ビデオ画面の一幕が3Dとして実態化した瞬間！

さすがに重いが、正面に見える街並みがまるごと3Dデータとして残る。



出力された「transforms.json」学習データは205枚の画像で 6,200行



意味の無い動画添付。
プレビューや、データ出力用のシステムの操作については未習得。


【赤青メガネ必要】
解像度を上げ、時間をかけるとこんな感じの3D化が可能なのかも知れない？

4時間以上経過。　未だ終わる気配無し..

パンク前に、空き容量確保のための消去データ検討中。

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ちゃんと言ってる。　これだ！

「YouTube」ドイツの風景動画




動画中の、時計塔のシーンをフルHD画像205枚分で「NERF」計算中。
さすがに時間がかかっている。



「instant-ngp」アルゴリズム - 要約と方法


すでに2時間経過・・　安否と終了時間不明！　Anacondaは流れている。

Nerf（ngp）二日目の朝。

既出の点群データを「instant-ngp」でやってみた。

「VisualSFM」で出力した67枚の並行移動した画像からの点群データ。　
上に見えるアーチ状の画像が点群生成用。



同じ枚数で生成した「instant-ngp」の画像。　67枚で5分以上かかったが、人物まで判るレベル。
右に見える白い縦線はバウンディングボックス。



先に、コントロールの説明を読まないと操作が "どもならん！"
表示直後の動画添付。　説明はこれから読むのでグダグダ..

「D:」ドライブに「instant-ngp」フォルダを再構築し、サンプルのきつね写真を拝借して3D化テスト。
あとはブレンダーとの共有のみ。

データ専用に再構築後した、個人的なフォルダーのパス


「instant-ngp.exe」に読み込んだ「Nerf」学習データ



同じくサンプル画像から生成した「train」学習データの3D化



「instant-ngp.exe」を「build」フォルダにある「testbed.exe」から起動する説明にハマり、沼状態！
「build」フォルダに展開した「instant-ngp.exe」を、「testbed.exe」にファイル名変更することで無事脱出。

ここを参考に、同じ沼にハマったときはお試しあれ。

起動直後の意味不明な操作動画を添付。　いつか慣れる..ハズ。