium用の標高タイルに変換して読み込む方法です。


4-1.(方法その1) objファイルをgltf形式の3Dモデルに変換する

おっぱい山を3Dモデルとして読み込むために、まずmeshlabでobjファイルをcollada(dae)形式に変換します。

odm_texturingフォルダの中のodm_textured_model_geo.objをMeshLabに読みこんでcollada(dae)形式でエクスポートします。その際、MeshLabでいらない部分を消すなど編集しておくと良いかもしれません。ファイル名は「oppaiyama.dae」としておきます。

次に、collada(dae)形式をgltf形式に変換するためcollada2gltfというソフトをGitHubからダウンロードしてコンパイルします。*3

git clone https://github.com/KhronosGroup/COLLADA2GLTF.git
cd COLLADA2GLTF
cmake .
make
sudo make install

以下のコマンドで、oppaiyama.daeをoppaiyama.gltfに変換します。-eはテクスチャ等も同梱するオプションです。

collada2gltf -e -f oppaiyama.dae -o oppaiyama.gltf

f:id:tmizu23:20161218223226p:image

collada2gltfが簡単に利用できるのもBash on Windowsのおかげです。slコマンドも動くよ!


4-2.(方法その2)lasファイルを標高タイルに変換する

おっぱい山を標高タイルとして読み込むために、LastoolsでlasファイルをDEMデータに変換します。まず、Lastoolsを以下からダウンロードます。

http://www.cs.unc.edu/~isenburg/lastools/

Lastoolsの一部のツールは残念ながらフリーウェアではありません。今回使用するlas2dem.exeも商用使用だと有料になりますが、個人的に使用する分にはサイズ制限はありますが使用できるようです。*4ソフトを解凍したら以下のコマンドで変換します。ただし、las2dem.exeはWindows用の実行ファイルなので、Bash on Windowsではなく、別途、PowerShellを起動して実行します。変換するlasファイルは、odm_georeferencingフォルダに入っているodm_georeferenced_model.ply.lasを使用します。

cd Lastools\bin
las2dem.exe -i odm_georeferenced_model.ply.las -o dem.tif -elevation -step 0.001 -utm 54N -nodata 0

オプションの設定は、高さ方向0.001mの解像度で、UTM54の投影法、nodataは0の標高データをdem.tifで出力するとなっています。

次に、DEMデータをCesium用の標高タイル(heightmap-1.0 terrain format)*5に変換するため、Cesium Terrain Builderをコンパイルします。Cesium Terrain Builderのコンパイルには、gdal2.0.0以上が必要なので、以下のコマンドでgdalをアップデートしておきます。(Bash On Windowsでの作業に戻っているので間違えないように)

sudo add-apt-repository ppa:ubuntugis/ppa && sudo apt-get update
sudo apt-get install libgeos-c1v5 gdal-bin

gdalをアップデートできたら、Cesium Terrain Builderのソースをダウンロードしてコンパイルします。

git clone https://github.com/geo-data/cesium-terrain-builder.git
cd cesium-terrain-builder
mkdir build && cd build && cmake ..
sudo make install

ソフトは準備できましたが、今回のデータは対象範囲が狭すぎるためそのままでは上手く変換できません。そのため、Cesium Terrin Builderで変換する前にgdal_translateで巨乳化処理をしておきます。

gdal_translateの-a_ullrオプションで範囲を1000倍に拡大し、-scaleオプションで高さも1000倍にして最低標高を調整しておきます。ついでに-projwinオプションで必要な範囲にクリップします。(nodataを範囲に含むと変換結果がおかしくなる?ので切り取る)

gdal_translate -projwin 494398.737 4232696.642 494400.030 4232694.956 -scale 4.740 5.160 -80 340 -a_nodata -9999 -a_ullr 494398.737 4232696.642 495893.03 4231008.956 dem.tif  dem_scale.tif

Cesium Terrain Builderのctb-tileコマンドで、DEMデータを標高タイルに変換します。標高タイルはterrainフォルダに保存します。

mkdir terrain
ctb-tile -o terrain dem_scale.tif

標高タイルには以下の定義ファイルも必要なので、「layer.json」という名前でterrainフォルダの中に入れておきます。

{
  "tilejson": "2.1.0",
  "format": "heightmap-1.0",
  "version": "1.0.0",
  "scheme": "tms",
  "tiles": ["{z}/{x}/{y}.terrain"]
}

また、0/1/0.terrainと0/0/0.terrainは必須(?)のようなので、0/0/0.terrainを、そのまま0/1/0.terrainとしてコピーしておきます。(今回のデータ範囲は、0/0/0の領域ではないので作成されていないため)

