本文介绍根据3DSOM软件，完结侧影概括办法的空间三维模型重建。
本文咱们将根据3D Software Object Modeler（3DSOM）这一软件，对上述办法加以完好的操作，并对作用加以分析。
本文所用到的数据包含马铃薯多视点图片若干与圣诞老人蜡烛多视点图片若干。其间，马铃薯图片数据并不是我自己摄影的，而是他人摄影后发给我的；为便利咱们了解三维建模的根本操作，在对马铃薯加以建模后，在本文的2.2部分，咱们从头从摄影这一根本环节开端，选取一个圣诞老人蜡烛这一新的物件，完好地走一遍三维建模流程，然后让整个操作办法愈加明了。
本文所用软件为：3D Software Object Modeler 4.2.7.4软件、Microsoft相片2020软件。
1 布景知识
通过树立正确模型对不同事物各种属性加以描绘和体现，是现代科学探究事物本身发展、运行规则的一个普遍而重要办法[1]。随着计算机软、硬件技能快速发展，三维立体建模作为一种于数字空间中对研讨方针形状、方位、运动等属性加以再现的技能，逐渐在各范畴研讨中发挥重要作用。
本文第一部分——原理部分，由作物三维信息获取办法这一视点翻开，并着重归纳讨论侧影概括建模办法原理及其操作进程。
1.1 三维信息获取办法
在触摸办法视点，作物三维形状信息的获取可分为触摸式（Contact-）办法与非触摸式（Non-contact-）办法。根据相关文献[2]，对上述两种三维信息获取办法加以讨论。
触摸式办法根据搜集进程不同，进一步可分为人工搜集办法与三维数字化仪搜集办法。其间，人工搜集办法首要用于传统作物几许形状丈量，凭借卷尺、量角器等东西，以手工和肉眼观测为主。其观测办法的不精确导致研讨功率低，所得作用受主观因素影响较大。目前，人工搜集办法运用较少，首要作为一种弥补丈量手段。
三维数字化仪搜集首要指通过传感器记载、跟踪探头于三维空间中的方位，然后完结方针物数字化。其常用仪器包含坐标丈量机（Coordinate Measuring Machine，CMM）、机械臂式三维扫描仪与电磁式三维数字化仪等。三维数字化仪搜集较之人工搜集，功率相对有所提高，但其仍具有操作复杂、存取速度较慢与无法获取方针物表面纹路（探头仅仅可获得方位信息）等问题。因而，其在三维建模范畴亦未发挥首要作用。
非触摸式办法则随着计算机技能的飞速发展而产生。其根据丈量原理不同，可进一步分为主动式办法与被迫式办法。其间，主动式办法凭借仪器主动宣布的可控辐射（激光、超声波等，由这点看与主动遥感、被迫遥感的定义有近似之处），根据方针物透射或反射特性，获取其三维空间特征。根据辐射源或计算原理，主动式办法可持续分为脉冲测距法、结构光与编码光法与CT（Computed Tomography，电子计算机断层扫描）和MRI（Magnetic Resonance Imaging，核磁共振成像）法。
被迫式办法则无需主动面向方针物发射辐射，而仅搜集方针物所反射的太阳辐射。其所需仪器相对较为简略，往往直接由方针物体对应图画（如本文中侧影概括办法所需物体的多视点图画）提取信息，以树立空间三维模型。根据提取信息根据的信息源，被迫式办法可进一步分为单幅图画法、立体视觉法、根据侧影概括法、根据运动图画法与逐层切片恢复法等。
上述各类办法或所需仪器从属联系如图1所示。
图1 作物三维信息获取办法
1.2 侧影概括办法原理及其流程
前述各类作物三维形状信息获取办法中，侧影概括三维建模办法因为相对简便易行，运算速度快，稳定性高[2]，因而广泛应用于农业等范畴。本文便采用这一信息获取办法。将此办法原理与具体操作流程结合，讨论如下。
