3D Reconstruction of Indoor Boulders
3D rekonstrukce vnitřních lezeckých boulderů
Authors
Supervisors
Reviewers
Editors
Other contributors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
České vysoké učení technické v Praze
Czech Technical University in Prague
Czech Technical University in Prague
Date
Abstract
V této práci byla zkoumána 3D rekon-strukce vnitřních lezeckých boulderů ze dvou snímků. Byla vyvinuta aplikace pro měření vzdáleností mezi chyty, stejně jako jiných objektů a úhlů ve scéně. Me-todologie kombinovala klasické techniky Structure from Motion (SfM) s nedávnými učenými deskriptory pro párování, kon-krétně LoFTR. Výkon aplikace byl hodnocen z hlediska přesnosti, přičemž bylo zjištěno, že více re-konstruovaných scén dosáhlo měřicí chyby kolem 5%. Některé případy však vykazo-valy vyšší chybu kvůli faktorům jako nízká textura, špatná kvalita snímků a neopti-mální baseline. Výsledky hodnocení vedly k diskuzi o možných vylepšeních a identi-fikaci omezení současného přístupu.
In this thesis, the 3D reconstruction of indoor climbing boulders from two images was investigated. An application was developed to measure distances between holds, as well as other objects and angles within the scene. The methodology combined classical Structure from Motion (SfM) techniques with recent learned descriptors for matching, specifically LoFTR. The application’s performance was evaluated for accuracy, revealing that multiple reconstructed scenes achieved measurement errors around 5%. However, some cases exhibited higher errors due to factors such as low texture, poor image quality, and sub-optimal baselines. The evaluation results informed a discussion on potential improvements and identified limitations of the current approach.
In this thesis, the 3D reconstruction of indoor climbing boulders from two images was investigated. An application was developed to measure distances between holds, as well as other objects and angles within the scene. The methodology combined classical Structure from Motion (SfM) techniques with recent learned descriptors for matching, specifically LoFTR. The application’s performance was evaluated for accuracy, revealing that multiple reconstructed scenes achieved measurement errors around 5%. However, some cases exhibited higher errors due to factors such as low texture, poor image quality, and sub-optimal baselines. The evaluation results informed a discussion on potential improvements and identified limitations of the current approach.
Description
Keywords
SfM, Structure from Motion, 3D rekonstrukce, 3D rekonstrukce boulderů, boulder, 3D modely, mračno bodů, 2D na 3D, RANSAC, GCS, odhad hloubky, indoor lezení, LoFTR, párování prvků, rekonstrukce založená na obrazech, fotogrammetrie, přesnost měření, mapování textur, počítačové vidění, rekonstrukce scény, měření vzdáleností, měření úhlů, kvalita obrazu, základna, analýza chyb, vývoj aplikací, SfM, Structure from Motion, 3D reconstruction, Boulder 3D reconstruction, boulder, 3D models, point cloud, 2D to 3D, RANSAC, GCS, depth estimation, indoor climbing, LoFTR, feature matching, image-based reconstruction, photogrammetry, measurement accuracy, texture mapping, computer vision, scene reconstruction, distance measurement, angle measurement, image quality, baseline, error analysis, application development