API ReconstructFull

ReconstructFull é a interface de reconstrução completa mais simples e fácil de usar, adequada para início rápido de projetos e novos usuários. Ela gerencia automaticamente o fluxo completo de extração de metadados de imagem, cálculo de triangulação aérea e reconstrução 3D.

🎯 Características da Interface

✅ Alto grau de automação: Lê automaticamente informações de GPS e câmera do EXIF das imagens
✅ Configuração simples: O mínimo necessário é apenas fornecer o caminho das imagens
✅ Tudo em um: Gera resultados finais diretamente das imagens
✅ Otimização inteligente: Seleciona automaticamente os melhores parâmetros de processamento

📋 Detalhes dos Parâmetros

Parâmetros Obrigatórios

Nome do Parâmetro	Tipo	Descrição	Valor de Exemplo
`license_id`	int	ID da licença SDK	`9200`
`working_dir`	string	Caminho do diretório de trabalho	`"C:/Projects/MyProject"`
`gdal_folder`	string	Diretório de dados GDAL	`"C:/MipMap/SDK/data"`
`coordinate_system`	object	Sistema de coordenadas de entrada	Ver descrição abaixo
`image_meta_data`	array	Lista de imagens	Ver descrição abaixo
`input_image_type`	int	Tipo de imagem	`1`=RGB, `2`=Multiespectral, `3`=Infravermelho
`resolution_level`	int	Nível de precisão	`1`=Alto, `2`=Médio, `3`=Baixo

Parâmetros Opcionais - Controle de Saída

Nome do Parâmetro	Tipo	Valor Padrão	Descrição
`generate_obj`	bool	false	Gerar modelo formato OBJ
`generate_ply`	bool	false	Gerar modelo formato PLY
`generate_osgb`	bool	false	Gerar formato OSGB (fotografia oblíqua)
`generate_3d_tiles`	bool	false	Gerar 3D Tiles (Cesium)
`generate_las`	bool	false	Gerar nuvem de pontos LAS
`generate_pc_ply`	bool	false	Gerar nuvem de pontos PLY
`generate_pc_osgb`	bool	false	Gerar nuvem de pontos OSGB (LOD)
`generate_pc_pnts`	bool	false	Gerar nuvem de pontos PNTS (3D Tiles)
`generate_geotiff`	bool	false	Gerar ortofoto
`generate_tile_2D`	bool	false	Gerar ladrilhos 2D
`generate_2D_from_3D_model`	bool	false	Gerar ortofoto do modelo 3D

Parâmetros Opcionais - Sistema de Coordenadas

Nome do Parâmetro	Tipo	Valor Padrão	Descrição
`coordinate_system_3d`	object	Local/LocalENU	Sistema de coordenadas 3D de saída
`coordinate_system_2d`	object	LocalENU	Sistema de coordenadas 2D de saída

Parâmetros Opcionais - Funções Avançadas

Nome do Parâmetro	Tipo	Valor Padrão	Descrição
`gcp_path`	string	-	Caminho do arquivo de pontos de controle
`gcp_coor_sys`	object	-	Sistema de coordenadas dos pontos de controle
`use_image_position_constraint`	bool	true	Usar restrição de posição da imagem
`fast_mode`	bool	false	Modo rápido (qualidade menor)
`min_avali_memory_size`	float	16.0	Tamanho mínimo de memória disponível (GB)
`output_block_change_xml`	bool	false	Saída Block Exchange XML

📝 Detalhes das Estruturas de Dados

Objeto coordinate_system

{
  "type": 2,              // 1=Projeção, 2=Geográfico, 3=Geocêntrico
  "type_name": "Geographic",
  "label": "WGS 84",     // Nome do sistema de coordenadas
  "epsg_code": 4326      // Código EPSG
}

Elementos do array image_meta_data

Formato básico (leitura automática de EXIF)

{
  "id": 1,                           // Identificador único
  "path": "C:/Images/DJI_0001.JPG",  // Caminho da imagem
  "group": "camera_1"                // Opcional: agrupamento de câmera
}

Formato completo (metadados personalizados)

{
  "id": 1,
  "path": "C:/Images/IMG_0001.JPG",
  "group": "nadir",                  // Nome do grupo da câmera
  "meta_data": {                     // Metadados personalizados
    "width": 6000,                   // Largura da imagem (pixels)
    "height": 4000,                  // Altura da imagem (pixels)
    "pos": [114.123456, 22.123456, 100.5],  // [Longitude, Latitude, Elevação]
    "pos_sigma": [0.05, 0.05, 0.10], // [Precisão X, Precisão Y, Precisão Z] (metros)
    "focal_length": 24.0,            // Distância focal (milímetros)
    "pixel_size": 0.00391            // Tamanho do pixel (milímetros)
  }
}

Parâmetro agrupamento de câmera (group)

