contextcapture建模流程进阶篇 -回复
基于ContextCapture实景三维建模中CPU与GPU的性能分析
基于ContextCapture实景三维建模中CPU与GPU的性能分析摘要：实景三维建模具有原始数据量大的特点，常需要计算机集群来生产。
集群设备最重要的计算资源是CPU与GPU，二者如何搭配、使用才能最大化建模效率缺乏系统性的讨论分析。
基于ContextCapture update19在不同的平台下使用不同GPU处理不同面积的样本数据，分析数据的处理效率、GPU及CPU使用效率、功耗、性价比等情况,测试了双显卡、AMD显卡、显卡驱动、显存超频等对三维建模效率的影响，指出在选择计算资源时时应注意CPU及GPU性能的平衡；在计算机内存及建模软件允许的情况下，使用较大的Tile能提高效率；同档位AMD 显卡效率不如Nvida显卡，但前者功耗低；较新的显卡驱动能带来一定的性能提升；显存超频对建模效率提升不明显；双显卡能有效提升建模效率。
关键词：实景三维建模；计算机集群；计算资源； GPU；CPU引言倾斜摄影技术通过采集不同视角的影像进行三维重建，不同于传统的航空摄影测量，实景三维建模由于需要从更多角度获取更高重叠度的像片,导致原始影像数据量极大，如果融合Lidar或者空地一体化建模，则数据量进一步增大。
倾斜摄影测量已经成熟应用于大测区范围（如一个片区/城市），普通PC或者工作站已很难满足这类测区在自动建模时的需求，集群技术的出现为普通PC 机进行大测区范围的自动建模提供了支撑。
本文基于ContextCapture update 19测试不同GPU在不同试验平台下处理不同样本的建模效率及功耗，分析GPU及CPU的利用率情况，并测试双显卡、超频、显卡驱动对建模效率的影响，提出一些计算资源选择搭配及使用的建议。
1 试验数据、软硬件及平台1)试验数据：中心相同的40米×40米（样本1）、60米×60米（样本2）、80米×80米（样本3）三块区域，影像分辨率为3cm，郊区平地。
2)显卡：①NVIDIA显卡： RTX3070(3070)，RTX3060ti(3060ti)，GTX1660s(1660s), GTX1650s（1650s）②AMD显卡： RX 6700xt（6700xt）3)软件：ContextCpture update 194)系统环境：为避免网络传输的影响，采用单机测试，系统均为win10。
contextcapture建模控制点纠偏方法
contextcapture建模控制点纠偏方法Conte某tCapture是一种基于图片、激光雷达数据或雷达数据等信息，用于创建三维数字模型的软件。
在建模过程中，控制点的使用非常重要，可以帮助改善模型的精度和准确性。
然而，在实际的数据采集过程中，控制点可能会受到许多因素的影响，如光照变化、噪声干扰、风等。
因此，在控制点纠偏过程中，需要采取一些方法来提高数据的质量和准确性。
一种常用的控制点纠偏方法是使用平差技术，通过最小二乘法来拟合和优化控制点。
平差技术可以通过计算控制点的观测和计算值之间的差异来确定最优的解，并将其应用于模型中的其他点。
这样可以有效地减少控制点的误差，并提高模型的整体准确性。
另一种常用的控制点纠偏方法是使用地面测量的技术。
在这种方法中，使用全站仪或GPS等设备来测量控制点的实际位置，并将其与模型中计算出的位置进行比较。
通过比较两者之间的差异，可以调整模型中的点位置，从而实现控制点的纠偏。
此外，还可以使用图像匹配的方法进行控制点纠偏。
这种方法通过比较图像中的特征点和模型中相应点的位置来确定控制点的实际位置。
通过对图像中的特征点进行精确匹配，可以提高控制点的定位精度，并减少由于图像变形、噪声等因素导致的误差。
在进行控制点纠偏时，还可以考虑使用多个方法的组合。
例如，可以同时使用平差技术和地面测量技术，通过比较两种方法得到的结果来确定最优的控制点位置。
