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2020-09-21 15:35:04
在Form1的Load事件中:
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private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
{
//创建数据读取对象
vtkDICOMImageReader reader = new vtkDICOMImageReader();//小端字节 reader.SetDataByteOrderToLittleEndian(); //设置切片数据路径 reader.SetDirectoryName(@"C:\Users\Administrator\Desktop\vtk\801"); vtkImageShrink3D shrink = new vtkImageShrink3D(); shrink.SetShrinkFactors(4, 4, 1); shrink.AveragingOn(); shrink.SetInput((vtkDataObject)(reader.GetOutput())); //提取等值面 vtkMarchingCubes skinExtractor = new vtkMarchingCubes(); //建立算法对象,从CT切片数据中提取出皮肤 skinExtractor.SetValue(0, 50); //提取出CT值为50的组织 skinExtractor.SetInputConnection(shrink.GetOutputPort()); vtkDecimatePro deci = new vtkDecimatePro(); deci.SetTargetReduction(0.3); deci.SetInputConnection(skinExtractor.GetOutputPort()); vtkSmoothPolyDataFilter smooth = new vtkSmoothPolyDataFilter(); //光滑图像 smooth.SetInputConnection(deci.GetOutputPort()); smooth.SetNumberOfIterations(200); vtkPolyDataNormals skinNormals = new vtkPolyDataNormals(); //法线 skinNormals.SetInputConnection(smooth.GetOutputPort()); skinNormals.SetFeatureAngle(60.0); vtkStripper stripper = new vtkStripper(); stripper.SetInputConnection(skinNormals.GetOutputPort()); vtkDataSetMapper skinMapper = new vtkDataSetMapper(); skinMapper.SetInput(stripper.GetOutput()); skinMapper.ScalarVisibilityOff(); //设置相机 vtkCamera aCamera = new vtkCamera(); aCamera.SetViewUp(0, 0, -1); aCamera.SetPosition(0, 1, 0); aCamera.SetFocalPoint(0, 0, 0); aCamera.ComputeViewPlaneNormal(); //设置Actor vtkActor coneActor = new vtkActor(); coneActor.SetMapper(skinMapper); coneActor.GetProperty().SetAmbient(0.5); coneActor.GetProperty().SetDiffuse(1); coneActor.GetProperty().SetSpecular(0.6); //显示类 vtkRenderer renderer = renderWindowControl1.RenderWindow.GetRenderers().GetFirstRenderer(); renderer.AddActor(coneActor);//添加coneActor对象 //renderer.AddActor2D(new vtkProp());//添加textActor对象 renderer.SetBackground(0, 0, 0); renderer.SetActiveCamera(aCamera);//添加相机 renderer.ResetCamera(); vtkRenderWindow renWin = renderWindowControl1.RenderWindow;//设置绘图窗口renWin->AddRenderer(renderer);//装载绘图类 vtkWin32RenderWindowInteractor iren = new vtkWin32RenderWindowInteractor(); iren.SetRenderWindow(renWin);//装载绘图窗口 }
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开发环境
- VS 2019
- QT 5.9
- VTK 7.0
- ITK 4.13
说明:VTK已经更新到了9.0版本以后,但本系统主要采用为7.0版本的原因是因为该系统实现中体绘制3D纹理映射算法的实现基于的相关类在我编译的8.2版本中并没有找到,所以通过使用了7.0版本。如果不想经过Cmake复杂的编译生成,可以下载编译好的数据包,解压后直接使用,数据包在我另外一篇文章中,免费获取。
系统功能实现架构流程:
系统主要实现功能:
系统实现相关测试:
文件处理模块
面绘制算法选择
体绘制算法选择
图像显示框
导出模块代码和资源文件
程序实现源代码
DICOM影像测试文件
对该系统有其他相关问题联系QQ:949127284 -
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本人研究基于遥感影像的三维重建问题一年有余,对遥感领域的相关问题有了初步了解,整理归纳后特成此贴。希望加强交流,期待批评指正。谢谢!