侧影概括为物体投影在成像平面上图画的外形线条[3]，是了解物体几许形状的一条重要头绪[4]。当以透视投影办法由多个视角调查某一空间方针方针时, 于各视角对应画面中均可得到一条该物体侧影概括线；此处侧影概括线与对应透视投影中心一起确认三维空间中一个一般形状的锥体，而所调查方针物体便坐落这一立体锥体内部。以此类推，不断由不同方向增加对方针物体的观测视角数量，便可使得各对应锥体的外形不断迫临方针物体表面，然后对方针物体外形特征加以空间三维的可视化。上述这一由锥体的交构成的空间包络被称作物体的可见外壳（Visual Hull）[5]。
为获取愈加迫临实践物体表面的可见外壳，使得三维建模作用愈加精确，往往需求由多种方向入手，获取大量视角对应图画；这即为侧影概括办法的“多视点图画获取”进程。该进程为本办法根底数据来源，后期对方针物体进行三维建模所需信息均来源于上述多视点图画。而多视点图画在摄影时需求通过旋转物体或旋转摄像机完结不同方位画面的搜集，然后改动方针物体对应视角的方向与俯仰视点；而后期进行三维建模时需求将不同方向视角的图画树立联系并结合。因而，各图画之间空间方位的联系显得尤为重要。为完结这一重要进程，需求对所获取多视点图画进行“相机定标”，然后确认各图画对应相机摄影方位及其内部相关参数[3]。
相机定标具有多种完结办法。郑国威等[6]运用平面镜反射性质等理论，提出一种根据平面镜的相机内参标定办法；曹煜等[3]对平面镜定标加以改进，提出一种根据成视点平面镜装置的图画三维重建办法，通过几许办法完结相机标定；运用已标定的固定相机或符号点等标定装置进行辅助标定相同是一种常用的相机定标办法[7]。本文即采纳标定装置的辅助相机定标办法，运用定标垫（Calibration Target）对各多视点图画摄影方位加以确认[8]。定标垫如图2所示。
图2 3D S.O.M.软件定标垫
定标垫由15组点调集构成，每个点调集包含四个点，呈放射状排布；点分为大点和小点，不同巨细别离代表不同得分；各点调集对应大点或小点个数均不共同，亦即各点调集对应得分不同，得分不同进而能够确认不同的点调集散布状况。3D S.O.M.软件将根据各图画中不同点调集的方位，然后确认对应图画的摄影方位，并进一步将若干多视点图画方位联系加以求解。相机定标操作在图画导入3D S.O.M.软件时主动加以完结。
此外，各多视点图画还需进行噪声去除、畸变校正等根本图画操作的预处理进程。
结合前述锥体概括生成原理，3D S.O.M.软件通过“概括迫临、极点分析、三角区分”（SAVANT）办法对模型加以树立。首要对所导入的若干多视点图画加以粉饰（Mask）处理，挑选各图片中方针物体所在方位，并将与方针物体无关的布景、定标垫区域等加以辨认；根据各多视点图画方针物体部分信息，获取若干多边形近似概括，并为每一个近似概括加以编号；随后由多边形概括计算得到三个极点，并记载各极点信息；最后，运用三角格网，将完好表面进行区分，然后勾勒出表面细节[8]。上述即为侧影概括办法的“概括提取”与“极点计算及可视外壳生成”进程的完结。至此，生成了方针物体的外形概括模型，但并未包含其具体表面纹路信息。其间，以马铃薯为例，所得三角格网体积模型如图3所示；所得外表面如图4所示。
此外，上述进程中值得一提的是，在由三角格网生成初始表面（体积）后，还需对其加以体积优化、细化表面等进一步优化操作，方可得到终究的方针物体表面形状模型。
图3 马铃薯三角格网外表面
图4 马铃薯未纹路映射外表面
终究，还需根据上述所得三维表面概括模型对应方位信息特色，结合不同多视点图画方位信息，为三维模型表面进行纹路映射，然后使得模型具有更多可视化特征，更好描绘实践物体特色。如图5所示。
图 5 马铃薯纹路映射外表面
在履行主动纹路映射后，或许存在部分方针物体表面区域仍未有纹路或纹路呈现显着跳跃等现象；这多为多视点图画摄影时因部分视点未摄影而呈现相关信息丢掉导致。针对这一问题，可凭借对应图画，面向相关纹路信息丢掉方向进行纹路手动匹配，对细节部分的纹路信息加以弥补。