这种组合方法可以充分利用不同方法的优点，并提高控制点纠偏的准确性和鲁棒性。
需要注意的是，控制点的纠偏方法在不同的场景和应用中可能会有所差异。
在实际应用中，应根据具体情况选择适合的方法，并结合实际数据进行调整和优化。
此外，还应注意定期对纠偏结果进行验证和校正，以确保模型的准确性和稳定性。
综上所述，控制点纠偏是提高三维数字模型准确性的重要步骤。
通过使用平差技术、地面测量技术、图像匹配技术等方法的组合，可以有效地减少控制点的误差，并提高模型的整体准确性。
基于ContextCapture的三维建模研究
作者简介：崔文化，高级工程师，注册测绘师，现主要从事测绘 地理信息质量检查与评价研究工作。
（上接第 54 页） 效率高、精度可靠、三维场景真实等 优点，适合智慧城市大面积快速化作业；但在实际作 业过程中，由于三维模型的复杂性，建模时会出现一 些细节部分不尽完善、少部分纹理丢失、复杂模型表 现困难等情况，需要总结经验方法、提高生产效率。 本文研究总结的作业方法和经验希望在实际建模作业 时有一定的参考价值。
项目利用大白测绘六旋翼无人机 DB-X6H 搭载索 尼相机进行倾斜摄影测量，共飞行 7 个架次，获得有 效航片 54 169 张，下视影像地面分辨率为 0.05 m；共 布设 24 个控制点、10 个检查点；利用 ContextCapture 软件生产 3.07 km2 的实景三维模型。整个项目从航飞 到建成实景三维模型大约需 3 个人 15 d 完成，其中利 用 ContextCapture 软件自动处理数据时间相对较短， 但测区分散在多个地方，需航飞多个架次，航飞花费 较多时间，若项目面积大且连续，整体效率会更高。 2.3 质量检查
无人机倾斜摄影测量是在飞行平台上同时搭载多 镜头相机，获取前视、后视、左视、右视与垂直 5 个 角度的影像数据 [4]，从而获得地表物体正摄和不同侧面 的纹理照片。
航飞前收集测区现有资料作为航摄布网航飞设计 的基础资料，再根据测区最大最小高程以及所需的影
像地面分辨率设定飞行航高。航飞设计时，应保证航 片范围覆盖有效建模范围，一般将航线各方向外扩大 于 3 条航线或 3 条基线，影像重叠度应满足规范要求。 航飞应选择晴朗无云能见度高的天气和时间，确保影 像清晰、反差适中、颜色饱和、测区色调一致，从而 保证三维建模的最终效果。 1.2 空三加密
contextcapture master建模步骤
contextcapture master建模步骤"ContextCapture Master" 是Bentley Systems 公司提供的一款用于创建、编辑和管理基于无人机航拍、激光扫描等数据生成的3D 建模的软件。
以下是一般性的"ContextCapture Master" 建模步骤的概述：1. 准备数据：-收集航拍或激光扫描数据，确保数据质量和精度。
数据通常包括图像、点云等。
2. 导入数据：-使用"ContextCapture Master" 导入你的数据。
这可以包括将航拍图像、激光扫描点云等数据导入到项目中。
3. 图像定位和定向：-进行图像定位和定向，以确定图像在三维空间中的位置和方向。
这通常涉及到识别图像中的地标和特征点，以建立图像之间的关系。
4. 生成点云：-根据航拍图像或激光扫描数据生成点云模型。
这可以通过匹配图像特征点、激光扫描数据等来完成。
5. 点云编辑和处理：-对生成的点云进行编辑和处理，去除噪点、补充缺失区域等。
这可以提高最终建模的准确性和质量。
6. 生成三维模型：-使用处理后的点云数据生成三维模型。
"ContextCapture Master" 支持多种算法和技术，如三角网格生成等。
7. 质量检查和编辑：-进行质量检查，确保生成的三维模型符合要求。
如果需要，可以使用编辑工具对模型进行手动调整。
8. 纹理贴图：-将航拍图像或其他纹理信息贴到三维模型上，以使模型更真实。
