Guía: VisualSFM + CMVS/PMVS2 en Linux

Flujo completo de fotogrametría open-source para Linux x86_64

Requisitos

Componente Mínimo Recomendado
SO Ubuntu 20.04 x86_64 Ubuntu 22.04 / 24.04
RAM 4 GB 16 GB+
GPU Cualquiera (CPU fallback) NVIDIA con CUDA
Espacio 10 GB 50 GB+
Fotos 20 imágenes JPG/PNG 60–150 imágenes

Nota: VisualSFM usa CUDA si hay una GPU NVIDIA disponible. En CPU puro el proceso es más lento pero funciona.

Instalación rápida

# 1. Dependencias de compilación
sudo apt-get install -y build-essential git wget unzip \
    libgtk2.0-dev freeglut3-dev libdevil-dev libglew-dev libglu1-mesa-dev

# 2. Clonar los build scripts (Moult)
git clone --depth=1 https://github.com/Moult/vsfm-linux-x86_64.git ~/VisualSFM

# 3. Descargar fuentes y compilar (~5–15 min)
cd ~/VisualSFM
make

# 4. Crear alias cómodo
echo "alias vsfm='cd ~/VisualSFM && ./visualsfm.sh'" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 5. Abrir VisualSFM
vsfm

Nota: El repo de Moult es un sistema de build que descarga VisualSFM desde ccwu.me y compila SiftGPU + PBA localmente. Los binarios quedan en ~/VisualSFM/vsfm/bin/. Para lanzarlo siempre usa ./visualsfm.sh desde esa carpeta (necesita las libs locales en vsfm/bin/).

O usar el script incluido:

chmod +x instalar-vsfm.sh
./instalar-vsfm.sh

El workflow paso a paso

Fotos JPG/PNG
     │
     ▼
[PASO 1] VisualSFM — SfM
     Detecta puntos SIFT en cada foto
     Empareja puntos entre fotos
     Calcula posición y orientación de cada cámara
     → genera nube de puntos DISPERSA (.nvm)
     │
     ▼
[PASO 2] CMVS — Clustering
     Agrupa las imágenes en subconjuntos manejables
     Necesario cuando hay más de ~50 fotos
     → genera estructura de directorios para PMVS2
     │
     ▼
[PASO 3] genOption
     Genera el archivo de parámetros para PMVS2
     │
     ▼
[PASO 4] PMVS2 — Multi-View Stereo
     Usa los grupos de CMVS para generar
     una nube de puntos DENSA
     → genera archivos .ply (nube densa)
     │
     ▼
[PASO 5] MeshLab
     Reconstrucción de malla (Poisson)
     Limpieza y cierre de agujeros
     Texturizado
     → modelo 3D final .obj / .ply / .stl

Uso de la interfaz gráfica (VisualSFM GUI)

1. Cargar imágenes

File → Open+ Multi Images   (seleccionar todas las fotos)

Las fotos aparecen en la parte inferior de la pantalla.

2. Detectar y emparejar características

SfM → Pairwise Matching → Compute Missing Match

Equivalente en menú: Ctrl+M
El proceso buscará puntos SIFT en cada imagen y los emparejará. Puede tardar entre 2 y 20 minutos.

3. Reconstruir (SfM)

SfM → Reconstruct Sparse → Reconstruct

Equivalente: Ctrl+R
La interfaz mostrará las cámaras orientadas (pirámides azules) y la nube dispersa.

4. Guardar el proyecto

File → Save NView Match

Guarda el archivo .nvm con todas las posiciones de cámara.

5. Ejecutar CMVS + PMVS2

SfM → Reconstruct Dense → Run CMVS/PMVS

Equivalente: Ctrl+D
VisualSFM ejecutará CMVS y PMVS2 automáticamente. El tiempo varía de 20 minutos a varias horas.