将侧影概括办法具体操作流程整合，如图6所示。
图 6 侧影概括办法流程
2 三维模型制造
2.1 马铃薯三维模型制造
本部分以马铃薯为例，展现运用3D S.O.M.软件，凭借侧影概括办法制造三维模型的具体流程。一起，对本文操作进程中呈现或值得思考的问题、存在的不足等讨论附于本文第三部分。
2.1.1 多视点图画导入
在3D S.O.M.软件中，单击“File”→“New Project”，在弹出的文件挑选窗口中挑选马铃薯多视点图画，并挑选“翻开”。若需翻开已有模型文件，可在前述“File”中挑选“Open”。
2.1.2 图画粉饰
图画粉饰可通过两种办法进行。一是凭借“Processing”菜单栏中“Mask All Images”模块加以批量粉饰，二是直接进入单张图画“Edit Masks”界面，凭借“Auto Mask”模块中按钮加以单张粉饰。二者在具体粉饰作用方面并无差异，而若挑选后者，则会主动翻开粉饰阈值操控条。下图左边为第一种粉饰办法履行后界面，右侧为第二种粉饰办法履行后界面。
粉饰时需求留意，不要对方针物体顶部与底部图画加以处理，以避免此类图画粉饰后与其他正常粉饰图画混杂并参加建模，然后导致作用过错或模型残损等状况。
操作进程中，为避免软件溃散带来的不便，能够及时对所做作用加以保存。保存默许格局为“.som”文件，该文件包含多视点图画及其粉饰、建模等悉数信息。
在对主动粉饰作用进行完善进程中，可别离凭借“Round Brush”与“Outline curve”对错分区域加以修正。在个人实践操作中发现，两种修正东西各有其利与弊——“Round Brush”办法对一些零散、细碎的错分小区域的修正功率较高，但相对较为简单触碰到无错区域（行将马铃薯表面过错修正为非马铃薯表面）；而针对后者，“Outline curve”办法通过圈画区域的办法纠错，对较大错分区域的修正较为便利，但圈画进程本身全体较为耗时，关于零星存在的错分区域而言修正功率不如前者。下图所示别离为“Round Brush”修正办法与“Outline curve”修正办法。
别离对悉数多视点图画（顶部与底部图画除外）进行相同操作，完结所有粉饰工作。
2.1.3 表面生成与优化
在3D S.O.M.软件中，单击“Processing”→“Generate Surface”，在弹出的选项窗口中挑选第一项“线框生成”。该界面共有三个选项，其次别离为“表面优化”与“细分表面装备”；在生成表面进程中，需求顺次履行上述三个选项所对应进程。
其间，在生成原始外表面而未对其加以优化时，能够看到所得马铃薯表面具有显着尖利部分，好像“刀痕”；而在对表面进行优化后，则能够调查到对应尖利区域显着平缓，杰出部位被削弱。由此能够看出优化表面进程对所得模型加以了恰当滑润处理。
下图别离展现出优化前马铃薯表面两处尖利部分（前两图）及其优化后的作用（后两图）。
此外，在履行表面生成或优化进程时，能够显着看到3D S.O.M.软件在操作时视图会随之产生及时的改动，便运用户实时根据建模进程中物体表面所产生的改动加以调整（如暂停或停止程序履行）。这一特色与我专业前期触摸到的许多相关软件（ArcMap、ENVI等）有所不同。
下图即为履行表面优化时截图；履行时能够显着看到本来尖利的区域转为滑润。
终究所得优化后的表面生成作用如下所示。能够看到，所得终究作用较之原始马铃薯外形非常挨近，且其上尖利部分得到充分滑润，视觉方面亦显得尤为逼真。
2.1.4 纹路映射
纹路映射行将原有方针物体表面色彩、形状散布等特色映射至前述进程所得表面模型。