9. 导出和分享：-将生成的三维模型导出为常见的格式（如OBJ、FBX等），以便在其他应用程序中使用或分享。
请注意，具体的建模步骤可能因软件版本、项目要求和数据类型而有所不同。
"ContextCapture Master" 提供了丰富的工具和选项，使用户能够根据项目需求进行灵活的建模。
建议查阅相关文档和手册以获取详细的操作指南。
contextcapture三维建模教程中文
contextcapture三维建模教程中文关于"ContextCapture三维建模教程中文"的主题的文章。
ContextCapture是一款功能强大的三维建模软件，它可以将现实世界中的场景转化为精确的三维模型。
本文将详细介绍ContextCapture的中文教程，并逐步回答与其相关的问题，帮助读者更好地了解和使用这款软件。
1. ContextCapture是什么？ContextCapture是由法国Bentley Systems开发的三维建模软件，它基于无人机图像、卫星图像或激光扫描数据，能够生成高精度、真实感的三维模型。
它广泛应用于城市规划、土地测量、建筑设计等领域。
2. 如何安装和启动ContextCapture？首先，确保你已经从官方网站上下载了ContextCapture的安装文件。
双击安装文件，按照向导的指示完成安装过程。
安装完成后，你可以从开始菜单或桌面上的快捷方式启动ContextCapture。
3. 如何导入图像数据？在ContextCapture的主界面上，选择“导入”按钮，然后选择你想要导入的图像数据文件夹。
ContextCapture支持各种图像格式，包括JPEG、TIFF等。
导入完成后，你会看到导入的图像显示在软件的视图窗口中。
4. 如何设置航拍高度和飞行路径？在开始航拍之前，你需要设置合适的航拍高度和飞行路径，以保证图像数据的质量和完整性。
在ContextCapture的导航栏中，选择“设置”选项，然后进入“航拍设置”。
在这里，你可以设置航拍高度、航拍速度、航拍方向等参数。
5. 如何进行图像配准？图像配准是ContextCapture中的重要步骤，它能够将不同视角下获取的图像数据进行对齐，从而生成准确的三维模型。
在ContextCapture的导航栏中，选择“配准”选项，然后选择“自动配准”。
软件会自动识别特征点，并进行图像对齐处理。
6. 如何生成三维模型？在完成图像配准后，你可以开始生成三维模型了。
contextcapture center cc 三维激光点云实景建模流程
contextcapture center cc 三维激光点云实景建模流程1. 引言1.1 概述本文将介绍CC三维激光点云实景建模流程，该流程利用ContextCapture Center软件进行三维建模，以激光点云数据为输入，通过一系列处理和分析步骤，实现对真实场景的精确重建。
这种建模方法在许多领域中具有广泛的应用前景，如建筑物扫描与重建、土地规划与城市规划等。
1.2 文章结构本文主要分为五个部分。
首先，在引言中将简要介绍整篇文章的内容和结构。
其次，在CC三维激光点云实景建模流程部分，详细说明了该流程的各个步骤和技术原理。
然后，在实景建模过程与技术原理部分，详细解释了特征提取与分割、模型重建与网格生成以及材质贴图与渲染优化等关键步骤。
在应用案例及效果评估部分，将给出一些具体的应用案例，并对其效果进行评估和分析。
最后，在结论与展望部分总结研究成果，并讨论存在的问题和未来发展方向。
1.3 目的本文旨在介绍CC三维激光点云实景建模流程，并深入探讨其中的技术原理和应用场景。
通过详细阐述每个步骤的操作流程和关键要点，读者可以了解到该建模方法的实际应用价值和操作方法。
此外，文中还将提供一些不同领域的应用案例，以便读者更好地理解该方法在实际工作中的应用效果。
最后，我们希望通过对现有问题和未来发展方向的分析，为该领域的研究人员提供参考，并推动相关技术在更多领域的广泛应用。
