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AliceVision Meshroom

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AliceVision è un framework software per la visione artificiale e la fotogrammetria che permette di generare un modello 3D a partire da un insieme non ordinato di prese con una telecamera. La libreria mette a disposizione algoritmi per la ricostruzione 3D e il match moving ed è organizzata in moduli per l'estrazione di caratteristiche, la registrazione d'immagini, la ricerca di corrispondenze tra immagini, la calibrazione e la localizzazione d'immagini, l'estimazione di mappe di disparità, la triangolazione di punti 3D e il texture mapping.

AliceVision Meshroom
software
Logo
Logo
Schermata di esempio
Schermata di esempio
GenereComputer grafica 3D
Elaborazione digitale delle immagini
SviluppatoreAliceVision
Ultima versione2023.1.0
Ultima beta2021.1 (26 febbraio 2021)
Sistema operativoMultipiattaforma
LinguaggioPython
C++
QML
LicenzaMPLv2 License
(licenza libera)
LinguaInglese
Sito webalicevision.org/#meshroom

La libreria è multipiattaforma e distribuita in open source con licenza MPLv2 ed è basata su standard e formati aperti (OBJ, glTF, OpenEXR, Alembic) per facilitare l'interoperabilità con altri sistemi, come Blender[1][2], Maya[3] e Houdini[4].

Meshroom modifica

Meshroom è l'interfaccia grafica costruita attorno alla libreria AliceVision. La caratteristica principale è il sistema nodale che permette di modellizare il processo di riscostruzione come una pipeline di nodi. Ciascun nodo corrisponde ad una fase del processo di ricostruzione e il risultato di ciascun nodo può essere utilizzato come ingresso di un altro nodo. Questo permette di personalizzare e adattare il processo a diverse esigenze secondo il tipo di applicazione[5]. Ogni nodo può essere eseguito localmente sul calcolatore o in remoto su più calcolatori in parallelo in una render farm[6].

Meshroom è usato fin dal 2014 principalmente nell'industria degli effetti speciali digitali[7][8] e in molti altri contesti applicativi come la realtà aumentata per applicazioni mediche[9], la conservazione e digitalizzazione del patrimonio culturale[10][11], l'archeologia[12][13][14], la biologia[15][16][17], la ricostruzione 3D d'insetti[18], la videosorveglianza[19], la stampa 3D[20][21][22], il turismo[23][24], la creazione di modelli 3D per la realtà virtuale[25][26][27][28], le scienze forensi[29][30][31] e l'ispezione di strutture architettoniche[32][33][34].

Associazione AliceVision modifica

Il progetto AliceVision è sostenuto dall'associazione no-profit ALICEVISION, nata nel 2020 per rendere accessibili le techniche di digitalizzazione 3D a partire da fotografie e video.

Note modifica

  1. ^ Blender importer from Meshroom, su github.com.
  2. ^ meshroom2blender, su github.com.
  3. ^ MeshroomMaya, su github.com.
  4. ^ Houdini importer, su sidefx.com.
  5. ^ (EN) Carsten Griwodz, Simone Gasparini e Lilian Calvet, AliceVision Meshroom: An open-source 3D reconstruction pipeline, in Proceedings of the 12th ACM Multimedia Systems Conference, ACM, 24 giugno 2021, pp. 241–247, DOI:10.1145/3458305.3478443. URL consultato il 23 ottobre 2021.
  6. ^ Create your own 3D model with photogrammetry, su blog.qarnot.com.
  7. ^ 3dvf, SIGGRAPH 2018 : Mikros présente une solution de photogrammétrie open source, in 3dvf, 20 agosto 2018.
  8. ^ Amit Mozar, AliceVision: Advanced 3D Reconstruction, Photomodeling and Camera Tracking through Photogrammetry, in The Virtual Assist, 8 ottobre 2018.
  9. ^ Toby Collins, Daniel Pizarro, Simone Gasparini, Nicolas Bourdel, Pauline Chauvet, Augmented Reality Guided Laparoscopic Surgery of the Uterus, in IEEE Transactions on Medical Imaging, Institute of Electrical and Electronics Engineers; 40 (1), 2021, pp. 371–380.
  10. ^ Asla Medeiros E Sá, Adolfo Ibañez Bartolome e Karina Rodriguez Echavarria, Accessible Digitisation and Visualisation of Open Cultural Heritage Assets, in Eurographics Workshop on Graphics and Cultural Heritage, 2019, pp. 10 pages, DOI:10.2312/GCH.20191349. URL consultato il 23 ottobre 2021.
  11. ^ M. Bici, F. Gherardini e F. Campana, A preliminary approach on point cloud reconstruction of bronze statues through oriented photogrammetry: the “Principe Ellenistico” case, in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 949, 11 novembre 2020, pp. 012117, DOI:10.1088/1757-899X/949/1/012117. URL consultato il 23 ottobre 2021.
  12. ^ (EN) Jesper Milàn, Peter L. Falkingham e Inken Juliane Mueller-Töwe, Small ornithopod dinosaur tracks and crocodilian remains from the Middle Jurassic Bagå Formation, Bornholm, Denmark: Important additions to the rare Middle Jurassic vertebrate faunas of Northern Europe, in Bulletin of the Geological Society of Denmark, vol. 68, 17 novembre 2020, pp. 245–253, DOI:10.37570/bgsd-2020-68-11. URL consultato il 23 ottobre 2021.
  13. ^ (EN) Peter L. Falkingham, Morgan L. Turner e Stephen M. Gatesy, Constructing and testing hypotheses of dinosaur foot motions from fossil tracks using digitization and simulation, in Palaeontology, vol. 63, n. 6, 2020-11, pp. 865–880, DOI:10.1111/pala.12502. URL consultato il 23 ottobre 2021.
  14. ^ Jens Lallensack, Michael Buchwitz e Anthony Romilio, Photogrammetry in ichnology: 3D model generation, visualisation, and data extraction, Paleontology, 19 novembre 2020, DOI:10.31223/x5j30d. URL consultato il 23 ottobre 2021.
  15. ^ (EN) Roberto Carlucci, Giulia Cipriano e Francesca Cornelia Santacesaria, Exploring data from an individual stranding of a Cuvier's beaked whale in the Gulf of Taranto (Northern Ionian Sea, Central-eastern Mediterranean Sea), in Journal of Experimental Marine Biology and Ecology, vol. 533, 2020-12, pp. 151473, DOI:10.1016/j.jembe.2020.151473. URL consultato il 23 ottobre 2021.
  16. ^ (EN) Victor M. Ortega-Jiménez e Christopher P. Sanford, Beyond the Kármán gait: knifefish swimming in periodic and irregular vortex streets, in Journal of Experimental Biology, vol. 224, n. 10, 15 maggio 2021, pp. jeb238808, DOI:10.1242/jeb.238808. URL consultato il 23 ottobre 2021.
  17. ^ (EN) Shah Ariful Hoque Chowdhury, Chuong Nguyen e Hengjia Li, Fixed-Lens camera setup and calibrated image registration for multifocus multiview 3D reconstruction, in Neural Computing and Applications, vol. 33, n. 13, 2021-07, pp. 7421–7440, DOI:10.1007/s00521-021-05926-7. URL consultato il 23 ottobre 2021.
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  33. ^ (EN) D. Merkle, A. Schmitt e A. Reiterer, SENSOR EVALUATION FOR CRACK DETECTION IN CONCRETE BRIDGES, in The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLIII-B2-2020, 14 agosto 2020, pp. 1107–1114, DOI:10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-1107-2020. URL consultato il 23 ottobre 2021.
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