在3D S.O.M.软件中，单击“Processing”→“Generate Texture Maps”，装备相关参数后即可开端主动纹路映射。能够看到，在纹路映射操作履行进程中，马铃薯模型表面相同实时产生着改动。其改动以区域为单元，每次纹路映射或调整往往是区域性全体产生改动（如马铃薯某一方向表面瞬间全体呈现纹路）。由这一改动规则或许能够估测，3D S.O.M.软件的纹路映射相同是根据多视点图画方位信息与前述所得模型已有方位信息，将某一方向摄影图片的纹路映射至该方向对应表面模型方位。另一方面，随后的纹路手动匹配操作相同能够证明这一或许性。
纹路主动映射结束后，得到带有表面纹路信息的马铃薯空间三维模型；但一起，因为遭到摄影视点等影响，马铃薯纹路在其顶部与底部具有必定残损或骤变等，别离如下图所示。
显然，需求对上述纹路过错加以解决。而如前所述，多视点图画中顶部摄影与底部摄影对应图片均未参加建模；其作用之一即为为主动生成纹路后的模型表面加以细节区域或遮挡区域的纹路优化。
选中顶部或底部图片，右键挑选“Align Images”选项，即可将此幅图画与所得模型一起闪现于窗口中。当图片中马铃薯与模型马铃薯在方位、视点等方面均共一起，即可确认主动纹路映射操作。
一起，主动纹路映射模块具有许多操作选项。关于这些操作选项的测验与作用对比，附于本文第三部分。
操作结束，别离查看马铃薯模型顶部与底部纹路状况，能够看到其本来突兀的残损或骤变均得以解决，全体作用良好。
2.1.5 模型查看
通过前述进程，成功获得具有表面纹路特征的马铃薯空间三维模型。此刻，还可对模型加以进一步查看，确认其表面是否具有显着体积过错或纹路残损等问题。
在查看进程中，发现个人所得作用在马铃薯尖头方位处存在一块残损。找到对应视点的图画，进行手动纹路匹配。所得作用虽有必定改善，但这一残损仍然存在。个人认为这一问题或许是因为粉饰进程中个别区域过粉饰导致的。
2.1.6 模型定性描绘
结合所得模型，测验对其加以必定定性描绘。
外形方面，本文所得模型呈现出较为细长的椭圆形，全体较为规则（具体形状会随着模型调查视点产生必定改动）；椭圆长轴两头所对应方位呈现出一端较粗、一端较细的散布特征，如下图所示。上述特色与市面上常见马铃薯非常挨近。
表面纹路特征方面，所得模型全体色彩为土黄色，未调查到青色、微绿色等不健康色彩，由这一视点表明其较为新鲜，可食用。其间一面大都区域色彩较浅（但亦有部分色彩较深的小区域），另一面相对则较深；表面散布有较多黑斑，大都黑斑面积较小，但亦有个别面积较大黑斑。长时间湿润土壤埋葬、薯类重茬导致的晚疫病等均或许造成马铃薯黑斑，属于正常现象；而本模型对应马铃薯黑斑全体状况较好，但其小面积黑斑数量全体偏多，若食用还需加以留意。此外，由表面纹路、滑润等视点观之，能够看到马铃薯在摄影多视点图画前通过必定清洗，并无土壤颗粒等杂物。
下图即为此马铃薯表面全体色彩偏暗、黑斑较多区域。
2.1.7 模型定量描绘
凭借尺子东西对马铃薯模型尺度加以定量描绘。
在3D S.O.M.软件中，单击“Model Tools”→“Measure Model”，即可通过鼠标挑选模型中待丈量点，并主动求出其对应间隔。 此处需求留意的是，软件主动间隔丈量依赖于所选用定标垫的巨细。因为此马铃薯多视点图画并不是我自己摄影的，因而我也暂未无法获取其摄影时对应定标垫半径巨细，因而关于马铃薯模型的丈量并未更改其单位长度。
丈量得到，在默许单位间隔条件下，这一马铃薯空间三维模型的长度（对应椭圆形的长轴）为78.71mm，宽度（对应椭圆形的短轴）为37.41mm。当然，此处未确认单位间隔的定量数值并不具有实践含义。
在接下来的2.2部分，对个人自选物件进行空间三维建模后，所测定尺度数据均已进行单位长度修正，具有实践含义。
2.2 圣诞老人蜡烛三维模型制造
本部分以第二个范例——圣诞老人蜡烛为例，展现运用3D S.O.M.软件，凭借侧影概括办法制造三维模型的悉数具体流程。一起，对操作进程中呈现的问题、存在的不足等讨论附于本文第三部分。