2. CC三维激光点云实景建模流程:2.1 点云数据获取与导入:在CC三维激光点云实景建模流程中，首先需要获取点云数据。
通常情况下，我们可以使用激光扫描设备（如激光扫描仪或无人机），对目标区域进行扫描和采集。
采集到的点云数据可以包括物体的形状、坐标、颜色等信息。
接下来，将获取到的点云数据导入到ContextCapture Center（CC）软件中进行处理和建模。
通过导入功能，我们可以将点云数据加载到CC的工作环境中，方便后续的数据预处理和清洗工作。
基于ContextCapture无人机航测倾斜实景三维建模进行土方计算(艾三维分享)
土石方工程量的核算往往是工程预算与结算中的争议与焦点，然而运用天星系列多镜头倾斜摄影测量系统的实景3D建模方法模拟土方石的开挖与回填，可以让施工方直观有效地开展土石方的挖运分析与运算，做到土方平衡计算的精确化与精细化，对项目成本管控发挥了重要作用。
倾斜摄影技术在土石方工程量中的计算思路需解决的问题：1. 如何从原始地貌提取出初始数据?2. 如何把航测数据转化为3D模型?3. 如何从3D模型得到土方工程量?解决方法：1. 利用倾斜摄影无人机航测及点云三维成像技术形成模型数据；2. 将影像资料通过软件处理达到模型原材料数据；3. 把数据导入Smart 3D软件之中实景三维模型；4. 在Smart 3D软件中，根据施工要求进行土石方工程量核算。
①从原始地貌提取初始数据天星系列多镜头倾斜摄影测量系统具有多视角高清影像采集、成本低、机动灵活等优点，是卫星遥感与无人机航空遥感的有力补充。
当多镜头倾斜摄影无人机飞行到适当高度以后，机载的倾斜摄影系统从多个视角向地面航摄，航拍路线采用重叠率60~80%(由地面高度决定)沿某一方向来回往返，呈带状按次序逐步覆盖全部场地，实现对地形逻辑有序的全覆盖航摄。
无人机航摄完成后，可通过电脑端查看无人机数据存储SD卡影像资料文件夹，文件夹内的影像通过编号有序排列，通过观察影像可以查看出上下左右相邻影像之间的重叠度范围。
并可通过文件夹查看到每张照片的经纬度、海拔高度、拍摄姿态(角度)等POS 信息，这是初始的关键信息。
②初始数据转化为3D模型Smart 3D处理软件对带有经纬度、海拔高度、拍摄姿态(角度)等POS信息的影像资料能处理成三维模型数据。
1. 对齐照片：Smart 3D会按照每张照片的经纬度、高度和角度还原出每个镜头的位置，如图示依序排列2. 建立密集云：Smart 3D将会计算每个点之间的关系，将每一个识别出来的点列入密集计算3. 生成网格：利用软件内部矢量函数关系算法，Smart 3D基于点云数据形成不规则三角网，构建成点线面的3D模型4. 生成纹理：Smart 3D将不同视角的深度图像匹配到同一坐标下，经过深度图像融合获得物体完整的几何模型，然后确定深度图像和纹理图像的映射关系，并定义复合权重进行纹理融合来获取整个纹理映射图，并进行模型的纹理映射，构建成具有真实感的三维模型。
contextcapture三维建模流程介绍及成果说明
contextcapture三维建模流程介绍及成果说明
ContextCapture 是一款由Trimble公司开发的，用于进行三维建模和测量的软件。
以下是使用ContextCapture 进行三维建模的基本流程：
1.数据导入：首先，需要将待建模的物体或场景的图像数据导入到ContextCapture 中。
这些数据可以来源于各种不同的设备，如无人机、卫星、地面摄影测量系统等。
2.配置摄影参数：在导入数据后，需要配置摄影参数，包括摄影位置、相机类型、焦距、
曝光时间等。
这些参数对于后续的三维建模至关重要。
3.特征提取：使用ContextCapture 的特征提取工具，从图像中提取出地物的特征点。
这些特征点将用于后续的图像匹配和三维重建。
4.图像匹配与对齐：利用提取的特征点，ContextCapture 将不同视角的图像进行精确匹
配和拼接，形成一个完整的三维场景。
