- \n
- Accuracy<\/em>: con impostazioni pi\u00f9 basse il programma sfuma un gruppo di pixel maggiore per la sovrapposizione delle immagini a discapito della qualit\u00e0<\/li>\n
- Pair Preselection<\/em>: per velocizzare il processo \u00e8 possibile spingere il programma a limitarsi a coppie di foto affini<\/li>\n
- Key e Tie point limit<\/em>: indica il numero di feature o key point ricercati dal programma, in genere non \u00e8 necessario il doppio della impostazione di default<\/li>\n<\/ul>\n
Build Dense Cloud<\/strong><\/p>\n
- \n
- Quality<\/em>: pi\u00f9 alta \u00e8 questa impostazione, pi\u00f9 dettagliato sar\u00e0 il risultato finale a scapito delle risorse e del tempo necessario all\u2019elaborazione<\/li>\n
- Depth filtering<\/em>: Abbassare, ma mai disabiltarla completamente, nel caso di oggetti che presentano spigolosit\u00e0<\/li>\n<\/ul>\n
Build Mesh<\/strong><\/p>\n
- \n
- Surface type<\/em>: impostare su Height Field solo nel caso di riprese aeree<\/li>\n
- Source data<\/em>: \u00e8 possibile selezionare il sorgente dei punti tra la dense cloud e i punti generati durante l\u2019allineamento<\/li>\n
- Face count<\/em>: indica il numero di facce generate per la mesh, \u00e8 possibile impostare il numero manualmente a seconda delle esigenze<\/li>\n
- Interpolation<\/em>: cerca di coprire i buchi generati dalla dense cloud; Extrapolation ne aumenta la qualit\u00e0<\/li>\n<\/ul>\n
Build Texture<\/strong><\/p>\n
- \n
- Mapping mode<\/em>: indica il modo in cui vengono ritagliate le foto per generare la texture; generic crea numerosi tagli da ogni angolazione ed \u00e8 l\u2019impostazione generalmente pi\u00f9 utile; ortophoto \u00e8 utile dall\u2019alto, spherical per gli oggetti tondi, mentre single camera utilizza solo una foto come riferimento<\/li>\n
- Blending mode<\/em>: mosaic \u00e8 sempre l\u2019impostazione consigliata<\/li>\n
- Texture size\/count<\/em>: il primo valore indica la dimensione finale dell\u2019immagine, \u00e8 sempre consigliabile sovraddimensionarla, mentre il secondo indica il numero di immagini create<\/li>\n
- Enable color correction<\/em>: corregge automaticamente valori come la saturazione e la luminosit\u00e0 della texture, \u00e8 possibile comunque modificare questi valori in seguito attraverso programmi di fotoritocco<\/li>\n<\/ul>\n
Per migliorare la resa finale degli oggetti in 3D \u00e8 possibile ricorrere a maschere<\/strong> e marker<\/strong>.<\/p>\n
I marker<\/strong> sono semplici bandierine che vengono posizionate in alcune parti dell\u2019oggetto, in modo tale che il programma capisca come l\u2019oggetto si stia spostando.<\/p>\n
Invece le maschere<\/strong> vengono utilizzate per far capire al programma qual\u2019\u00e8 il soggetto e, quindi, ci\u00f2 che deve essere trasformato in 3D.<\/p>\n
![\"Oggetti](\"http:\/\/131.175.196.189\/wp-content\/uploads\/2015\/09\/Screenshot-from-2015-09-17-12_55_35-600x340.png\")
<\/a>Oggetti scontornati<\/figcaption><\/figure>\n In alcuni casi, infatti, si \u00e8 riscontra un\u2019incapacit\u00e0 da parte del programma di allineare tutte le foto, per colpa di fotografie che in alcuni punti risultavano poco dettagliate. Per cercare di risolvere questo problema \u00e8 stato provato lo strumento \u201cmaschera\u201d.<\/p>\n
Esso ci permette di selezionare le singole parti della foto che a noi interessano , in modo che il programma possa concentrarsi unicamente sulla zona selezionata e compiere un lavoro pi\u00f9 dettagliato. In pratica, l’oggetto che si desidera ricostruire viene scontornato manualmente.<\/p>\n
![\"Galette](\"http:\/\/131.175.196.189\/wp-content\/uploads\/2015\/09\/image02-600x255.png\")
<\/a>Gallette prima della maschera<\/figcaption><\/figure>\n ![\"Gailette](\"http:\/\/131.175.196.189\/wp-content\/uploads\/2015\/09\/image041-600x286.png\")
<\/a>Gallette dopo la maschera<\/figcaption><\/figure>\n Non \u00e8 necessario che lo strumento maschera sia applicato su tutti gli scatti. Si pu\u00f2 provare a vedere se, scontornando poche foto per ciascun tipo di inquadratura, il risultato \u00e8 soddisfacente. Nel caso della ricostruzione del cornetto il risultato alla fine \u00e8 stato ugualmente ottimo e 59 foto su 59 sono state allineate.<\/p>\n
![\"Ricostruzione](\"http:\/\/131.175.196.189\/wp-content\/uploads\/2015\/09\/image012-600x441.png\")
<\/a>Ricostruzione prima dell’applicazione della maschera<\/figcaption><\/figure>\n ![\"Ricostruzione](\"http:\/\/131.175.196.189\/wp-content\/uploads\/2015\/09\/image051.png\")
<\/a>Ricostruzione 3D del cornetto dopo l’applicazione della maschera<\/figcaption><\/figure>\n In altri casi di ricostruzioni non ben riuscite, abbiamo cambiato i parametri nell’allineamento delle foto: aumentato l\u2019accuratezza, aumentato gli indici dell\u2019allineamento. In questo modo, da una pesca apparentemente mangiucchiata, ne abbiamo ottenuta una perfetta.<\/p>\n
- Blending mode<\/em>: mosaic \u00e8 sempre l\u2019impostazione consigliata<\/li>\n
- Source data<\/em>: \u00e8 possibile selezionare il sorgente dei punti tra la dense cloud e i punti generati durante l\u2019allineamento<\/li>\n
- Depth filtering<\/em>: Abbassare, ma mai disabiltarla completamente, nel caso di oggetti che presentano spigolosit\u00e0<\/li>\n<\/ul>\n
- Pair Preselection<\/em>: per velocizzare il processo \u00e8 possibile spingere il programma a limitarsi a coppie di foto affini<\/li>\n
![\"Oggetti](\"http:\/\/131.175.196.189\/wp-content\/uploads\/2015\/09\/Screenshot-from-2015-09-17-12_55_35.png\")
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