另一方面，因为在这一圣诞老人蜡烛模型树立前，已先通过马铃薯对模型制造、软件运用等加以较为具体的介绍，因而本部分内容较之前者描绘相对简洁明了。
2.2.1 多视点图画获取与导入
凭借侧影概括办法建模时，其对物体的外形特征、摄影光照与视点等具有必定的要求。在确认运用圣诞老人蜡烛进行空间三维建模前，曾别离屡次测验不同物体（包含不同色彩、不同外形、不同巨细等）、不同摄影环境（包含挨近窗口、远离窗口等）与不同光照条件（包含纯日照、台灯光源、手电筒光源等）等图片的建模，并终究根据所得摄影图画作用、图画粉饰作用等确认选用圣诞老人蜡烛所对应多视点图画进行后续操作。
其间，在挑选方针物体、挑选摄影环境与实践摄影进程中，具有较多需求留意之处。如在方针物体挑选上，需求留意物体不要过于纤细或复杂，不具有或较少具有通明部分，且不能够过大导致遮挡大部分定标垫点调集信息；在摄影环境选取上，需留意布景（因为在家中完结本文，暂时未找到相似幕布的布景）不可过于冗杂，尤其需求与方针物体色彩具有较强区分度，且朝向方针物体的光线应当充足；在摄影进程中，必须操控方针物体与定标垫之间方位不产生相对移动，且图片需求尽或许多地包含定标垫点调集。
圣诞老人蜡烛的多视点图画摄影结束后，将其导入软件，如下图（其间仅列出部分图画）。
下图即为部分圣诞老人蜡烛对应图画。
2.2.2 图画粉饰
根据本文2.1部分所示办法，对所导入的圣诞老人蜡烛多视点图画进行图画粉饰。
或许是因为家中图画摄影作用不如实验室专业仪器摄影作用，个人自选物件的多视点图画主动粉饰作用较之前述马铃薯等作物较差，图画中往往具有较大面积区域需求通过“Round Brush”与“Outline curve”东西加以处理。其间，一副主动粉饰作用相对较好的图画如下。
2.2.3 表面生成与优化
图画粉饰结束后，运用前述办法对圣诞老人蜡烛图画别离进行线框生成、表面优化与细分表面装备。
考虑到本次自选物件的图画摄影与粉饰作用较之前述马铃薯略差，因而在履行表面生成与优化进程时亦曾担心所得作用或许不理想。而随着程序履行，能够看到圣诞老人的模型逐渐闪现。
下图为初始表面生成所得作用。
下图为表面生成并优化后所得作用。
下图为表面生成、优化并细分后所得作用。
能够看到，上述初始表面已具有必定圣诞老人形状，但其表面尖利处相对较多；优化后将一些显着的尖利或骤变部分加以消除，但其仍然存在必定数量的尖利地带；终究细分作用则彻底将模型外表面的不合理沟壑加以滑润，然后进一步加深了圣诞老人的原有形状。
2.2.4 纹路映射
根据前述办法，由多视点图画（包含顶部与底部图画）对圣诞老人蜡烛模型进行纹路映射。所得作用如下图（其间将软件View Model的布景色彩修正为蓝紫色）。
2.2.5 模型定性描绘
根据所得模型终究作用，对其加以定性描绘。
在色彩方面，能够看到模型色彩非常鲜艳，其赤色外套、绿色手套、青色礼品袋、黄色脸颊与皮带扣，以及白色胡须与头发、黑色皮带与皮鞋等都体现得非常清晰。一起能够留意到，圣诞老人外形反光程度较为显着。究其原因，一是因为原始物件为蜡烛，本身本来反光较为显着；二是因为在摄影时个人开启了手电筒作为光源，然后在相片中呈现反光区域。而与此一起，在圣诞老人身体部位的侧方与后方，部分区域呈现颗粒状、不均匀的色彩散布趋势；这一问题一方面是因为该物件本来色彩散布就有不均匀状况，另一方面猜想亦与摄影时光照条件有关。
在外形方面，能够看到包含脸颊、胡须动摇、衣摆在内的细节都被清晰刻画出。但相同在其身侧（右侧臂下，如下图）呈现必定模糊部分。针对这一模糊状况，个人认为是因为其坐落胳膊下方，在多视点图画中并未摄影到具体信息；而底部图画则因为其脚掌较大，导致遮挡视线，相同不能够获取到圣诞老人臂下的信息。
2.2.6 模型定量描绘
此处相同凭借尺子东西对圣诞老人模型加以定量描绘。
