回复于：【Nuke合成】CameraTracker中Stills(静帧)场景摄影测量（图文详解）

静帧跟踪排障

有些静帧序列不可避免地会产生问题，有许多跟踪前检查和跟踪后细化参数的方法，可以帮助 CameraTracker 排障。

我们可以添加 User Track 改进跟踪数据。

预跟踪检查

• 对于标准序列，要避免静帧之间的冗余过多或过少，一般来说，我们应该保证场景中的每个部分都能包含在3到4张图片中，两个静帧之间内容的最大变化为20～25%。

• 将同一个对象拍摄到3张照片中，最好是4张。

比如，如果是围绕物体拍摄，每15～25度拍摄一张照片就够了（360度需要约16张照片）。

跟踪后优化

我们可以使用下面几个参数优化一组特征跟踪点，然后重新跟踪以提高获得良好解算的机会：

• Minimum Length – 最小长度，设置最小可接受的跟踪长度阈值，这个长度指的是时间长度，以帧为单位。不达标的特征点将被排除。

如果镜头时间比较长且摄像机移动速度慢，我们最好从长的跟踪轨迹中生成解算。如果短的跟踪轨迹很多，可能会在计算摄像机时导致噪声，使结果不准确，在解算前我们最好移除这些短的跟踪点。

• Track Threshold – 跟踪阈值，此参数决定 CameraTracker 对跟踪点的宽容度。

降低此阈值将使跟踪对图像更改更宽容，从而产生更长的跟踪轨迹。

小提示：我们可以按 F 键，将选中的曲线最大化的展示在坐标图中。

重新跟踪部分帧范围

优化特征点后，我们不一定要重新跟踪整个序列，我们可以使用 Update Track 来分析特定的帧范围。

1. 使用上述参数优化特征点。

2. 点击 Update Track。

此时会弹出一个对话框让我们设置要更新的帧范围。

3. 设置帧范围，然后点击 OK。

CameraTracker 会重新跟踪选中的范围，并将跟踪数据合并到已有的跟踪点中。

注意：我们可能会发现 Camera Tracker 在重新跟踪前会重新检测现有帧上的特征点，这种情况一般会发生在缓存的特征点数据已被清除且需要重建时。