5.三维重建：基于匹配和拼接后的图像，ContextCapture 使用多种算法和技术，如光束
法平差-区域网联合迭代、多视立体匹配等，重建出物体的三维模型。
6.模型优化与编辑：在初步的三维模型基础上，用户可以进行一系列的优化和编辑操作，
如去噪、补洞、平滑等，以获得更高质量的三维模型。
7.成果输出：最后，可以将重建的三维模型导出为多种格式，如 .obj、.fbx、.dxf 等，
以便在其他软件或应用中进行进一步的处理和使用。
通过以上流程，ContextCapture 可以快速、准确地重建出高质量的三维模型。
这些模型在许多领域都有广泛的应用，如城市规划、建筑测量、文化遗产保护等。
1。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
contextcapture建模流程进阶篇-回复ContextCapture建模流程进阶篇：完整地回答中括号内主题的一步一步解释
ContextCapture是一款基于无人机图像和激光扫描数据的三维建模软件。
它可以通过无人机拍摄的航空照片和地面激光扫描数据来生成高精度的
三维模型。
本文将逐步介绍ContextCapture的建模流程，帮助读者更好地了解和应用这一强大工具。
一、项目设置
在开始建模之前，我们首先需要进行项目设置。
这包括选择合适的坐标系、确定输出坐标单位和精度以及设置地面控制点。
合理设置这些参数可以提高建模的准确性和效果。
二、影像导入
ContextCapture支持各种格式的影像导入，包括无人机拍摄的正射影像、航空影像和卫星影像等。
我们可以将这些影像导入到ContextCapture中，并进行后续的处理和建模。
三、导入控制点
控制点是用于定位和配准影像的关键点。
我们可以通过地面GPS数据或GNSS/RTK数据来提供控制点。
在ContextCapture中，我们可以导入控
制点并将其与影像进行匹配，以确保影像的准确配准。
四、生成相机外方位元素（EO）
相机外方位元素是用于描述相机位置和姿态的参数。
ContextCapture可以根据控制点和影像中的特征点自动计算相机的外方位元素。
它可以在三维坐标系中准确地定位相机位置和姿态。
五、生成匹配点云
匹配点云是将多个影像中的特征点进行匹配后生成的三维点云。
ContextCapture通过计算相邻影像中的特征点的匹配关系，可以生成高密度的匹配点云。
这些点云可以用于后续的建模和分析。
六、生成多视点密集点云
多视点密集点云是在匹配点云的基础上生成的更加密集和准确的三维点云。
ContextCapture可以通过迭代优化的方法，将匹配点云进行平滑和修正，从而生成更加精细的多视点密集点云。
七、生成三维网格
三维网格是建模的最终产物。
ContextCapture可以根据多视点密集点云生成高精度的三维网格。
我们可以选择不同的网格分辨率和细化程度，以满足建模需求。
生成的三维网格可以用于可视化、分析和后续的工程设计。
八、纹理映射和贴图
为了使三维模型更加真实和逼真，我们可以通过纹理映射和贴图的方式将影像的颜色信息应用到三维网格上。
ContextCapture可以根据建模过程中的影像信息自动生成纹理映射，并将其应用到三维网格上，从而增加模型的真实感。
九、模型分析和后处理
一旦生成了三维模型，我们可以使用ContextCapture提供的各种工具进行模型分析和后处理。
例如，我们可以进行体积测量、模型精度评估、模型裁剪等操作，以满足不同的应用需求。
综上所述，ContextCapture是一款功能强大的三维建模软件，可以通过无人机图像和激光扫描数据生成高精度的三维模型。
通过合理设置项目参数、导入影像、生成控制点、计算相机外方位元素、生成匹配点云、多视点密集点云和三维网格，以及进行纹理映射和贴图，我们可以得到一个真实、精确的三维模型。
通过模型分析和后处理，我们还可以进一步优化和处理模型，以满足不同的应用需求。