オルソ画像も地図タイルにしておきます。dem.tifと同じように範囲を1000倍に拡大して、png形式の地図タイルに変換しておきます。なお、ctb-tileで作成される地図タイルはtmsなので原点は南になります。

gdal_translate -projwin 494398.737 4232696.642 494400.030 4232694.956 -a_ullr 494398.737 4232696.642 495893.03 4231008.956 odm_orthophoto.tif ortho_scale.tif
mkdir ortho
ctb-tile -p mercator -f png -o ortho ortho_scale.tif

ctb-tileのオプションの詳細は、こちらにあります。https://github.com/geo-data/cesium-terrain-builder


5. Cesiumでおっぱい山を表示する

おっぱい山のデータが出来上がったので、これをCesiumで表示してみます。

5-1. Cesiumを用意する

f:id:tmizu23:20161216140657p:image:w360:right

Cesiumのサイトからライブラリをダウンロードします。

https://cesiumjs.org/

解凍するとファイルとフォルダが色々入っていますが、使用するのはAppsフォルダの中のHelloWorld.htmlとBuildフォルダの中のCesiumフォルダ一式になります。

ひとまず動作確認のために、Bash on Windowsで以下のコマンドを打って、簡易ウェブサーバーを起動します。その後、ブラウザで http://localhost:8000/ にアクセスして「Hello World」のリンクをクリックしてみましょう。Ctrl+Cでサーバーを終了できます。

cd Cesium-1.28
python -m SimpleHTTPServer

5-2. gltfの読み込み

gltfを読み込む場合は、以下のコードをHelloWorld.htmlに追加します。3Dモデルを正しい方向で読み込むには、中心を軸に-90度回転させる必要があります。高さの中心は、今回は見た目で微調整しました。Cesiumの高さの基準は楕円体面(海面0mではない)なので、そのへんの調整も必要です。

    var center = Cesium.Cartesian3.fromDegrees(140.9360018,  38.2422495, -5.5);//地形を読み込む場合は42.5にする
    var heading = 0.0;
    var pitch = 0.0;
    var roll = -Math.PI / 2.0;
    var hpr = new Cesium.HeadingPitchRoll(heading, pitch, roll);
    var transform = Cesium.Transforms.headingPitchRollToFixedFrame(center, hpr);
    var model = viewer.scene.primitives.add(Cesium.Model.fromGltf({
         url:"./oppaiyama.gltf",modelMatrix : transform, scale : 1.0})
    );

5-3. 標高タイルとオルソ画像の読み込み

標高タイルとオルソ画像の地図タイルを読み込む場合は、以下のコードをHelloWorld.htmlに追加します。オルソ画像の地図タイルは、南が原点となっているので{reverseY}と指定します。

var terrainProvider = new Cesium.CesiumTerrainProvider({
    	url : './terrain'
});
viewer.terrainProvider = terrainProvider;

var ortho = new Cesium.UrlTemplateImageryProvider({ 
    url: './ortho/{z}/{x}/{reverseY}.png'
});
viewer.scene.imageryLayers.addImageryProvider(ortho);

5-4. おっぱい山の表示

ついにCesiumで表示できるところまで来ました。5-1.と同様に簡易ウェブサーバーを起動して確認したいところですが、gzip形式で圧縮されている標高タイルは、そのままではSimpleHTTPServerでは配信できません。そこで、元のSimpleHTTPServer.pyをコピーして以下のコードを加えます。こうすると拡張子が.terrainの標高タイルはgzip形式として配信されます。

cp /usr/lib/python2.7/SimpleHTTPServer.py ./Cesium-1.28
self.send_response(200)
self.send_header("Content-type", ctype)
## SimpleHTTPServer.pyの95行目以降に以下の3行加える(send_head関数内)##
base, ext = posixpath.splitext(path)
if ext == ".terrain":
   self.send_header("Content-Encoding", "gzip")
###################################################