如前所述，在对模型进行丈量时，需求首要清晰所用定标垫的单位长度。通过丈量，获知我在摄影圣诞老人图画时对应定标垫半径长度为83.2mm，因而先将这一数据导入软件后进行丈量。
通过丈量，可知圣诞老人蜡烛空间三维模型高（由顶部蜡烛芯至底部皮鞋）为82.07mm，宽（由左手礼品袋至右手）为52.81mm，厚（由前胸方位至后背方位）为41.07mm。
3 问题与思考
前述操作部分已罗列部分实践进程中自己的思考与了解，本部分则对前述未提及的问题加以讨论。
3.1 底部图片方位移动问题
如前所述，多视点图画在摄影时，方针物体与定标垫之间不允许呈现相对移动。而若需对物体底部加以摄影，其往往需求改动物体方位（如将马铃薯本来朝下一面翻转至朝上、将圣诞老人蜡烛倒置等）。这好像看上去不满足相对方位不移动的要求。
针对这一问题，查阅相关资料可知，顶部与底部图画并不属于“多视点图画”范畴，因而相对方位这一限定对其而言并无要求。此外，进一步思考还能够发现，在运用顶部与底部图片进行纹路手动匹配时，咱们需求手动调整图画中方针物体与已有模型的相对方位——这一步在一些视点上能够认为是通过“人工”的办法进行了顶部或底部图画的“定标”；而之所以要求前述多视点图画相对方位不变正是因为软件需求凭借其与定标垫的方位联系加以主动进行定标。因而，便能够解说底部图片（包含顶部图片）无需规则相对方位不变的原因。亦正因如此，在发现圣诞老人蜡烛无法自主倒立后，我测验用手协助其自主倒立，且软件并未报错。
3.2 顶部与底部图片归入建模问题
在运用马铃薯进行空间三维建模时，我测验不剔除顶部与底部图片，而是将其归入建模图片范围；本来期望调查这种操作或许会带来何种过错作用，但发现软件并未报错，且生成的模型无反常。
针对这一问题，目前个人认为，这是因为在粉饰进程中，我并未直接挑选所有图画的批量粉饰，而是对其它视点的图画别离加以粉饰——即终究参加建模的图画别离为通过粉饰的多视点图画与未通过粉饰的顶部与底部图画。而建模时软件或许直接不考虑未粉饰的顶部与底部图画（或软件亦考虑顶部与底部图画，但因为其未通过粉饰，使得程序无法由这些图片中获取有用的信息），然后进一步得到了无过错的建模作用。
3.3 阈值对粉饰作用影响问题
在调整粉饰阈值操控条时发现，有些状况下阈值巨细与粉饰作用好像并无绝对联系。例如，在实践中，往往应当粉饰阈值操控条越大，过粉饰的或许性即越大（即方针物体被当作非方针物体的或许性越大），反之则反；而在一副马铃薯图画中发现，增大操控条反而能够得到较好的马铃薯图画粉饰作用，调小阈值操控条则使得马铃薯被过粉饰，仅剩下支撑架。如下所示，左图对应较大阈值操控条，右图为较小阈值操控条。
针对这一问题，目前暂未彻底清楚；但个人认为是因为算法、阈值数值与对应这幅马铃薯图画像素散布特征归纳导致的。
3.4 欠粉饰与过粉饰热点区域问题
对若干多视点图画履行主动粉饰，往往会呈现欠粉饰与过粉饰现象。操作中发现，呈现这类问题的区域往往是间隔方针物件较近、与方针物件色彩较相似的区域，如下所示。
由此可知，3D S.O.M.软件的粉饰算法应当是凭借于挨近像元之间的像素差异及其联系等加以完结的。
3.5 纹路手动匹配装备问题
本文屡次运用纹路手动匹配操作。在匹配前，需求调整对应图画与所树立模型之间的方位联系，这一进程对应了软件中较多选项或装备。测验对这些选项加以测验。
首要，在界面中存在“Guess Orientation”选项。结合其英文解说与实践操作状况，个人判别这一选项是对图画与模型之间最有或许的方位联系加以遍历，并保存最为挨近的方位联系，然后便运用户挑选二者最匹配的空间方位。而在图画与模型方位相差较大时这一选项不可选。如下图。
而在二者方位相对较为吻合时，这一选项可选。如下图。