Uso desde la línea de comandos (modo batch)

# Workflow completo en un solo comando
VisualSFM sfm+cmvs /ruta/a/fotos/ proyecto.nvm

# O paso a paso:

# Solo SfM (nube dispersa)
VisualSFM sfm /ruta/a/fotos/*.jpg proyecto.nvm

# CMVS (clustering, necesario si hay >50 fotos)
cmvs proyecto.nvm/ 100   # 100 = máx. imágenes por cluster

# genOption (genera parámetros PMVS2)
genOption proyecto.nvm.cmvs/00/ 1 2 0.7 7 3
#                               ^nivel ^csize ^threshold ^wsize ^minimage

# PMVS2 (nube densa)
pmvs2 proyecto.nvm.cmvs/00/ option-0000.txt

O usar el script incluido:

chmod +x fotogrametria-workflow.sh
./fotogrametria-workflow.sh ./mis_fotos/ nombre_proyecto

Parámetros clave de PMVS2

Parámetro Valor Efecto
level 0 Máxima resolución (muy lento, mucha RAM)
level 1 Equilibrio calidad/velocidad (recomendado)
level 2 Rápido, menor detalle
csize 1–4 Tamaño de celda de muestreo (menor = más denso)
threshold 0.7 Consistencia fotométrica (0=permisivo, 1=estricto)
wsize 7 Ventana de comparación en píxeles
minimage 3 Mínimo de vistas para aceptar un punto

Perfil para fósiles pequeños (alta calidad):

genOption carpeta/ 0 1 0.6 7 3

Perfil para modelos grandes / poca RAM:

genOption carpeta/ 2 4 0.8 7 4

Paso 5: MeshLab (reconstrucción de malla)

Abrir el archivo .ply generado por PMVS2:

File → Import Mesh → seleccionar modelo.ply

Filtros recomendados (en orden)

  1. Limpiar la nube:

    Filters → Cleaning and Repairing → Remove Isolated pieces (wrt Face Num.)

  2. Reconstruir la malla (Poisson):

    Filters → Remeshing → Surface Reconstruction: Screened Poisson
Depth: 10–12 (mayor = más detalle, más lento)

  3. Cerrar agujeros:

    Filters → Remeshing → Close Holes

  4. Simplificar (opcional):

    Filters → Remeshing → Quadric Edge Collapse Decimation
Percentage reduction: 0.5 (reduce a la mitad)

  5. Exportar:

    File → Export Mesh As → .obj / .ply / .stl

Solución de problemas comunes

VisualSFM no abre / error de librerías

# Verificar librerías faltantes
ldd ~/VisualSFM/VisualSFM | grep "not found"

# Instalar lo que falte
sudo apt-get install -y libgfortran5 libgomp1 libglew2.2 libdevil1c2

“CMVS command failed”

  • Verificar que cmvs, pmvs2 y genOption estén en la misma carpeta que VisualSFM
  • Verificar permisos: chmod +x ~/VisualSFM/cmvs ~/VisualSFM/pmvs2

Pocas cámaras orientadas (< 50% de las fotos)

  • Las fotos tienen poco traslape → fotografiar con >60% de superposición
  • Demasiado movimiento de cámara → mover la cámara en pasos pequeños
  • Objeto sin textura → aplicar puntos de referencia (marcadores ArUco)

PMVS2 genera nube muy dispersa

  • Bajar level a 0 para máxima resolución
  • Bajar threshold a 0.6
  • Aumentar el número de fotos (60–100 para objetos pequeños)

Se cuelga o consume toda la RAM

  • Subir level a 2
  • Subir csize a 4
  • Reducir CMVS_MAXIMAGE a 50
  • Cerrar otras aplicaciones

Estructura de archivos de salida

proyecto_output/
├── proyecto.nvm              ← posiciones de cámara (SfM)
├── proyecto.nvm.cmvs/
│   └── 00/
│       ├── models/
│       │   └── option-*.ply  ← nubes densas por cluster  ← RESULTADO
│       ├── txt/              ← parámetros de cámara
│       ├── visualize/        ← imágenes reprocesadas
│       └── option-0000.txt   ← parámetros PMVS2
└── workflow.log              ← log del proceso (si se usó el script)

Referencias

  • VisualSFM (Wu, 2011): http://ccwu.me/vsfm/
  • Binarios Linux x86_64 (Moult): https://github.com/Moult/vsfm-linux-x86_64
  • CMVS/PMVS2 (Furukawa & Ponce, 2010): https://www.di.ens.fr/pmvs/
  • MeshLab: https://www.meshlab.net/
  • Tutorial de referencia (Bezděk): https://www.youtube.com/watch?v=v5p8yCZv7j8