ReconstructFull API

ReconstructFull ist die einfachste und benutzerfreundlichste vollständige Rekonstruktionsschnittstelle, geeignet für schnelle Projekteinrichtung und neue Benutzer. Sie verarbeitet automatisch den kompletten Workflow von Bildmetadaten-Extraktion, Aerotriangulation und 3D-Rekonstruktion.

🎯 Schnittstellenmerkmale

✅ Hoher Automatisierungsgrad: Liest automatisch GPS- und Kamerainformationen aus Bild-EXIF
✅ Einfache Konfiguration: Minimal erforderlich ist nur die Angabe des Bildpfads
✅ Alles in einem: Generiert Endergebnisse direkt aus Bildern
✅ Intelligente Optimierung: Wählt automatisch optimale Verarbeitungsparameter

📋 Parameterdetails

Erforderliche Parameter

Parametername	Typ	Beschreibung	Beispielwert
`license_id`	int	SDK-Lizenz-ID	`9200`
`working_dir`	string	Arbeitsverzeichnispfad	`"C:/Projects/MyProject"`
`gdal_folder`	string	GDAL-Datenverzeichnis	`"C:/MipMap/SDK/data"`
`coordinate_system`	object	Eingabe-Koordinatensystem	Siehe Beschreibung unten
`image_meta_data`	array	Bildliste	Siehe Beschreibung unten
`input_image_type`	int	Bildtyp	`1`=RGB, `2`=Multispektral, `3`=Infrarot
`resolution_level`	int	Genauigkeitsstufe	`1`=Hoch, `2`=Mittel, `3`=Niedrig

Optionale Parameter - Ausgabesteuerung

Parametername	Typ	Standardwert	Beschreibung
`generate_obj`	bool	false	OBJ-Format-Modell generieren
`generate_ply`	bool	false	PLY-Format-Modell generieren
`generate_osgb`	bool	false	OSGB-Format generieren (Schrägluftbild)
`generate_3d_tiles`	bool	false	3D Tiles generieren (Cesium)
`generate_las`	bool	false	LAS-Punktwolke generieren
`generate_pc_ply`	bool	false	Punktwolke PLY generieren
`generate_pc_osgb`	bool	false	Punktwolke OSGB generieren (LOD)
`generate_pc_pnts`	bool	false	Punktwolke PNTS generieren (3D Tiles)
`generate_geotiff`	bool	false	Orthofoto generieren
`generate_tile_2D`	bool	false	2D-Kacheln generieren
`generate_2D_from_3D_model`	bool	false	Orthofoto aus 3D-Modell generieren

Optionale Parameter - Koordinatensystem

Parametername	Typ	Standardwert	Beschreibung
`coordinate_system_3d`	object	Local/LocalENU	Ausgabe-3D-Koordinatensystem
`coordinate_system_2d`	object	LocalENU	Ausgabe-2D-Koordinatensystem

Optionale Parameter - Erweiterte Funktionen

Parametername	Typ	Standardwert	Beschreibung
`gcp_path`	string	-	Kontrollpunkt-Dateipfad
`gcp_coor_sys`	object	-	Kontrollpunkt-Koordinatensystem
`use_image_position_constraint`	bool	true	Bildpositionsbeschränkung verwenden
`fast_mode`	bool	false	Schnellmodus (geringere Qualität)
`min_avali_memory_size`	float	16.0	Minimal verfügbarer Speicher (GB)
`output_block_change_xml`	bool	false	Block Exchange XML ausgeben

📝 Datenstrukturdetails

coordinate_system Objekt

{
  "type": 2,              // 1=Projektion, 2=Geografisch, 3=Geozentrisch
  "type_name": "Geographic",
  "label": "WGS 84",     // Koordinatensystemname
  "epsg_code": 4326      // EPSG-Code
}

image_meta_data Array-Elemente

Grundformat (automatisches EXIF-Lesen)

{
  "id": 1,                           // Eindeutige Kennung
  "path": "C:/Images/DJI_0001.JPG",  // Bildpfad
  "group": "camera_1"                // Optional: Kameragruppierung
}

Vollständiges Format (benutzerdefinierte Metadaten)