なお、通常のウェブサーバーの場合は.htaccessを以下のように記述して設置しておきます。

AddType application/octet-stream .terrain
AddEncoding x-gzip .terrain

SimpleHTTPServer.pyを変更したら簡易サーバーを起動しましょう。5-1.の時と違って、-m オプションは付けずに.pyも含むので間違えないように。

python SimpleHTTPServer.py

http://localhost:8000/Apps/HelloWorld.html にアクセスしてみましょう。(簡易サーバーだと、読み込みに少し時間がかかります。また、時々gltfの読み込みに失敗するので、表示されない場合はShift+リロードしてみます。)

f:id:tmizu23:20161217155138p:image:w600

OpenDroneMapで作成した3DモデルをCesiumで表示

http://ecoris.co.jp/map/Cesium-1.27/Apps/HelloWorld1.html

f:id:tmizu23:20161217210020p:image:w600

OpenDroneMapで作成した点群データを標高タイルに変換してCesiumで表示

http://ecoris.co.jp/map/Cesium-1.27/Apps/HelloWorld2.html


6. アーカイブをVRで体験

ここまでの作業で、おっぱい山をアーカイブして、Cesiumで表示することができました。Cesiumでは、さらにヴァーチャルリアルティ(VR)表示も可能なので、やってみましょう。以下のようにhtmlを変更すると、画面右下にVRボタンが表示されるようになります。

var viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer', {
    vrButton : true
});

VRボタンを押すと2画面表示になり、Google Cardboardのようなヘッドセットで見ると臨場感あふれるバーチャルリアリティ体験ができます。

※ VR表示はiPhoneには対応していませんが、PCでVR表示させた画面をリモートデスクトップでスマホに表示すれば可能になります。

f:id:tmizu23:20161218144335j:image:w600

http://ecoris.co.jp/map/Cesium-1.27/Apps/HelloWorld.html

まとめ

子供と作った砂場のおっぱい山は、夕日とともに崩れてなくなってしまいますが、このようにアーカイブしておけば、思い出と一緒に永遠に残しておくことができます。

プライスレスなこの活動、FOSS4Gがあれば誰でもできます。皆さんもぜひお試しください!それでは、良いクリスマスを。


追伸:

Google Cardboadは、このあと別のおっぱい山の閲覧に有効活用させていただきました。VRすげーよ。ムフフ。



参考リンク

この記事に使用した画像、コード

https://github.com/tmizu23/cesium_oppaiyama


おっぱい山アーカイブ

http://ecoris.co.jp/map/Cesium-1.27/Apps/HelloWorld.html

http://ecoris.co.jp/map/Cesium-1.27/Apps/HelloWorld1.html

http://ecoris.co.jp/map/Cesium-1.27/Apps/HelloWorld2.html


OpenDroneMap関連

https://github.com/OpenDroneMap/OpenDroneMap

https://github.com/OpenDroneMap/OpenDroneMap/wiki/Running-OpenDroneMap

https://github.com/OpenDroneMap/OpenDroneMap/wiki/Run-Time-Parameters

http://lists.osgeo.org/pipermail//opendronemap-users/2016-June/000314.html

https://github.com/wolkstein/OpenDroneMap-GCP_LIST.TXT-generator

データ変換関連

http://www.cs.unc.edu/~isenburg/lastools/

https://www.cs.unc.edu/~isenburg/lastools/download/las2dem_README.txt

https://github.com/KhronosGroup/COLLADA2GLTF

https://github.com/geo-data/cesium-terrain-builder

https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/obj2gltf

http://www.sarasafavi.com/installing-gdalogr-on-ubuntu.html

http://blog.mastermaps.com/2014/10/3d-terrains-with-cesium.html

http://blog.mastermaps.com/2016/09/creating-tins-in-saga-gis.html

http://blog.mastermaps.com/2016/09/creating-tin-from-raster-dem.html

https://cesiumjs.org/data-and-assets/terrain/formats/heightmap-1.0.html

http://cesiumjs.org/data-and-assets/terrain/formats/quantized-mesh-1.0.html

http://www.pdal.io/

Cesium関連

https://cesiumjs.org/

http://www.slideshare.net/makinux7/cesium3

http://www.slideshare.net/yuki1225/foss4g-2016-hokkaidocesium

http://www.slideshare.net/Ihizaki/cesium-63857910

http://stackoverflow.com/questions/38709743/cesiums-height-value-is-altitude-or-above-sea-level

そのほか

http://meshlab.sourceforge.net/

https://vr.google.com/intl/ja_jp/cardboard/

http://psgsv2.gsi.go.jp/koukyou/public/uav/

http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q10144883875

http://www.osgeo.jp/events/foss4g-2016/foss4g-2016-tokyo/foss4g-2016-tokyo-coreday

*1:商用だとPhotoScanとかPix4Dなどがありますが、これらはウン十万円もする高価なソフトで、個人ではとても手がでません。そのようなツールと同等なものを使えるのは、ほんとFOSS4Gのおかげです。ただ、まだまだ開発途中で商用のものに及ばない部分は沢山ありますが。

