Luku 9 — SfM-taustaohjelmat

MISSÄ

Expert View → Tarkastaja → Koulutuskonfiguraatio → Camera Alignment -valitsin, kohta „Apple Photogrammetry".

TEKNINEN

Kapseloi Applen sisäänrakennetun valokuvamittauskehyksen, joka alun perin kehitettiin Object Capturea varten. Apple poimii sisäisesti piirteitä omalla suljetulla putkellaan (vaiheita ei ole julkisesti dokumentoitu), varmistaa ne usean näkymän vertailulla ja ratkaisee bundle-säädön Apple Siliconin Neural Enginellä + GPU:lla. Taustaohjelma on täysin App Store -yhteensopiva (ei ulkoista binääriä, Sandbox=true, on-device), mutta tarjoaa vain kameran sijainnit ja karkean pistepilven — ei diagnostiikkamittareita kuten jäljen pituutta tai uudelleenprojisointivirhettä. Skaalautuu Applen suosituksen mukaan muutamaan sataan kuvaan. Yli ~500 ruudulla lineaarisissa drone-lennoissa tai suurissa ulkonäkymissä on toistettavasti havaittu kaatumisia tai yksittäisten kameroiden hiljaista pudottamista.

MISSÄ

Valikko „File → Import COLMAP / Metashape Workspace…" (Cmd+⇧+I) TAI vedä-ja-pudota kansio, jossa on sparse/0/cameras.txt.

TEKNINEN

Lukee standardoidun COLMAP-tekstiviennin — kolme tekstitiedostoa cameras.txt, images.txt, points3D.txt alikansiossa sparse/0/ — ja muuntaa sisäiseksi SfM-tulosmalliksi. Sama muotomäärittely kuin COLMAP-binäärivienti, mutta ASCII-muodossa binäärin sijaan. Agisoft Metashape, RealityCapture, PolyCam ja ETH3D-vertailutesti tulostavat juuri tämän muodon. Jäsentäjä jakaa kameramallien tunnistuksen binääri-jäsentäjän kanssa (kaikki yleiset mallit: SIMPLE_PINHOLE, PINHOLE, OPENCV, OPENCV_FISHEYE, FULL_OPENCV). Kestävä kommenttirivejä ja tyhjiä rivejä vastaan. Skaalautuu testeissä ~1 400 kameraan (ETH3D Tunnel) ilman ongelmia.

MISSÄ

Expert View → Tarkastaja → Koulutuskonfiguraatio → Camera Alignment -valitsin, kohta „Native (Beta)". Inkrementaalinen on tämän taustaohjelman oletustila — Tarkastajassa ei ole erillistä mapper-valitsinta. CLI:n kautta tila voidaan asettaa eksplisiittisesti komennoilla –native-sfm tai –sfm-mapper incremental.

TEKNINEN

Oma GPU-kiihdytetty toteutus koko SfM-putkesta: FAST+BRIEF-piirteet TAI SuperPoint+LightGlue CoreML:n kautta (–coreml-features), seuraavaksi Hamming-KNN-vertailu, RANSAC-perusmatriisi, jäljenrakennus, alkuparin valinta, two-view-bootstrap (F→E plus DLT), ahne inkrementaalinen mapper PnP-rekisteröinnillä ja usean näkymän triangulaatiolla sekä lopullinen bundle-säätö Schur-pelkistetyllä Levenberg-Marquardtilla, Huber-häviöllä ja analyyttisillä Jacobiaaneilla Cholesky-ratkaisun yli. Täysin App Store -yhteensopiva: ei ulkoista binääriä, Sandbox=true. Vaiheessa 3.10 toimitetulla R2-romahduksen tunnistimella: jos sovellus rekisteröi alle 60 % syöteruuduista tai points-per-camera-aste putoaa alle 13, vaihdetaan automaattisesti globaaliin mapperiin (Q5). Empiirisesti puhdas orbit-/turntable-näkymissä; yleisemmillä liikkeillä (drone-lento, sisätilat monimutkaisella geometrialla) onnistumisaste on matalampi — tunnistin nappaa kuitenkin nämä tapaukset. Skaalautuu luotettavasti ~200 kameraan, enemmän huomattavasti pidemmällä ajoajalla.

MISSÄ

Kutsutaan automaattisesti, kun inkrementaalinen mapper (Q4) laukaisee romahduksen tunnistimen (alle 60 % syöteruuduista rekisteröity tai points-per-camera-aste alle 13). Manuaalisesti pakotettavissa vain CLI:n kautta –sfm-mapper global. Tarkastajassa globaali menetelmä ei ole tavoitettavissa erillisen valitsimen kautta — sovellus päättää itse, milloin vaihtaa.

TEKNINEN

Globaali variantti natiivista putkesta. Ensin piirteiden poiminta + vertailu kuten Q4, sitten suhteellisen poseen arviointi kaikille varmennetuille pareille, seuraavaksi rotation-averaging (synkronoi kaikki kameran kierrot maailmankoordinaatistossa) ja translation-averaging (LSQR-perustainen matriisivapaalla harvalla muotoilulla suurten kameramäärien kokonaislukuylivuodon välttämiseksi). Skaalautuu periaatteessa ~5 000 kameraan, käytännössä laadultaan heikentynyt muutaman sadan kameran yläpuolella — vaiheen 3.8 §5 hyväksymisportin mittaus K-1351:llä antoi finalLoss 0.07 tavoitellun 0.0115:n sijaan. Käsitellään „fallback-tasona": tulee käyttöön, kun inkrementaalinen mapper degeneroituu, mutta sitä ei itseään tarkasteta uudelleen laadun suhteen.

MISSÄ

File-valikko → „Import COLMAP / Metashape Workspace…" (Cmd+⇧+I). Vedä-ja-pudota kansio, jossa on sparse/0/cameras.{bin,txt} ja images/.

TEKNINEN

Tunnistaa automaattisesti, vastaako vedä-ja-pudota tai avauspaneelilla valittu kansio yhtä kolmesta COLMAP-workspace-asettelusta (sparse/0/, sparse/ tai juuri) ja onko rekonstruktio binäärinen (cameras.bin) vai tekstimuotoinen (cameras.txt). Binäärinen polku käyttää COLMAP-binäärijäsentäjää, tekstipolku ETH3D-lataajaa — molemmat tuottavat saman SfM-tulosmallin, ja putken loppuosa (tuo kuvat, käynnistä MCMC-koulutus) on agnostinen lähteen suhteen. Kuvat avataan sovelluksen sandbox-kirjanmerkkijärjestelmän kautta security-scoped, joten tuonti toimii myös App Store -versiossa. Erityisesti tarkoitettu tilanteeseen „Metashape-vienti ilman rekonstruktion uudelleenlaskentaa". File-valikon kohdassa mainittu tunnistus varoittaa sovelluksen lokissa, jos valittu kansio ei ole tunnistettavissa oleva workspace.