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pix4dmapper三维建模

发布时间:2023-05-16 11:25:03

⑴ 谁用过PIX4D这个软件

Pix4Dmapper3.0破解版
http://www.ddooo.com/softdown/102169.htm
瑞士Pix4D公司开发的一款集全自动、快速、专业精度为一体的无人机数据和航空影像处理软件,友好的界面、快速的运行基模仔、精确的搏汪运算,还有其特色的码源无人机自动航测功能,快速实现云计算、生成报告等来实现自动三维建模,无需专业知识,无需人工干预,在各行各业中得到了广泛的应用

⑵ cc跟pix4d哪个好

这个要看个人的需求,各有各的优点。
Pix4d和ContextCapture(CC)族局均可生成正射影像和三维模型,区别在于效果和质量各有所长。 Pix4d正射影像效和猛果非常好,而CC生成的三维模型效果很好。
CC出兆棚让DOM必须要提前进行一次三维重建,而且提交的DOM生产项目必须和三维重建在同一个重建项目下。

⑶ pix4d重置是干嘛的

pix4d是一款集全自动、快速、专业精度为一体的无人机数据和航空影像数据处理软件。无需专业知识,无需人工干预,即可将数衫圆仿千张影像快速制作成专业的的二维地图和三维建模。

Pix4D mapper 把腔启原始航空影像变或纤为用户所需的DOM、DSM和三维模型数据,成果输出多种格式,适用于各种应用行业的软件。

⑷ 无人机航拍做3d哪个好

焦点航拍。
在获得图片素材之圆如后档贺,要开始的就是进行建模操作了。目前使用频率较高,建模质量较好的应该就是Pix4D和PhotoScan这两个软件了。
一定要注意电脑的散热,特别是CPU的散热,因为3D建模的时候使用CPU的量非常大,基本上都是百分百全用,所以CPU散热格外重要。行腔派

⑸ pix4dmapper和photoscan哪个好

如果做航测,选pix4dmapper;如果做三维重建,选photoscan

⑹ 【光谱数据分析】Pix4Dmapper(一)

因为我们的无人机主要搭载的是多光谱相机(我们是大疆300+多光谱/高光谱),所以我们的学习主要集中在多光谱的数据分析上。当然也可以搭载近红外,高光谱,叶绿素荧光成像等。

====== 多光谱无人机传感器 =======

多光谱无人机传感器可捕获电磁波谱可见光和近红外部分的高分辨率影像,从而可以计算植被指数。

 

电磁波谱是波长范围很广的,每个波长都携带信息。其中只有一小部分是人眼可见的。当我们观察任何东西时,我们可以看到的是红色,绿色和蓝色(RGB)的反射色谱,我们将其解释为基于波长的彩虹颜色的任意组合。普通的RGB相机过滤波长,以获得我们可以看到的信息。多光谱相机配备了镜头和滤光片,可以拾取超出可见光谱的波长 - 在红外波长的方向上。

 

为什么这对分析作物和土壤很重要?因为植物和土壤根据其内容物吸收和反射来自阳光的波长。例如,当植物健康并进行光合作用时,它会吸收大量的红光和蓝光,并反射绿色和更多的红外光。

当你观察富含叶绿素(绿色)的植物时,你会看到植物反射的光的波长,而不是它吸收的波长(蓝色和红色)。叶子中叶绿素的产生导致大量的红外光反射率,但我们看不到这一点。多光谱传感器可以记录这一点。这是有用的,因为减少的红外反射率信号在我们用肉眼看到叶绿素之前就降低了叶绿素的产生,所以我们可以通过多光谱无人机传感器主动跟踪植物的健康状况,这也使得利用无人机来获取和检测植物一些重要的表型指数提供了可能。

例如:植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性,在近红外波段有很强的反射特性,这是植被遥感监测的物理基础。通过这两个波段测值组合得到的NDVI指数,对土壤背景变化敏感,能较好地识别植被和水体。在植被处于中、低覆盖度时,该指数随覆盖度的增加而迅速增大,当达到一定覆盖度后增长缓慢,所以适用于植被早、中期生长阶段的动态监测。

 

NDVI = (ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)式中:ρNIR是近红外波段的反射率,ρR是红光波段的反射率。可见光红光波段(0.58-0.68μm)位于叶绿素吸收带,近红外波段(0.75-1.10μm)位于绿色植物光谱高反射区。

 

NDVI取值范围:-1~1,NDVI值近似为0表示无植被的裸土区;NDVI正值表示有植被覆盖,且随覆盖度增大而增大,大于0.7表明该区域植被密度较高;而地面覆盖水雪区域NDVI是负值。NDVI是植物空间密度和植物生长状态的zui好指示因子,与植被覆盖的分布密度呈线性相关关系,一般应用于检测植被生长状态、植被覆盖等领域。

下图是一个小麦试验田,拼接获得的RGB合成正射影像图,以及各个波段的反射地图和指数图。

 

根据不同需要可以将波段进行组合计算得到植被指数,这边计算的是NDVI指数图。结合图表可以看出:红色区域表示有水区域,接近0值部分是道路和裸土,左边绿色较密滚物集区域植被覆盖较好,右边部分由于冬小麦正处于出苗期,叶面积小,NDVI值较小呈现土黄色。

=== 无人机多光谱影像拼接 ====

无人机的图像拼接主要包含:图像的几何校正、图像预处理、图像配准、图像融合。

图像的几何校正:就是要校正成像过程中所造成的各种畸变,产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。图像预处理就是将变形的图像纠正并且统一到建立的坐标系中, 以便可测量地物的闹困坐标信息。

