2015年05月30日

PCLと深度バッファを用いたポリゴンモデルのボクセル化

とりあえずボクセル関係で出来そうなこととして、深度バッファを用いたポリゴンのボクセル化を試してみました。

流れ
1. モデル読込み
2. 最大長を指定して、読込んだモデルを囲むボクセルを生成(PCL)
3. Octreeを生成(PCL)

4. 1パスでカラー値と深度値をFBOに出力(OpenGL)
5. 2パスで、OctreeとRayが衝突した表面ボクセルのみを描画(PCL、OpenGL)
6. 3パスで1. と2. をMixして表示(OpenGL)

ここまでの結果
voxelize_001.png
カラーバッファだけの表示も可能
voxelize_002.png

7. 視点からRayを飛ばし、FBOの深度値を参照して深度値より手前にある色のついていないボクセルを削除、深度値付近のボクセルを、FBOのカラー値の色に設定。色を付けたことを示すためにラベルをインクリメント。(PCL)
8. OctreeとCloudの再構築(PCL)

正面から削除/色付けした結果
voxelize_003.png
前後方向から削除/色付けした後横から見た結果
voxelize_004.png

9. いくつかの視点から削除(PCL、OpenGL)

視点を変更することで、前後上下左右で隠れていた部分も削除/色付け可能
voxelize_006.pngvoxelize_007.png

10. 削除されていないかつ色がついていないボクセルを、近傍ボクセルに色がついていればその色に設定し、色がついたボクセルがひとつも見つからなければGUIで設定した基本色を設定(PCL)
(時間がかりすぎるので要最適化)
11. MagicaVoxelに対応している.voxもしくは.slab.voxファイルとして出力
 (.voxファイルは最大256色なので、パレットから似た色に変換)

実行結果
テストとして、[2]〜[4]のモデルを使用させていただき、ボクセル化してMagicaVoxelのレンダラで表示してみました。すべて最大長のボクセル数を512とした結果です。これより小さくするとナンバープレートが潰れたり微妙でした。計算はボクセル数多めにしておいて、出力時にうまく縮小するなどできるといいのかもしれません。

snap0000.png snap0001.png

snap0003.png snap0004.png

snap0002.png snap0005.png

ボクセル数が増えると使用メモリ量・処理時間ともに増えてなかなかつらいところです。

MagicaVoxelの.voxは8ビットと書いているように、ボクセルの座標も8ビット(0〜255)でしか指定できないので、最大でも255x255x255のサイズのボクセルしか構築できません。それ以上のサイズを使用する場合は、生データでサイズが大きくなりますがslabというファイルフォーマットを使用する必要があります。.voxのエクスポータを書いているとき、一部分しか出力されていなくて無駄に悩みました。

MagicaVoxelのレンダラで表示できるのはいいのですが、よく考えるとあまり使い道がないですね…。ポリゴンの方がきれいで軽いですし3Dプリンタなども使う予定はありませんし。マインクラフトとかに取り込めるんですかね。

メモ:マウス操作の操作性が悪いので改善する(距離に応じて移動/回転量を変更)

[1] http://www.naturalsoftware.jp/entry/2012/11/06/161132
[2] 軽自動車:http://seiga.nicovideo.jp/seiga/im4099340
[3] 頭蓋骨:http://flower-dam.com/wp/?p=3824
[4] らば式利根改二:http://www.nicovideo.jp/watch/sm24544789
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2015年05月25日

PCL 1.7.2のOctreeのテスト

Voxelで何かしようかなと思っているのですが、高速化のためにはOctreeなどデータ構造が大事かと思いますので、Point Cloud LibraryのOctreeを使用することにしました。本当はSparse Voxel Octreeのライブラリなどを使用した方がいいのだとは思いますので、機会があれば試してみたいと思います。

PCL 1.7.2の導入
公式は1.6.0のall-in-one-installersしかなかったですが、[1]で1.7.2のものを公開していただいていましたので、そちらを使用させていただきました。octreeのtutorialsは[2]にあります。今回必要なのはoctreeだけなので、includeやlibも最低限必要なものだけにしておきます。

インクルードのパス
$(PCL_ROOT)\include\pcl-1.7;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\Eigen\Eigen3;
$(PCL_ROOT)\3rdParty\Boost\include\boost-1_57;

ライブラリのパス
$(PCL_ROOT)\lib;

ライブラリ(リリース)
pcl_octree_release.lib;

実行時に必要なライブラリ
$(PCL_ROOT)\bin\pcl_octree_release.dll

[3]を参考に、MagicaVoxelのVoxデータを読み込んでRaycastingで表示してみました。

ソースの一部(画像処理・レイの計算部分は省略)
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/octree/octree.h>

int rayCastTest(const int width, const int height)
{
    int hit = 0;

    MV_Model mv;
    mv.LoadModel("voxel/doom.vox");