Usado para sistemas multi-câmera, para processar imagens de diferentes câmeras em grupos:

"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"}
]

Cenários comuns de agrupamento:

Câmera oblíqua de cinco lentes: nadir, oblique_forward, oblique_backward, oblique_left, oblique_right
Sistema de câmera dupla: wide_angle, telephoto
Cooperação multi-drone: drone_1, drone_2, drone_3
Multi-temporal: morning, afternoon

Explicação dos parâmetros pos e pos_sigma

Parâmetro pos:

Formato: [Longitude, Latitude, Elevação] ou [X, Y, Z] (depende do sistema de coordenadas)
Unidade: Graus e metros para sistema geográfico, metros para sistema de projeção
Propósito: Sobrescrever informações GPS no EXIF ou fornecer posição para imagens sem GPS

Parâmetro pos_sigma:

Formato: [σ_X, σ_Y, σ_Z]
Unidade: Metros
Significado: Desvio padrão da medição de posição em cada direção (1σ)
Propósito: Usado como peso na otimização de triangulação aérea, maior precisão (σ menor) significa maior peso

Valores típicos:

Método de Posicionamento	σ_X/σ_Y	σ_Z	Descrição
Solução fixa RTK	0.02-0.05m	0.05-0.10m	Máxima precisão
Pós-processamento PPK	0.03-0.08m	0.08-0.15m	Alta precisão
GPS normal	2-5m	3-8m	Precisão padrão
Estimativa manual	0.5-2m	1-3m	Baixa precisão

📝 Exemplos de Configuração

Configuração Mínima

{
  "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
}

Exemplo de Configuração de Grupos Multi-Câmera

{
  "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
  },
  
  // Agrupamento de imagens multi-câmera
  "image_meta_data": [
    // Câmera nadir
    {"id": 1, "path": "nadir/IMG_001.jpg", "group": "nadir"},
    {"id": 2, "path": "nadir/IMG_002.jpg", "group": "nadir"},
    
    // Câmera oblíqua frontal
    {"id": 3, "path": "forward/IMG_001.jpg", "group": "oblique_f"},
    {"id": 4, "path": "forward/IMG_002.jpg", "group": "oblique_f"},
    
    // Mais grupos de câmeras...
  ],
  
  "generate_osgb": true,
  "generate_3d_tiles": true
}

Exemplo de Configuração POS Personalizada

{
  "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
  },
  
  // Usar dados de posição de alta precisão pós-processados PPK
  "image_meta_data": [
    {
      "id": 1,
      "path": "images/DJI_0001.JPG",
      "meta_data": {
        "width": 5472,
        "height": 3648,
        "pos": [114.305421, 22.596013, 120.543],  // Posição precisa após processamento PPK
        "pos_sigma": [0.03, 0.03, 0.05]  // Precisão PPK
      }
    },
    {
      "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]
      }
    }
    // ... mais imagens
  ],
  
  "generate_obj": true,
  "generate_geotiff": true
}

Exemplo de Configuração Completa (com GCP)

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "D:/Projects/HighPrecision",
  "gdal_folder": "D:/MipMap/SDK/data",
  "input_image_type": 1,
  "resolution_level": 1,
  
  // Sistema de coordenadas de entrada - WGS84
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "label": "WGS 84",
    "epsg_code": 4326
  },
  
  // Sistema de coordenadas de saída - UTM
  "coordinate_system_3d": {
    "type": 3,
    "label": "WGS 84 / UTM zone 50N",
    "epsg_code": 32650
  },
  
  // Pontos de controle
  "gcp_path": "D:/Projects/HighPrecision/gcps.txt",
  "gcp_coor_sys": {
    "type": 3,
    "label": "WGS 84 / UTM zone 50N",
    "epsg_code": 32650
  },
  
  // Lista de imagens
  "image_meta_data": [
    {"id": 1, "path": "D:/Data/flight1/IMG_001.JPG"},
    {"id": 2, "path": "D:/Data/flight1/IMG_002.JPG"},
    // ... mais imagens
  ],
  
  // Gerar todos os formatos
  "generate_obj": true,
  "generate_osgb": true,
  "generate_3d_tiles": true,
  "generate_las": true,
  "generate_geotiff": true,
  "generate_tile_2D": true
}

💾 Estrutura de Saída

Após a conclusão do processamento, a seguinte estrutura será gerada no diretório de trabalho:

working_dir/
├── products/              # Resultados finais
│   ├── models/           # Modelos 3D
│   │   ├── model.obj    # Formato OBJ
│   │   ├── model.mtl    # Arquivo de material
│   │   ├── textures/    # Imagens de textura
│   │   └── tileset.json # 3D Tiles
│   ├── pointcloud/       # Dados de nuvem de pontos
│   │   └── cloud.las    # Nuvem de pontos formato LAS
│   └── orthophoto/       # Ortofoto
│       ├── ortho.tif    # GeoTIFF
│       └── tiles/       # Dados de ladrilhos
├── milestones/           # Resultados intermediários
│   ├── at_result/       # Resultado da triangulação aérea
│   ├── roi.json         # Intervalo ROI
│   └── report.html      # Relatório de processamento
└── log/                  # Arquivos de log
    └── log.txt          # Log detalhado