其次，这一进程中还包含“Optimise Alignment”选项。相同结合英文阐明与操作实践状况，个人认为这一选项是为了便运用户在将图画与模型结合后，根据图画对模型的几许形状加以完善。其所对应的三个选项可别离供用户挑选更精确的几许方针（用以手动匹配纹路的图画更精确、已有的模型更精确、二者相同精确），并在后期履行操作时根据用户的挑选加以恰当调整。
如下图，能够看出图画中马铃薯的概括对原有马铃薯的几许表明优于已有模型的表达，因而选用第一个选项；则后续纹路匹配进程中若遇到问题，或许将优先以图画中的几许概括为准。
而这一选项下方的“Start”，则应为主动判别图画与模型几许孰优孰劣的按钮。如下图，图画与模型几乎严丝合缝；其履行“Start”后程序主动选中了“the same”选项。
此外，在装备结束后，所弹出的窗口闪现可进行的操作不单单是纹路匹配，还能够一起对几许表面加以完善，如下图所示。这或许能够进一步表明上述“Optimise Alignment”选项对模型的优化含义。
3.6 多视点图画横、竖状态问题
在本文实践进程中发现，因为凭借手机摄影多视点图画，部分图画或许会呈现尺度与其他图片不符合的状况，尤其是图画的横、竖状态不共同这一问题较为简单呈现。
先后测验修正相片属性、运用Windows相片应用修改等操作均无果。随后发现，若在一个从未呈现过反常尺度图画的Project中，挑选任意图画并替换，能够使得替换图画符合该Project原有尺度，如下图。
将这幅本来横向的图片替换为一幅本来为竖向的图画“test.jpg”，能够看到进入Project的“test.jpg”主动变为横向。
而若Project在创建后呈现过反常尺度图画，则该办法无效。如下图，其间已含有竖向图画（打叉的三幅图），则无论怎样替换，进入的图画均不再主动调整为横向。
3.7 模型底部凸起问题
在制造圣诞老人蜡烛模型结束后，发现所得模型下部（圣诞老人脚部）具有略微凸出部分，如下图红线内部。
个人认为，导致这一现象的原因是因为在摄影多视点图画进程中，对其身体下侧视点的摄影不够充分，然后软件对圣诞老人底部的建模更多是根据其侧身视点的图画加以完结，然后在底部呈现必定偏差。
针对这一问题，目前发现两种解决办法。首要能够凭借“Alignment”，直接根据其侧身图画手动对模型表面加以修正（如本文3.5部分）；其次能够通过“Edit Geometry”模块“Move clip plane”与“Clip model”相结合的办法加以底部凸出部分裁剪。
首要，针对上述第一种解决办法，个人测验后发现运用圣诞老人蜡烛的侧身图画对模型表面加以调节后，其建模作用好像的确有所改动，但这一作用非常不显着——甚至置疑其有所改动或许仅仅自己的心理作用导致；估测这一作用相同是因为我的摄影相片全体视点过高（俯角偏大）导致的。因而随后测验运用上述第二种解决办法。但发现，这一解决办法较之第一种，的确能够显着完结模型底部凸出部分的裁剪（如下图）；但因为裁剪操作履行后需运用“Clip model”功能将裁剪应用至模型，而点击“Clip model”后其表面纹路将被主动抹去（若不点击“Clip model”，会呈现如下下图所示状况），因而需求从头生成纹路；而在从头生成纹路的进程中，我的软件总是会在操作履行5%左右时停止片刻，并随后强制退出。尽管通过屡次测验，而这一纹路映射时强制退出的过错均未解决。
除上述操作之外，目前自己并未找到针对模型底部凸出部分的第三种解决办法。尽管这一问题并未得到良好解决，但自己加深了摄影视点对侧影概括办法影响的认识。其原理亦非常简略，即多视点图画的摄影视点、相片数量与质量等都将对物体的概括产生影响；而物体的侧影概括是这一三维模型重建办法的核心。因而，模型终究表面与多视点图画摄影状况密切相关。
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