    // ポイントクラウドの作成(色情報のためのラベルのためPointXYZLを使用)
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZL>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZL>);

    // 画像とレイキャスティングの準備は省略

    // voxデータからポイントクラウドを生成
    cloud->width = mv.voxels.size();
    cloud->height = 1;
    cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height);

    for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i)
    {
        cloud->points[i].x = mv.voxels[i].x;
        cloud->points[i].y = mv.voxels[i].y;
        cloud->points[i].z = mv.voxels[i].z;
        cloud->points[i].label = mv.voxels[i].colorIndex;
    }

    // octreeの生成、解像度はoctreeのボクセルのサイズ?
    float resolution = 1.0f;
    pcl::octree::OctreePointCloudSearch<pcl::PointXYZL> octree (resolution);

    octree.setInputCloud (cloud);
    octree.addPointsFromInputCloud ();

    // レイとボクセルの衝突判定
    std::vector<int> k_indices;

    Eigen::Vector3f org, target, dir;
    for (int y=0; y<height; y++)
    {
        for (int x=0; x<width; x++)
        {
            // 画素からレイの到達先を計算
            // 視点位置と到達先からレイの方向を計算

            // octreeとvoxelの衝突判定(1回)
            int ret = octree.getIntersectedVoxelIndices(org, dir, k_indices, 1);
            if (ret > 0)
            {
                // 今回は1個目のindex固定(解像度によってはk_indicesが複数Indexを含む)
                int label = cloud->points[k_indices[0]].label;
                // パレットから色を取得して画像に設定
                color.r = mv.palette[label].r;
                color.g = mv.palette[label].g;
                color.b = mv.palette[label].b;
                hit++;
            }
        }
    }
    // 画像の保存
    return hit;
}
実行結果(MagicaVoxel付属のサンプルdoom.vox使用)
pcl_test_001.png
ボクセル数2万弱、1024x1024の画像で、レイキャスティングの時間だけで400msぐらいでした。どちらかというと、全部のレイと衝突判定するのではなく、全部のボクセルを枝刈りしながらレイに当たるか判定する陰面消去的な探索がしたいのですが、どうやるんですかね。

[1] http://unanancyowen.com/?p=712
[2] http://pointclouds.org/documentation/tutorials/#octree-tutorial
[3] http://voxel.codeplex.com/wikipage?title=Sample%20Codes
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2015年05月23日

Oculus SDK 0.6.0.0とGLUTのテスト

Oculus SDKがv0.6.0.0になっていろいろ変わりましたので、GLUTでのテストをしてみました。
最近はSDKのサンプルにOculusRoomTiny(GL)がありますので、あまり必要ないのかもしれません。

1. Extended modeで動かない
こちらGTX690ですが、Direct display modeにしないと、サンプルとか今回のものとかが動きませんでした。

2. FBO2枚に分離
前は1枚のFBOの左半分に左目、右半分に右目を描画していたのですが、2つに分かれたみたいです。

3. Mirrorテクスチャも必要?
追加でMirror用のFBOが増えていて、そこに描画してから転送しているような雰囲気でした。

実行結果
ミラー画面をキャプチャした画像です。
oculusv0.6.0.0_001.png

Directモードのおかげか、ポリゴン1枚しか描画していないからかわかりませんが、追従遅れなどはほぼ感じなかったです。

以下ソース
main_glut_v0.6.0.0.cpp
simple.vert
simple.frag
OculusRoomTiny(GL)からの転用が多いので、その辺のライセンスになるかと思います。何か問題が起こっても責任はとりません。

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2015年05月09日

Appleseedレンダリングエンジンのテスト その10

レンダリングが終わったのでYouTubeにアップロードしてみました。



レンダリング時間短縮のため、1パスしか飛ばしていないので結構ノイズが残ってしまっています。後、カメラは面倒だったのでフレーム間はオイラー角を線形補間しただけなので元のものと変わってしまっているかもしれません。

下記のものをお借りしました。

[1] モデル: ままま様 アラン・スミシー様 yon様
http://www.nicovideo.jp/watch/sm23664403
[2] モーション: あひるP様
http://www.nicovideo.jp/watch/sm25558790
[3] 曲: きむた様
http://ch.nicovideo.jp/suzukirin/blomaga/ar634504
[4] カメラ: 猫姫様
http://www.nicovideo.jp/watch/sm25399243
[5] スカイドーム: ussy様
http://www.nicovideo.jp/watch/sm10968092

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2015年05月07日

Appleseedレンダリングエンジンのテスト その9

あっという間にGWが終わってしまいましたね。



というわけで、VMDファイルからカメラ情報を取得して.appleseedに埋め込むように修正しました。とりあえず全部流し込み動画を作成中ですが、1フレーム1分でも2800フレームで47時間弱とかかなりかかりますね。
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