*2https://github.com/wolkstein/OpenDroneMap-GCP_LIST.TXT-generator

*3:obje形式から直接gltf形式に変換できるobj2gltfというソフトもありますが、テクスチャが表示できない不具合(?)があったので見送りました。

*4:PDALとかOpenDroneMapでDEMに変換できると良いのですが

*5:Cesium用の標高タイルはheightmap-1.0 形式のほかに、quantized-mesh-1.0 形式というものがあります。こちらの形式は標高データをTINにして、それをタイルに切り分ける方法のようですが、まだ使いやすい変換ソフトが無いようなので試せていません

2016-10-12 ドローンで撮影しすぎた写真を間引く方法 このエントリーを含むブックマーク

ドローンのインターバル撮影で撮りすぎた写真をPhotoscanに入れる前に間引くプログラムです。

以下のように実行します。

# python extract_photo.py Z:\DCIM

引数で指定したフォルダの中のjpgを一定の割合でno_useフォルダに移動します。

間引く割合はプログラム中のratioで指定します。

no_useフォルダは、指定したフォルダの中に作られます。

# -*- coding: utf-8 -*-
import glob
import shutil
import sys
import os

# 説明と使い方
# ドローンのインターバル撮影で撮りすぎた写真をPhotoscanに入れる前に間引くプログラム
# 指定したフォルダの中のjpgをratioの割合でno_useフォルダに移動させる
# python extract_photo.py Z:\DCIM

ratio = 2 #何枚に1枚移動させるか
args = sys.argv
search_dir = args[1]
print(search_dir)
files = glob.glob(search_dir + os.sep + '*.jpg')
save_dir = search_dir + os.sep + "no_use"

if not os.path.exists(save_dir):
    os.mkdir(save_dir)

i=0
for file in files:
    if i % ratio == 0:
        shutil.move(file, save_dir)
    i = i+1

2016-03-30

Phantom3のExif情報(高さ)を確認&補正する方法

12:16 | Phantom3のExif情報(高さ)を確認&補正する方法を含むブックマーク

追記:

このような情報もありました。

http://gpsrsgis.seesaa.net/article/441683778.html

===

現時点(2016.3.3)でのファームウェアではPhantom3で撮影した画像のEXIFに記録される高度には、「GPS Altitude」と「Relative Altitude」の二種類あります。

「GPS Altitude」は、GPSで測位した標高で精度はあまり良くないようです。

「Relative Altitude」は、気圧センサーによる対地高度で、精度は「GPS Altitude」よりも良さそうです。

※「GPS Altitude」は、標高値としての精度は良くないですが、フライト中の相対的なバラつきは、少ないのかもしれません(分かりません)。

Photoscanでは、高さの値は「GPS Altitude」が参照されるので、出来上がりの高さ(標高値)がズレてしまいます。

そのため、exiftoolを使ってEXIF情報(高さ)を補正する方法を紹介します。

※PhotoscanのCamera Calibration→GPS/INS Offsetを利用するれば補正できるのかもしれませんが、良くわかりません。

1. exiftoolのダウンロード

ここからダウンロードします。

http://www.sno.phy.queensu.ca/~phil/exiftool/

コマンド終了時にEnterを押さなくても良いようにファイル名を以下のように変更しておきます。

exiftool(-k).exe→exiftool.exe

2. 高度の確認

コマンドプロンプトで以下のように打つと、EXIF情報を確認できます。

exiftool.exe DJI_0001.JPG

抜粋

About                           : DJI Meta Data
Format                          : image/jpg
Absolute Altitude               : +3.27
Relative Altitude               : +51.60
Gimbal Roll Degree              : +0.00
Gimbal Yaw Degree               : -65.10
Gimbal Pitch Degree             : -89.90
Flight Roll Degree              : +0.30
Flight Yaw Degree               : -65.30
Flight Pitch Degree             : +0.90
Version                         : 7.0
Has Settings                    : False
Has Crop                        : False
Already Applied                 : False
MPF Version                     : 0010
Number Of Images                : 2
MP Image Flags                  : Dependent child image
MP Image Format                 : JPEG
MP Image Type                   : Large Thumbnail (VGA equivalent)
MP Image Length                 : 273323
MP Image Start                  : 4512084
Dependent Image 1 Entry Number  : 0
Dependent Image 2 Entry Number  : 0
Image UID List                  : (Binary data 66 bytes, use -b option to extract)
Total Frames                    : 1
Image Width                     : 4000
Image Height                    : 3000
Encoding Process                : Baseline DCT, Huffman coding
Bits Per Sample                 : 8
Color Components                : 3
Y Cb Cr Sub Sampling            : YCbCr4:2:2 (2 1)
Aperture                        : 2.8
GPS Altitude                    : 3.2 m Above Sea Level
GPS Latitude                    : 35 deg 23' 59.25" N
GPS Longitude                   : 139 deg 16' 58.14" E
GPS Position                    : 35 deg 23' 59.25" N, 139 deg 16' 58.14" E
Image Size                      : 4000x3000

