Messages

1

Feature Requests / Re: Inteligent seamlines / cutlines

« on: March 22, 2017, 11:45:18 AM »

+1

2

Feature Requests / Re: DTM + DSM in the same project

« on: April 05, 2016, 10:56:16 AM »

+1

3

Other Languages / Горячие клавиши

« on: November 26, 2015, 01:01:33 PM »

Подскажите, пожалуйста, список "горячих" клавиш для PhotoScan 1.2.0, в том числе для операции "нарисовать полигон" и "назначить изображение" при редактировании линий пореза ортомозаики

4

Other Languages / Внешнее ориентирование при компенсации дисторсии

« on: September 16, 2015, 04:06:49 PM »

Добрый день! Как получить уравненные элементы ориентирования для снимков, которые были экспортированные через компенсацию дисторсии с параметрами "Центрировать главную точку" и "Квадратные пиксели"? Нужно для векторизации в стерео, но другая программа не понимает не квадратные пиксели и плохо работает с дисторсией.

5

Other Languages / Re: Идея, как обойти ограничение ram

« on: May 19, 2015, 12:09:55 PM »

Чтобы удалить облако точек через Python нужно присвоить ему значение None:

Code: [Select]

chunk.dense_cloud = None

Спасибо, помогло

6

Other Languages / Re: Идея, как обойти ограничение ram

« on: May 19, 2015, 11:51:30 AM »

При разбивке на блоки, каждый из них при построении облака точек наращивает место в RAM. Логично было бы добавить в скрипте "Split in chunks.py" галочку "удалять облако точек"  после построения модели в блоке. Как удалить облако точек с помощью Python?

7

Other Languages / Импорт модели

« on: April 17, 2015, 01:07:00 PM »

Для получения обычного (не тру) орто без артефактов экспортируем рельеф и редактируем его в сторонних программных  продуктах, после сохраняем его в DXF 3D_Face и импортируем в Photoscan через Импорт модели, НО... это можно  сделать только с упрощенной моделью до с 3-5 метровым шагом сетки, с таким же количеством полигонов что и в экспортированной модели программа при импорте просто зависает либо процесс проходит значительно дольше. Как ускорить?

8

Other Languages / Re: Идея, как обойти ограничение ram

« on: November 24, 2014, 04:53:20 PM »

Добрый день, Леонид,

Вот пример скрипта, который разбивает исходную рабочую область на сетку N на M (задаётся в виде аргументов в соответствующей строке диалогового окна запуска скрипта). В принципе, такой подход можно расширить и на трёхмерный случай.

Обратите внимание, что исходный блок для данного скрипта должен содержать плотное облако.

Code: [Select]

## Splits active chunk into user defined grid of sub-chunks (images are kept but bounding box is split)
## after chunk being split, for every smaller chunk mesh is generated based on the dense cloud, then dense cloud is removed from smaller chunks

#arguments - X and Y grid sizes

#compatibility PhotoScan Professional 1.0.4

import PhotoScan
import sys

doc = PhotoScan.app.document
chunk = doc.activeChunk

def dist(v0, v1):
"""
Calculate distance between two points defined as vectors
"""
distance = (v1 - v0)
return distance.norm() #**2

partsX = 3   #parts of the model, 3 by default
partsY = 3
if len(sys.argv) == 2:   
parts = int(sys.argv[1])
partsX = partsY = parts
elif len(sys.argv) == 3:
partsX = int(sys.argv[1])
partsY = int(sys.argv[2])
print("Script started...")

region = chunk.region
r_center = region.center
r_rotate = region.rot
r_size = region.size

x_scale = r_size.x / partsX   
y_scale = r_size.y / partsY   
z_scale = r_size.z 

offset = r_center - r_rotate * r_size /2.

for j in range(1, partsY + 1):  #creating new chunks and adjusting bounding box
for i in range(1, partsX + 1):
new_chunk = chunk.copy()
new_chunk.label = "Chunk "+ str(i)+ "\\" + str(j)
new_chunk.model = None
doc.chunks.add(new_chunk)

new_region = PhotoScan.Region()
new_rot = r_rotate
new_center = PhotoScan.Vector([(i - 0.5) * x_scale, (j - 0.5) * y_scale, 0.5 * z_scale])
new_center = offset + new_rot * new_center
new_size = PhotoScan.Vector([x_scale, y_scale, z_scale])
new_region.size = new_size
new_region.center = new_center
new_region.rot = new_rot

new_chunk.region = new_region

PhotoScan.app.update()
if new_chunk.dense_cloud:
new_chunk.buildModel("height field", "dense", interpolation = "enabled", faces = "high")
new_chunk.resetDepth()
new_chunk.dense_cloud = None #removing dense cloud

print("Script finished...")
PhotoScan.app.update()

Очень полезный скрипт, но что дописать в скрипте, чтобы было небольшое перекрытие блоков а не разрывы на стыках?