{
  "id": 1,
  "path": "C:/Images/IMG_0001.JPG",
  "group": "nadir",                  // Kameragruppenname
  "meta_data": {                     // Benutzerdefinierte Metadaten
    "width": 6000,                   // Bildbreite (Pixel)
    "height": 4000,                  // Bildhöhe (Pixel)
    "pos": [114.123456, 22.123456, 100.5],  // [Längengrad, Breitengrad, Höhe]
    "pos_sigma": [0.05, 0.05, 0.10], // [X-Genauigkeit, Y-Genauigkeit, Z-Genauigkeit] (Meter)
    "focal_length": 24.0,            // Brennweite (Millimeter)
    "pixel_size": 0.00391            // Pixelgröße (Millimeter)
  }
}

Kameragruppierung (group) Parameter

Für Multi-Kamera-Systeme, um Bilder verschiedener Kameras gruppiert zu verarbeiten:

"image_meta_data": [
  {"id": 1, "path": "nadir/IMG_001.jpg", "group": "nadir"},
  {"id": 2, "path": "nadir/IMG_002.jpg", "group": "nadir"},
  {"id": 3, "path": "oblique_f/IMG_001.jpg", "group": "oblique_forward"},
  {"id": 4, "path": "oblique_b/IMG_001.jpg", "group": "oblique_backward"},
  {"id": 5, "path": "oblique_l/IMG_001.jpg", "group": "oblique_left"},
  {"id": 6, "path": "oblique_r/IMG_001.jpg", "group": "oblique_right"}
]

Häufige Gruppierungsszenarien:

Fünf-Objektiv-Schrägluftkamera: nadir, oblique_forward, oblique_backward, oblique_left, oblique_right
Dual-Kamera-System: wide_angle, telephoto
Multi-Drohnen-Kooperation: drone_1, drone_2, drone_3
Multi-Temporal: morning, afternoon

Erklärung der Parameter pos und pos_sigma

pos Parameter:

Format: [Längengrad, Breitengrad, Höhe] oder [X, Y, Z] (abhängig vom Koordinatensystem)
Einheit: Grad und Meter für geografisches Koordinatensystem, Meter für Projektionskoordinatensystem
Zweck: GPS-Informationen in EXIF überschreiben oder Position für GPS-lose Bilder bereitstellen

pos_sigma Parameter:

Format: [σ_X, σ_Y, σ_Z]
Einheit: Meter
Bedeutung: Standardabweichung der Positionsmessung in jede Richtung (1σ)
Zweck: Als Gewicht in der Aerotriangulations-Optimierung verwendet, höhere Genauigkeit (kleineres σ) bedeutet größeres Gewicht

Typische Werte:

Positionierungsmethode	σ_X/σ_Y	σ_Z	Beschreibung
RTK-Festlösung	0.02-0.05m	0.05-0.10m	Höchste Genauigkeit
PPK-Nachbearbeitung	0.03-0.08m	0.08-0.15m	Hohe Genauigkeit
Normales GPS	2-5m	3-8m	Standardgenauigkeit
Manuelle Schätzung	0.5-2m	1-3m	Niedrige Genauigkeit

📝 Konfigurationsbeispiele

Minimale Konfiguration

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "C:/Projects/QuickStart",
  "gdal_folder": "C:/MipMap/SDK/data",
  "input_image_type": 1,
  "resolution_level": 2,
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "label": "WGS 84",
    "epsg_code": 4326
  },
  "image_meta_data": [
    {"id": 1, "path": "C:/Images/DJI_0001.JPG"},
    {"id": 2, "path": "C:/Images/DJI_0002.JPG"},
    {"id": 3, "path": "C:/Images/DJI_0003.JPG"},
    {"id": 4, "path": "C:/Images/DJI_0004.JPG"},
    {"id": 5, "path": "C:/Images/DJI_0005.JPG"}
  ],
  "generate_obj": true,
  "generate_geotiff": true
}

Multi-Kameragruppen-Konfigurationsbeispiel

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "D:/Projects/MultiCamera",
  "gdal_folder": "D:/MipMap/SDK/data",
  "input_image_type": 1,
  "resolution_level": 1,
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "label": "WGS 84",
    "epsg_code": 4326
  },
  
  // Multi-Kamera-Bildgruppierung
  "image_meta_data": [
    // Nadir-Kamera
    {"id": 1, "path": "nadir/IMG_001.jpg", "group": "nadir"},
    {"id": 2, "path": "nadir/IMG_002.jpg", "group": "nadir"},
    
    // Vorwärts-Schräg-Kamera
    {"id": 3, "path": "forward/IMG_001.jpg", "group": "oblique_f"},
    {"id": 4, "path": "forward/IMG_002.jpg", "group": "oblique_f"},
    