遥感影像的相关概念
- 遥感影像(RS: Remote Sensing Image):是指记录各种地物电磁波大小的胶片或照片,主要分为航空像片和卫星相片。用计算机处理的遥感图像必须是数字图像,内容主要包括校正、变换和分类。
- 分辨率
- 空间分辨率(Spatial Resolution):又称地面分辨率。后者是针对地面而言,指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小。前者是针对遥感传感器或图像而言的,指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小,或指遥感传感器区分两个目标的最小角度或线性距离的度量。它们均反映对两个非常靠近的目标物的识别、区分能力,有时也称分辨力或解像力。
- 光谱分辨率(Spectral Resolution):指遥感器接受目标辐射时能分辨的最小波长间隔。间隔越小,分辨率越高。所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小,这三个因素共同决定光谱分辨率。光谱分辨率越高,专题研究的针对性越强,对物体的识别精度越高,遥感应用分析的效果也就越好。但是,面对大量多波段信息以及它所提供的这些微小的差异,人们要直接地将它们与地物特征联系起来,综合解译是比较困难的,而多波段的数据分析,可以改善识别和提取信息特征的概率和精度。
- 辐射分辨率(Radiant Resolution):指探测器的灵敏度——遥感器感测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差,或指对两个不同辐射源的辐射量的分辨能力。一般用灰度的分级数来表示,即最暗——最亮灰度值(亮度值)间分级的数目——量化级数。它对于目标识别是一个很有意义的元素。
- 时间分辨率(Temporal Resolution):是关于遥感影像间隔时间的一项性能指标。遥感探测器按一定的时间周期重复采集数据,这种重复周期,又称回归周期。它是由飞行器的轨道高度、轨道倾角、运行周期、轨道间隔、偏栘系数等参数所决定。这种重复观测的最小时间间隔称为时间分辨率。
- 成像方式
- 航空摄影:摄影成像是通过成像设备获取物体的影像技术。传统摄影成像是依靠光学镜头及放置在焦平面的感光胶片来记录物体影像。数字摄影则通过放置的焦平面的光敏元件,经光/电转换,以数字信号来记录物体的影像。
- 航空扫描(Pushbroom):扫描成像是依靠探测元件和扫描镜对目标物体以瞬时视场为单位进行的逐点、逐行取样,以得到目标物的电磁辐射特性信息,形成一定谱段的图像。
- 微波雷达(SAR):微波成像雷达的工作波长为1mm-1m的微波波段,由于微波雷达是一种自备能源的主动传感器和微波具有穿透云雾的能力,所以微波雷达成像具有全天时、全天候的特点。在城市遥感中,这种成像方式对于那些对微波敏感的目标物的识别,具有重要意义。
遥感图像主要由PAN(全色)、MUL(多光谱)、HYP(高光谱)和SAR(Synthetic Aperture Radar)组成。
- 光谱范围:
- 高光谱影像:
- 简介
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同步到Github仓库:https://github.com/ethan-li-coding/Datasets-of-MVS-reconstruction数据集都有自己的版权,发表论文请留意数据提供商是否需要引用,商用请留意版权协议。
文章目录
- 固定翼无人机数据集 [https://www.sensefly.com/education/datasets/](https://www.sensefly.com/education/datasets/)
- 著名的摄影测量公司Pix4d的公开数据集 [https://cloud.pix4d.com/demo](https://cloud.pix4d.com/demo)
- 著名的摄影测量公司Aigsoft的公开数据集 [https://www.agisoft.com/downloads/sample-data/](https://www.agisoft.com/downloads/sample-data/)
- 著名的开源项目Colmap所公开的数据集 [http://colmap.github.io/datasets.html](http://colmap.github.io/datasets.html)
- 著名的开源库OpenMVG所提供的的公开数据集 [https://github.com/openMVG/Image_datasets](https://github.com/openMVG/Image_datasets)
- 瑞士的一家生产固定翼测绘无人机的公司公开的数据集 [https://wingtra.com/mapping-drone-wingtraone/aerial-map-types/](https://wingtra.com/mapping-drone-wingtraone/aerial-map-types/)
- 著名的Arcgis公司公开的数据集 https://doc.arcgis.com/en/drone2map/get-started/sample-data.htm
- 港科大开源的大量数据集,有建筑、雕塑、近景等各类数据 [https://github.com/YoYo000/BlendedMVS](https://github.com/YoYo000/BlendedMVS)
- 一个旨在文物保护的公开数据集,比较冷门 [https://openheritage3d.org/data](https://openheritage3d.org/data)
- 丹麦技术大学Technical University of Denmark提供的公开数据集 [https://roboimagedata.compute.dtu.dk/?page_id=36](https://roboimagedata.compute.dtu.dk/?page_id=36)
- 日本东北大学Tohoku University提供的公开数据集 [http://www.aoki.ecei.tohoku.ac.jp/mvs/](http://www.aoki.ecei.tohoku.ac.jp/mvs/)
固定翼无人机数据集 https://www.sensefly.com/education/datasets/
轻型固定翼无人机公司sensefly公开的数据集,有RGB、多光谱、热红外。
著名的摄影测量公司Pix4d的公开数据集 https://cloud.pix4d.com/demo
著名的摄影测量公司Aigsoft的公开数据集 https://www.agisoft.com/downloads/sample-data/
著名的开源项目Colmap所公开的数据集 http://colmap.github.io/datasets.html
著名的开源库OpenMVG所提供的的公开数据集 https://github.com/openMVG/Image_datasets
瑞士的一家生产固定翼测绘无人机的公司公开的数据集 https://wingtra.com/mapping-drone-wingtraone/aerial-map-types/
著名的Arcgis公司公开的数据集 https://doc.arcgis.com/en/drone2map/get-started/sample-data.htm
其中36张的Building数据很经典
港科大开源的大量数据集,有建筑、雕塑、近景等各类数据 https://github.com/YoYo000/BlendedMVS
(图片来自https://github.com/kwea123/BlendedMVS_scenes)一个旨在文物保护的公开数据集,比较冷门 https://openheritage3d.org/data
里面有RGB和Lidar数据,有很多项目是提供RGB彩色数据的,但是大多是数码相机拍摄,没有GPS或者RTK
丹麦技术大学Technical University of Denmark提供的公开数据集 https://roboimagedata.compute.dtu.dk/?page_id=36
难能可贵的是他们还提供结构光扫描数据作为真值,还有不同的光线变化,作为小物体MVS重建是很不错的数据集
日本东北大学Tohoku University提供的公开数据集 http://www.aoki.ecei.tohoku.ac.jp/mvs/
同样是小物体重建,只有两个,拍摄的猫和狗的模型,同时提供了真值
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