【3DEqualizer教程】如何使用摄影图片建模-创建3D模型（视频详解）

今天我们继续学习 3DEqualizer 图片建模的最后一部分——创建 3D 模型。在本教程中，我们将对跟踪好的特征点，分区建模，并优化模型，最终导出模型和贴图。

在 3DEqualizer 中，使用摄影图片建模分为三大部分：

• 拍摄完美参考帧

• 跟踪参考帧

• 创建带纹理的 3D 模型

练习素材下载链接：

3DEqualizer/PFTrack使用摄影图片建模练习素材百度云下载

如果想自己拍摄摄影测量素材，可以学习这篇视频教程：

【摄影测量】使用照相机、摄影机做摄影测量拍摄教程【视频演示】

下面是具体操作步骤。

一、对第一个区域建模

首先我们选取较高的这一面墙的部分区域，从区域上的点创建一个简易的网格模型，然后删减模型的多余部分，再优化网格模型。

1. 选择区域点，并生成网格模型

在手动跟踪界面，按 Ctrl+Alt 套索选择墙面上的点，然后进入 3D 空间，从这些点上生成模型。

更多点的选择操作，可以参考这个帖子：

【3DEqualizer教程】如何使用自动跟踪遮罩？全方位Mask操作方法！超详细（gif图文详解）

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2. 删减模型上多余的线、面

模型上多余的线和面不仅会影响计算速度，而且会影响优化模型时的精度，所以我们要删除它们。

删除模型上的多余部分后，我们调整一下模型的显示属性，更利于后续优化模型时观看模型。

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3. 优化第一个区域模型

很明显，现在的模型和实际的城楼差别非常大，所以我们要对模型进行优化。

在 3D 空间中，点击 3D Models > Refine Polygons…，设置优化多边形参数。为了计算速度，这里我们将平均三角边长改为 100cm，素材仅来自所有参考摄像机。

然后点击 Refine 3D Model，开始优化模型。随着优化计算，模型会越来越贴近实际的城楼。

我们最终优化出来的结果，窗户部分比较糟糕，需要重新优化。

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4. 再次优化模型

此时我们还是选择步骤2中的简易模型， 打开优化面板，参数和步骤3中的一样，但是此时我们将 Adaptive Triangle Subdivide（自适应三角细分），允许优化的三角形有自适应大小和形状，然后点击 Refine 3D Model，开始优化模型。这样计算时间会更长一点，但是结果会更好。

到这里，第一个区域的模型就优化好啦。

二、继续生成模型区域，并优化

接下来我们按照上面的方法，继续生成剩下的模型部分。

1. 生成并优化第二个模型区域

选择低矮的侧面城墙，创建简易网格。

对网格多余部分进行删减。

选中简易模型，点击 3D Models > Refine Polygons…，设置优化多边形参数，然后点击 Refine 3D Model，开始优化模型。

2. 生成并优化剩余部分的模型

按照上面的方法，继续生成并优化模型。

上面这部分模型优化得不够好，我们使用简易模型再优化一遍。

三、合并模型并导出

因为我们是分区域创建的模型，创建完成后，我们选中所有优化好的模型部分，点击 3D Models > Merge 3D Models，合并所有模型。

现在模型就生成好了，我们可以为模型生成纹理贴图。点击 3D Models > Generate UV Texture Map…，设置纹理参数，导出纹理贴图。为了生成的纹理贴图均匀好看，我们选择从所有的参考帧中生成贴图。

生成贴图后，我们再导出 OBJ 格式的模型。

摄影测量后期解算方法：

有著名的Photoscan，其质量是非常可靠的，另外影视追踪匹配软件PFtrack、3DEqualizer、Nuke都是可以解算的：

【Nnuke摄影测量】CameraTracker使用序列图片重建场景【实例教程】

【PFTrack教程】如何使用Photogrammetry摄影测量（图文详解）

3DEqualizer 图片建模的教程就到这里啦。如有疑问，可以跟帖留言，追光会尽快回复噢。

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