    // Weitere Kameragruppen...
  ],
  
  "generate_osgb": true,
  "generate_3d_tiles": true
}

Benutzerdefiniertes POS-Konfigurationsbeispiel

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "D:/Projects/PPK_Project",
  "gdal_folder": "D:/MipMap/SDK/data",
  "input_image_type": 1,
  "resolution_level": 1,
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "label": "WGS 84",
    "epsg_code": 4326
  },
  
  // Hochpräzise PPK-nachbearbeitete Positionsdaten verwenden
  "image_meta_data": [
    {
      "id": 1,
      "path": "images/DJI_0001.JPG",
      "meta_data": {
        "width": 5472,
        "height": 3648,
        "pos": [114.305421, 22.596013, 120.543],  // Präzise Position nach PPK-Verarbeitung
        "pos_sigma": [0.03, 0.03, 0.05]  // PPK-Genauigkeit
      }
    },
    {
      "id": 2,
      "path": "images/DJI_0002.JPG",
      "meta_data": {
        "width": 5472,
        "height": 3648,
        "pos": [114.305512, 22.596089, 120.621],
        "pos_sigma": [0.03, 0.03, 0.05]
      }
    }
    // ... weitere Bilder
  ],
  
  "generate_obj": true,
  "generate_geotiff": true
}

Vollständiges Konfigurationsbeispiel (mit GCP)

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "D:/Projects/HighPrecision",
  "gdal_folder": "D:/MipMap/SDK/data",
  "input_image_type": 1,
  "resolution_level": 1,
  
  // Eingabe-Koordinatensystem - WGS84
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "label": "WGS 84",
    "epsg_code": 4326
  },
  
  // Ausgabe-Koordinatensystem - UTM
  "coordinate_system_3d": {
    "type": 3,
    "label": "WGS 84 / UTM zone 50N",
    "epsg_code": 32650
  },
  
  // Kontrollpunkte
  "gcp_path": "D:/Projects/HighPrecision/gcps.txt",
  "gcp_coor_sys": {
    "type": 3,
    "label": "WGS 84 / UTM zone 50N",
    "epsg_code": 32650
  },
  
  // Bildliste
  "image_meta_data": [
    {"id": 1, "path": "D:/Data/flight1/IMG_001.JPG"},
    {"id": 2, "path": "D:/Data/flight1/IMG_002.JPG"},
    // ... weitere Bilder
  ],
  
  // Alle Formate ausgeben
  "generate_obj": true,
  "generate_osgb": true,
  "generate_3d_tiles": true,
  "generate_las": true,
  "generate_geotiff": true,
  "generate_tile_2D": true
}

💾 Ausgabestruktur

Nach Abschluss der Verarbeitung wird die folgende Struktur im Arbeitsverzeichnis generiert:

working_dir/
├── products/              # Endergebnisse
│   ├── models/           # 3D-Modelle
│   │   ├── model.obj    # OBJ-Format
│   │   ├── model.mtl    # Materialdatei
│   │   ├── textures/    # Texturbilder
│   │   └── tileset.json # 3D Tiles
│   ├── pointcloud/       # Punktwolkendaten
│   │   └── cloud.las    # LAS-Format-Punktwolke
│   └── orthophoto/       # Orthofoto
│       ├── ortho.tif    # GeoTIFF
│       └── tiles/       # Kacheldaten
├── milestones/           # Zwischenergebnisse
│   ├── at_result/       # Aerotriangulationsergebnis
│   ├── roi.json         # ROI-Bereich
│   └── report.html      # Verarbeitungsbericht
└── log/                  # Protokolldateien
    └── log.txt          # Detailliertes Protokoll

🎯 Nutzungsempfehlungen

Geeignete Szenarien

✅ Schnelle Prototyperstellung und Tests
✅ Standard-Luftbildprojekte
✅ Automatisierte Stapelverarbeitung
✅ Einsteiger-Lernen

Ungeeignete Szenarien

❌ Feinsteuerung der Verarbeitungsparameter erforderlich
❌ Verwendung von Kontrollpunkten erforderlich
❌ Überprüfung von Zwischenergebnissen erforderlich
❌ Spezielle Kameras oder Sensoren

🔧 Erweiterte Techniken

1. Stapelverarbeitung mehrerer Projekte

import json
import subprocess
from pathlib import Path

def batch_process(project_list):
    for project in project_list:
        # Konfiguration erstellen
        config = {
            "license_id": 9200,
            "working_dir": f"./output/{project['name']}",
            "gdal_folder": "./data",
            "coordinate_system": {"type": 2, "epsg_code": 4326},
            "image_meta_data": [
                {"id": i+1, "path": str(img)} 
                for i, img in enumerate(project['images'])
            ],
            "input_image_type": 1,
            "resolution_level": 2,
            "generate_obj": True,
            "generate_geotiff": True
        }
        
