Dziś był dla mnie bardzo intensywny, ale też wyjątkowo inspirujący dzień. Na uczelnię właśnie trafił nasz nowy dron Matrice 4, a ja miałam okazję uczestniczyć w pierwszym szkoleniu z jego obsługi oraz z pracy w oprogramowaniu Pix4Dmatic.
Szkolenie poprowadził pan Maciej z firmy TPI, który nie tylko świetnie zna temat, ale też potrafi wytłumaczyć wszystko spokojnie, praktycznie i w miłej atmosferze. To był dokładnie ten rodzaj spotkania, po którym człowiek chce od razu iść i samodzielnie eksperymentować.
Pierwszy obiekt testowy: nasza uczelniana chłodnia kominowa
Na potrzeby szkolenia wykonaliśmy dwa naloty chłodni kominowej stojącej przy parkingu na kampusie:
- Nalot 1 (główny): autonomicznie zaplanowana misja fotogrametryczna – wykonano 590 zdjęć.
- Nalot 2 (dogęszczający): dodatkowe ujęcia miejsc trudno dostępnych, wykonano 197 zdjęć.
Jak się później okazało, podczas pierwszej próby przetworzenia danych do programu trafiły wyłącznie zdjęcia z drugiego nalotu. Dron zapisuje każdy lot w osobnym folderze na karcie pamięci – dlatego część materiału znajdującego się w folderze misji pozostała poza pierwszą rekonstrukcją. To właśnie dlatego mój pierwszy model był niepełny — jego źródłem była jedynie seria zdjęć dogęszczających, a nie pełna misja. Błąd trywialny, ale bardzo pouczający: jeśli brakuje danych z głównego nalotu, żadna fotogrametria na to nie pomoże.
Nawiasem mówiąc, chłodnia to wyjątkowo malowniczy obiekt — jego mural stworzył prof. Jacek Sztuka, artysta i wykładowca związany z Częstochową.
Jego prace można zobaczyć na stronie: https://jaceksztuka.com/.
Dlaczego obiekt był wymagający?
Choć chłodnia prezentuje się imponująco, fotogrametrycznie była nietypowa:
- znajduje się bardzo blisko budynku ciepłowni – problemem nie jest wysokość, lecz ciasna przestrzeń przy ziemi, która ogranicza swobodę lotu i wymusza ujęcia pod niekorzystnym kątem,
- wąski przesmyk między obiektami utrudnia wykonanie stabilnej orbity i zachowanie bezpiecznego dystansu,
- część ścian można fotografować tylko pod ostrym, zbyt stromym kątem, co pogarsza jakość tekstur,
- zakrzywiony kształt i bogato malowany mural były akurat zaletą – zapewniały dużo punktów charakterystycznych, co pomaga algorytmom,
- największym problemem był brak miejsca na poprawny dolny przelot.
W praktyce to właśnie ciasny przesmyk – a nie wysokość budynków – okazał się największym ograniczeniem. Dla początkującego operatora taki dolny przelot jest znacznie trudniejszy niż fotografowanie górnych partii obiektu.
Pierwszy model 3D — jak to wyglądało?
Po uruchomieniu Pix4Dmatic kliknęłam „Start” i… zaczęło się liczenie.
Cały proces trwał około pół godziny, mimo że pracowałam na komputerze bez dedykowanej karty graficznej:
- Intel i7-13700K
- 32 GB RAM
- Intel UHD Graphics 770
- dysk 954 GB
Jak na brak GPU — naprawdę dobry czas.
Po zakończeniu obliczeń zobaczyłam model, który:
- z dołu wyglądał bardzo przyzwoicie,
- z boku miał sporo deformacji,
- z góry — był w miarę kompletny,
- ale górnych partii chłodni praktycznie nie było, bo… nie było zdjęć.
I to była najlepsza lekcja tego dnia.
Fotogrametria nie wybacza braków w danych. Jeśli czegoś nie sfotografujemy, program tego nie wymyśli.
To był idealny przykład na to, że nawet bardzo dobry materiał może dać niepełny model, jeśli zabraknie zdjęć z kluczowych kierunków.
Dlaczego tak wyszło?
Tym razem winna nie była ciasna przestrzeń ani ograniczenia lotu, ale… dane wejściowe. Do projektu trafiły tylko zdjęcia z nalotu dogęszczającego, a pełna misja — ta z kluczowymi ujęciami górnej części — została przypadkowo pominięta, bo znajdowała się w osobnym folderze karty pamięci.
Program próbował więc zbudować model z materiału, który nigdy nie był przeznaczony do samodzielnej rekonstrukcji.
Dopiero po zaimportowaniu głównej misji chłodnia zaczęła wyglądać tak, jak powinna.
Co dalej? Plan na idealny model 3D
Chłodnia kominowa okazała się świetnym przykładem błędów, ale do stworzenia pełnego, fotorealistycznego modelu potrzebny jest obiekt w otwartym terenie.