图像的配准:是大弯液指对图像间的匹配信息进行提取,在提取出的信息中寻找最佳的匹配,完成图像间的对齐。图像拼接的成功与否主要是看图像的配准。

图像的融合:是指在配准以后对图像进行缝合并平滑边界,让图像过渡自然。

图像的拼接主要主要集中在频率域和空间域。频率域一般是利用Fourier变换的相位相关性。优点是使用了快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform, FFT) , 但是对于尺寸缩放比较敏感。空间域分为基于灰度的配准算法和基于特征的配准算法。空间域的优点是对图像变形具有较好的鲁棒性, 但是在图像之间寻找匹配的特征区域运算量比较大。

获取图像之后,就是图像的分割和特征的获取了。

分割是从预处理的图像中提取目标信息重要步骤,它通过分离一组像素(图像中感兴趣)来实现作物特定对应的区域的自动识别和量化。分割方法选择没有确定的标准,图像特点,复杂度以及分割效果等选择分割方法的依据。

而特征提取是建立一组非冗余的、能充分表示图像信息的步骤。由于基于图谱信息分析植物很大程度上取决于所提取特征的质量,例如常见的植被指数(光谱指数)、颜色特征等。然后利用这些特征指数,我们可以对作物状态进行定性分析,如发育阶段、病虫害诊断等; 对作物定量分析,如氮含量、水含量、产量等反演。根据解译所采用的特征:基于光谱的解译方法、基于图像信息的解译以及基于混合特征(图谱融合)的解译。通俗的说就是把特征指数翻译成为可以理解的表型特征。

因为我们不是研究图像这个领域的,所以就不深入去研究其中的算法了,主要采取成熟的软件和算法进行无人机影像的拼接。当然, 可处理和选择的软件很多,目前作物领域比较常用的有ENVI和Pix4Dmapper等。 我们这里主要用Pix4Dmapper。

Pix4Dmapper是专业的摄影测量软件,可将从无人机航摄影像处理得到二维地图、三维和点云模型。Pix4Dmapper支持RGB、多光谱、热红外等数据,采用全自动工作流,操作直观、简单,学习成本极低。整个操作流程如下:

第一步:新建一个项目

第二步:填写项目名称和路径。注:好像名称不能有中文。

第三步:导入无人机影像数据。

第四步:选择数据类型和相应的指数参数设置,有航线地图的载入航线地图。

第五步:点击开始和等待。

第六步:最后获得拼接的图像。例如,下面就是获得的2个不同田块的拼接图像。然后点击指数计算器,可以计算相应的指数信息。

如果一块田种了的是很多不同的品种材料,在规划的时候,我们应该进行明显的划分,这样就可以分割图像,计算相应区域的参数,然后与基因型进行关联分析了。例如下面的测试例子,我们可以依据模型预测每个田块的发病等级。

⑺ smart3D建模边上模型空洞是怎么回事


7款航测软件

当我们谈及「无人机软件」时,相信有不少的朋友会在第一时间将其等价于「无人机飞控」,即通过软件控制无人机的飞行,当然这么想也无可厚非,实际上现在主流的无人机软件都包括了基本的飞控功能,如对无人机航线、动作进行规划,让无人机完成自动飞行、自动拍摄。而今天钟德夫想介绍的,则是在基础的飞控功能上,还能对采集到的数据进行相关处理的软件(工作流)。

无人机数据处理是一个很大的范畴,但考虑到篇幅的问题,这里将主题细分至无人机航测软件。无人机航测软件,狭义上就是基于航空测绘地图、建模的软件,功能上主要包括航测数据获取、处理和分析。

Pix4D

2011 年从 EPFL(瑞士洛桑联邦理工学院)计算机视觉实验室起家,凭借着坚实的技术将业务拓展到法国、美国和中国,并分别成立办事处。


上图展示的是 Pix4D 的工作流,所以这里介绍的 Pix4D,其实是一整套 Pix4D 系列的软件,包括了 Pix4Dcapture 移动端、Pix4D Desktop 桌面和 Pix4D Cloud 云端。完整的流程下来,Pix4D 可以对无人机所拍摄的图像作体积计算、等高线、三维点云、数字表面模型、正射影响镶嵌图、三维纹理模型等处理。


⑻ pix4dmapper使用

新建项目

项目名称不如弯要有中文,创建在图片目录文件夹下

图片属性的地理定位可从文件中导入

编辑相机型号

处理选项模块选择好点击finish(3D Maps做地形图,3D Models做物体人物等,农业的多光谱等)

导入控制点(项目---GCP/MTP管理,先导入,计算空三结果,第二次再刺点)

导入之后会出现小xx(小xx在点阵内是正确陆橡敬的)

在这里可以选择背景视图

处理选项选择快速检测,只勾选第一个初始化处理

第一次初始化完成之后会出早慎现一个质量报告

初始化完成后在项目---GCP/MTP管理中点击平面编辑器刺点(之前导入过的)

再初始化,最后在所建的目录下生成文件夹(因为只点了第一个初始化,所以生成了一个1_initial的文件夹,如果勾选了后面两个,会出现1,2,3文件夹)

⑼ pix4d处理一个项目大概好久

10000张照片46个小时。
具体要看你处理的项目有多大内存了,Pix4D把祥败10000张照片导入到同一个Pix4Dmapper项目中进行处理,仅仅使用了消手46小时就能生成了一张高清二维拿宴嫌正射影像图1GB,以及三维点云和三维模型。

⑽ 怎么用大疆无人机建模

使用 DJI 大疆智图二吵则维建图时出现的误差针对的是相对精度的简纤误差,可由相机畸变、相机抖动拦碰仿、影像模糊、飞行高度、相片重叠率、GPS定位精度及多种参数所导致。

目前二维重建精度可达分米级。

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