パイプライン構成

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処理フロー

Step 1: COLMAP復元（動画 → メッシュ）

概要

内部フロー

1. 動画解析: ffprobeで duration / FPS を取得、抽出フレーム数を計算
2. フレーム抽出: ffmpegでJPEG出力（スケールダウン: 最大1500px）
   • ffmpeg 8.1のJPEG非互換に対しOpenCV再保存でJFIF強制
3. GPSデータ抽出: SRTファイルからフレームごとの緯度・経度・高度・焦点距離を取得
4. セグメント分割: 長尺動画を ~35フレーム/seg に自動分割（OOM回避）
5. セグメントループ: 各セグメントで以下を逐次実行:
   1. フレームコピー（ハードリンクで省ディスク）
   2. exiftoolでGPSタグ埋め込み
   3. feature_extractor: 特徴点抽出（CPU SIFT, SIMPLE_RADIALカメラモデル）
   4. sequential_matcher: 連続フレーム間マッチング（overlap=20）
   5. mapper: インクリメンタルSfM（カメラ位置 + 3D点群推定）
   6. 最良sparseモデル選択（points3Dサイズ最大）
   7. model_aligner: GPS座標でENU位置合わせ（失敗時はraw model利用）
   8. image_undistorter: カメラ歪み補正
   9. patch_match_stereo: 密対応点探索（GPU/CUDA, VRAM超過時はCPU）
   10. stereo_fusion: 点群統合（input_type=photometric）
   11. poisson_mesher: Poisson再構成でメッシュ化
6. 全セグメント中最良メッシュ（ファイルサイズ最大）を最終出力に選択

品質パラメータ

セグメント分割の仕組み

長尺動画を MAX_FRAMES_PER_SEG = 35 フレームを基準に自動分割。セグメント間にオーバーラップ（デフォルト10フレーム）を持たせ、繋ぎ目の連続性を確保。

例: 142フレーム（71秒 @ 2fps）→ 5セグメント（各28-38フレーム）

Step 2: メッシュ島除去

COLMAPのPoisson再構成は浮遊メッシュ片（島）を多数生成する。Open3Dのconnected-component分析で最大連結成分のみを抽出。

例: 0154_Dでは1224島→最大1島（7.6M tris）にまで削減。島除去を先に行うことでベイク時間が大幅短縮・品質向上。

Step 3: テクスチャベイク

手法

• UV投影: 平面投影（X → U, Z → V）。ドローン空撮（トップダウン）に最適
• ベイク: Cycles CPU, samples=1（4GB VRAM制約）, EMIT（自己発光）
• 解像度: 2048²標準（4096²は高ポリゴンでOOM）
• PNG出力: numpy + struct + zlib 手動エンコード（Blender背景モード制約回避）

Step 4: プレビューレンダリング

カメラ設定

補助スクリプト

ツール環境

用語集