Dlatego kolejny krok będzie wyglądał tak:
➡️ misja na Złotej Górze, przy pomniku Jana Pawła II (13,8 m wysokości)
➡️ pełne orbitowanie na 3 poziomach
➡️ zdjęcia skośne i pionowe
➡️ dużo przestrzeni do manewru
➡️ możliwość wykonania poprawnej, profesjonalnej rekonstrukcji
To będzie świetny materiał zarówno na bloga, jak i na zajęcia.
Kilka ilustracji z dzisiejszych testów
Rysunek 1.
Widok po zaimportowaniu zdjęć w Pix4Dmatic. Na mapie widać rozmieszczenie pozycji kamery drona w dwóch pierścieniach wokół obiektu.
Rysunek 2.
Widok orientacji kamer i powiązań punktów (tie points) w Pix4Dmatic.
Rysunek 3.
Wstępna gęsta chmura punktów generowana przez Pix4Dmatic.
Już na tym etapie widać ograniczenia wynikające z ciasnej przestrzeni wokół chłodni.
Rysunek 4.
Rekonstrukcja sceny z widocznymi pozycjami kamer (zielone i niebieskie piramidki).
Grafika pokazuje rozmieszczenie wszystkich zdjęć użytych w rekonstrukcji 3D.
Zielone i niebieskie piramidki reprezentują pozycje drona oraz kierunek, w którym wykonano zdjęcia.
Po lewej stronie komina widać, że ujęcia są gęste i dobrze pokrywają powierzchnię — dlatego ta część modelu wyszła lepiej.
Po prawej stronie obiektu oraz u góry piramidy kamery są rzadsze lub w ogóle ich brakuje — stąd dziury i rozmycia w modelu.
Rysunek 5.
Wstępna rekonstrukcja 3D chłodni kominowej w Pix4Dmatic (widok textured).
Zniekształcenia górnej części wynikają z braku odpowiednich zdjęć wykonanych z boku i nad obiektem.
📝 Czym jest Quality Report i co pokazuje?
Poniżej zamieszczam Quality Report wygenerowany automatycznie przez program Pix4Dmatic. Każdy projekt fotogrametryczny ma taki dokument — to techniczna ocena jakości zdjęć i procesu ich dopasowania, czyli tzw. bundle adjustment.
Co ważne: Quality Report nie ocenia wyglądu gotowego modelu 3D.
On mówi wyłącznie o tym, czy zdjęcia były technicznie poprawne, ostre, stabilne oraz jak dobrze udało się je dopasować względem siebie.
Najważniejsze elementy raportu:
- 99,62% zdjęć zostało poprawnie skalibrowanych — to bardzo dobry wynik.
- Średnio ~2900 dopasowań (matches) na zdjęcie — świadczy o dobrej jakości materiału.
- Bardzo stabilna optymalizacja kamery — oznacza, że zdjęcia są poprawne geometrycznie.
- Ponad 38 milionów punktów w chmurze gęstej — dowód, że algorytmy miały dużo danych, bardzo duża wartość jak na tak niewielki obszar.
To wszystko potwierdza, że sam materiał był wysokiej jakości, a oprogramowanie poradziło sobie technicznie znakomicie.
👣Podsumowanie i kolejne kroki
Dzisiejszy eksperyment był świetną okazją, żeby zobaczyć, jak działa fotogrametria w realnych, nieidealnych warunkach. Chłodnia kominowa okazała się trudnym, ale bardzo pouczającym obiektem: model uwidocznił wszystkie konsekwencje brakujących zdjęć i ciasnej przestrzeni lotu.
W następnych dniach planujemy wykonać poprawną misję rekonstrukcyjną w otwartym terenie — na Złotej Górze, przy pomniku Jana Pawła II. To pozwoli stworzyć pełny, fotorealistyczny model 3D i porównać efekty z dzisiejszym podejściem.
To dopiero początek – kolejne wpisy będą dokumentować dalsze doświadczenia z Matrice 4, Pix4Dmatic i planowanie misji fotogrametrycznych w praktyce.
Aktualizacja (po publikacji)
Po publikacji wpisu pan Maciej wyjaśnił mi, że mój pierwszy model został zbudowany wyłącznie z ujęć dogęszczających — czyli zdjęć pomocniczych wykonanych poza główną misją. Pełen zestaw zdjęć, w tym ujęcia wykonane nad obiektem, znajdował się w osobnym folderze i dopiero po ich użyciu model można było zrekonstruować poprawnie.
Otrzymałam także kompletny model wygenerowany przez pana Macieja na podstawie pełnej misji. Różnica jest ogromna i świetnie pokazuje, jak kluczowe w fotogrametrii jest kompletne pokrycie obiektu zdjęciami.
Zostawiam jednak mój pierwszy, nieidealny model w artykule — bo właśnie na takich przykładach najlepiej widać, jak działa fotogrametria i jak dużą rolę odgrywa właściwy dobór danych.
Rysunek 6.
Pełna rekonstrukcja chłodni kominowej wygenerowana przez Pana Macieja w Pix4Dmatic, na podstawie rozszerzonego zestawu zdjęć.
Model świetnie ilustruje, jaką różnicę daje kompletne pokrycie fotograficzne — szczególnie w górnych i trudno dostępnych częściach obiektu.
Dodaj komentarz