        # Konfiguration speichern
        config_path = f"./config_{project['name']}.json"
        with open(config_path, 'w') as f:
            json.dump(config, f, indent=2)
        
        # Verarbeitung ausführen
        subprocess.run([
            "reconstruct_full_engine.exe",
            "-reconstruct_type", "0",
            "-task_json", config_path
        ])

2. Automatische Parameteroptimierung

def optimize_parameters(image_count, available_memory_gb):
    """Parameter automatisch basierend auf Projektgröße auswählen"""
    
    # Auflösungsstufe
    if image_count < 100:
        resolution_level = 1  # Hohe Genauigkeit
    elif image_count < 500:
        resolution_level = 2  # Mittlere Genauigkeit
    else:
        resolution_level = 3  # Niedrige Genauigkeit (große Projekte)
    
    # Ausgabeformate
    if available_memory_gb > 32:
        formats = {
            "generate_obj": True,
            "generate_osgb": True,
            "generate_3d_tiles": True,
            "generate_las": True
        }
    else:
        formats = {
            "generate_obj": True,
            "generate_las": False
        }
    
    return resolution_level, formats

3. Fortschrittsüberwachung

import re
import time
from threading import Thread

def monitor_progress(log_file):
    """Verarbeitungsfortschritt überwachen"""
    
    def read_progress():
        with open(log_file, 'r') as f:
            f.seek(0, 2)  # Zum Dateiende springen
            while True:
                line = f.readline()
                if line:
                    match = re.search(r'\[PROGRESS\] (\d+)%', line)
                    if match:
                        progress = int(match.group(1))
                        print(f"\rFortschritt: {'█' * (progress//2)}{'░' * (50-progress//2)} {progress}%", end='')
                time.sleep(0.1)
    
    thread = Thread(target=read_progress, daemon=True)
    thread.start()

❓ Häufig gestellte Fragen

F: Warum wurden einige Bilder nicht verwendet?

A: ReconstructFull filtert automatisch Bilder schlechter Qualität:

Unscharfe Bilder
Bilder ohne GPS-Informationen
Doppelte oder sehr ähnliche Bilder

Sie können die gefilterten Bilder und ihre Gründe im Protokoll einsehen.

F: Wie verarbeitet man Bilder ohne GPS?

A: Für Bilder ohne GPS-Informationen müssen Sie:

Die ReconstructAT-Schnittstelle verwenden (unterstützt GPS-freie Verarbeitung)
Oder GPS-Informationen manuell zu EXIF hinzufügen
Oder eine externe POS-Datei verwenden

F: Speichermangel bei der Verarbeitung großer Projekte?

A: Lösungen:

resolution_level auf 2 oder 3 reduzieren
Gleichzeitig generierte Ausgabeformate reduzieren
Blockweise Verarbeitung verwenden (erfordert andere Schnittstellen)

🔗 Verwandte Links

Detaillierte Koordinatensysteme
Beschreibung der Bildmetadaten
Vergleich der Ausgabeformate
ReconstructAT-Schnittstelle (mehr Kontrolle)

ReconstructFull ist die beste Wahl für den Einstieg in das MipMapEngine SDK. Mit wachsender Erfahrung können Sie andere Schnittstellen für mehr Kontrolle erkunden.

🎯 Schnittstellenmerkmale​

📋 Parameterdetails​

Erforderliche Parameter​

Optionale Parameter - Ausgabesteuerung​

Optionale Parameter - Koordinatensystem​

Optionale Parameter - Erweiterte Funktionen​

📝 Datenstrukturdetails​

coordinate_system Objekt​

image_meta_data Array-Elemente​

Grundformat (automatisches EXIF-Lesen)​

Vollständiges Format (benutzerdefinierte Metadaten)​

Kameragruppierung (group) Parameter​

Erklärung der Parameter pos und pos_sigma​

📝 Konfigurationsbeispiele​

Minimale Konfiguration​

Multi-Kameragruppen-Konfigurationsbeispiel​

Benutzerdefiniertes POS-Konfigurationsbeispiel​

Vollständiges Konfigurationsbeispiel (mit GCP)​

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1. Stapelverarbeitung mehrerer Projekte​

2. Automatische Parameteroptimierung​

3. Fortschrittsüberwachung​

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