対地高度(Relative Altitude)が51.6mなのに標高値(GPS Altitude)が3.2mになってしまっています。

3. GPS AltitudeをRelative Altitudeに変更

以下のコマンドを打って、imagesフォルダに入っているJPGファイルのGPS Altitudeの値を Relative Altitudeの値に変更します。なお、gpsaltituderefの値は0だと標高値がプラス、1だと標高値がマイナスを表すので、微妙な場所を飛行させた場合は、個別に考えてください。

※ファイルは上書き更新するようにしているので、あらかじめコピーしておいた方が良いかもしれません。

for %i in (images\*.JPG) do exiftool %i -s -s -s -RelativeAltitude | exiftool -overwrite_original %i "-GPSAltitude<=-" -gpsaltituderef#=0

4. GPS Altitude(Relative Altitudeの値が入っている)にオフセットを加える

Relative Altitudeの値は対地高度なので、それを標高値に変換するために、飛ばし始めの標高値を加えます。

ここでは、例として10mを加えています。

for %i in (images\*.JPG) do exiftool %i -overwrite_original -GPSAltitude+=10

以上です。

感想

どうやら2015年の11月ごろのファームウェアの更新で、EXIFのGPS Altitudeの値が、対地高度から標高(楕円体高??)に変更になったようです。(ページ上の追記のページも参照ください)

この作業をすることによって、出来上がりの精度にどう関係するのかとか、GCPでの補正やCamera CalibrationでのOffset指定などとの関係も、検証してないので良くわかりませんが、そのあたりの情報があれば、誰か教えて下さい!

m(_ _)m

2016-03-18 OpenDroneMapの使い方 このエントリーを含むブックマーク

ドローンで撮影した画像を合成して地図化するソフト「OpenDroneMap」をWindowsにインストールして実行する方法を紹介します。

https://github.com/OpenDroneMap/OpenDroneMap

f:id:tmizu23:20160319101605p:image:w640

作成されたobjファイルをmeshlabで表示したところ

1. docker-toolboxのインストール

ここからdocker-toolboxをダウンロードして、インストールします。

https://www.docker.com/products/docker-toolbox

virtualboxをインストールしていない場合は、途中で、「virtualboxをインストールする」かどうかの

チェックボックスが出るので、チェックを入れておきます。


2. Docker用のターミナル起動

Docker Quick Start Terminalを実行するとDocker用のターミナルが起動します。

なお、初回は、defaultというDocker用の仮想マシンが作成されます。


3. OpenDronMapのDockerイメージの入手

ターミナルで、以下のコマンドを打って、OpenDroneMapのイメージを入手します。

docker pull droneseed/opendronemap:latest

4.テスト画像の用意

ここからDownload ZIPを押してテスト画像を入手します。

https://github.com/tmizu23/odm_data_natori

解凍したフォルダは「odm_data_natori」と名前を変えてデスクトップに置いておきます。


5.OpenDroneMapの実行

ターミナルで以下のコマンドを打って、テスト画像の場所を指定します。

hogehogeは自分のユーザー名に置き換えてください。

export IMAGES=/c/Users/hogehoge/Desktop/odm_data_natori

以下のコマンドで、プログラムを実行します。

docker run -v $IMAGES:/images droneseed/opendronemap:latest

6.結果の確認

odm_data_natori\reconstruction-with-image-size-2400-resultsフォルダの中にジオレファレンス済みの画像「odm_orthphoto.tif」が出来上がっていると思うので、それをQGISで開いて表示されればOKです。

同じく、作成された点群ファイル「pointcloud_georef.laz」は以下のサイトにドラッグアンドドロップで確認できます。

http://plas.io

7.DSMの作成

起伏データが欲しい場合は、別途、lastoolsをダウンロードして、コマンドプロンプトで以下のコマンドを打ちます。

http://lastools.org/download/lastools.zip

LAStools\bin\las2las -i pointcloud_georef.laz -o pointcloud.las
LAStools\bin\las2dem -i pointcloud.las -o dsm.tif

dsm.tifをQGISで開いて確認できればOK

感想

Dockerって何?とかOpenDroneMapの細かい設定については、よく分かってません。

とりあえず、やってみただけなので、詳しいことはこれから勉強します。