🎯 Sugestões de Uso

Cenários Apropriados

✅ Prototipagem rápida e testes
✅ Projetos padrão de fotografia aérea
✅ Processamento automatizado em lote
✅ Aprendizado para iniciantes

Cenários Inapropriados

❌ Necessidade de controle fino dos parâmetros de processamento
❌ Necessidade de usar pontos de controle
❌ Necessidade de verificar resultados intermediários
❌ Câmeras especiais ou sensores

🔧 Técnicas Avançadas

1. Processamento em lote de múltiplos projetos

import json
import subprocess
from pathlib import Path

def batch_process(project_list):
    for project in project_list:
        # Criar configuração
        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
        }
        
        # Salvar configuração
        config_path = f"./config_{project['name']}.json"
        with open(config_path, 'w') as f:
            json.dump(config, f, indent=2)
        
        # Executar processamento
        subprocess.run([
            "reconstruct_full_engine.exe",
            "-reconstruct_type", "0",
            "-task_json", config_path
        ])

2. Otimização automática de parâmetros

def optimize_parameters(image_count, available_memory_gb):
    """Selecionar parâmetros automaticamente com base no tamanho do projeto"""
    
    # Nível de resolução
    if image_count < 100:
        resolution_level = 1  # Alta precisão
    elif image_count < 500:
        resolution_level = 2  # Precisão média
    else:
        resolution_level = 3  # Baixa precisão (projetos grandes)
    
    # Formatos de saída
    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. Monitoramento de progresso

import re
import time
from threading import Thread

def monitor_progress(log_file):
    """Monitorar progresso do processamento"""
    
    def read_progress():
        with open(log_file, 'r') as f:
            f.seek(0, 2)  # Ir para o final do arquivo
            while True:
                line = f.readline()
                if line:
                    match = re.search(r'\[PROGRESS\] (\d+)%', line)
                    if match:
                        progress = int(match.group(1))
                        print(f"\rProgresso: {'█' * (progress//2)}{'░' * (50-progress//2)} {progress}%", end='')
                time.sleep(0.1)
    
    thread = Thread(target=read_progress, daemon=True)
    thread.start()

❓ Perguntas Frequentes

P: Por que algumas imagens não foram usadas?

R: ReconstructFull filtrará automaticamente imagens de baixa qualidade:

Imagens desfocadas
Imagens sem informações GPS
Imagens duplicadas ou com alta similaridade

Você pode consultar as imagens filtradas e suas razões no log.

P: Como processar imagens sem GPS?

R: Para imagens sem informações GPS, você precisa:

Usar a interface ReconstructAT (suporta processamento sem GPS)
Ou adicionar informações GPS manualmente ao EXIF
Ou usar arquivo POS externo

P: Memória insuficiente ao processar projeto grande?

R: Soluções:

Reduzir resolution_level para 2 ou 3
Reduzir formatos de saída gerados simultaneamente
Usar processamento em blocos (requer outras interfaces)

🔗 Links Relacionados

Detalhes dos sistemas de coordenadas
Descrição dos metadados de imagem
Comparação dos formatos de saída
Interface ReconstructAT (mais controle)

ReconstructFull é a melhor escolha para começar a usar o MipMapEngine SDK. Com o crescimento da experiência, você pode explorar outras interfaces para obter mais controle.

🎯 Características da Interface​

📋 Detalhes dos Parâmetros​

Parâmetros Obrigatórios​

Parâmetros Opcionais - Controle de Saída​

Parâmetros Opcionais - Sistema de Coordenadas​

Parâmetros Opcionais - Funções Avançadas​

📝 Detalhes das Estruturas de Dados​

Objeto coordinate_system​

Elementos do array image_meta_data​

Formato básico (leitura automática de EXIF)​

Formato completo (metadados personalizados)​

Parâmetro agrupamento de câmera (group)​

Explicação dos parâmetros pos e pos_sigma​

📝 Exemplos de Configuração​

Configuração Mínima​

Exemplo de Configuração de Grupos Multi-Câmera​

Exemplo de Configuração POS Personalizada​

Exemplo de Configuração Completa (com GCP)​

💾 Estrutura de Saída​

🎯 Sugestões de Uso​

Cenários Apropriados​

Cenários Inapropriados​

🔧 Técnicas Avançadas​

1. Processamento em lote de múltiplos projetos​

2. Otimização automática de parâmetros​

3. Monitoramento de progresso​

❓ Perguntas Frequentes​

🔗 Links Relacionados​