ReconstructFull API

ReconstructFull, en basit ve kullanımı kolay tam rekonstrüksiyon arayüzüdür, hızlı proje başlatma ve yeni kullanıcılar için uygundur. Görüntü metadata çıkarma, hava triangülasyonu hesaplama ve 3D rekonstrüksiyon tam iş akışını otomatik olarak işler.

🎯 Arayüz Özellikleri

✅ Yüksek otomasyon derecesi: Görüntü EXIF'den GPS ve kamera bilgilerini otomatik okur
✅ Basit yapılandırma: Minimum gereksinim sadece görüntü yolu sağlamak
✅ Hepsi bir arada: Görüntülerden doğrudan nihai sonuçlar üretir
✅ Akıllı optimizasyon: En iyi işleme parametrelerini otomatik seçer

📋 Parametre Detayları

Gerekli Parametreler

Parametre Adı	Tip	Açıklama	Örnek Değer
`license_id`	int	SDK lisans ID'si	`9200`
`working_dir`	string	Çalışma dizini yolu	`"C:/Projects/MyProject"`
`gdal_folder`	string	GDAL veri dizini	`"C:/MipMap/SDK/data"`
`coordinate_system`	object	Giriş koordinat sistemi	Aşağıdaki açıklamaya bakın
`image_meta_data`	array	Görüntü listesi	Aşağıdaki açıklamaya bakın
`input_image_type`	int	Görüntü tipi	`1`=RGB, `2`=Çok spektral, `3`=Kızılötesi
`resolution_level`	int	Hassasiyet seviyesi	`1`=Yüksek, `2`=Orta, `3`=Düşük

İsteğe Bağlı Parametreler - Çıktı Kontrolü

Parametre Adı	Tip	Varsayılan Değer	Açıklama
`generate_obj`	bool	false	OBJ format model üret
`generate_ply`	bool	false	PLY format model üret
`generate_osgb`	bool	false	OSGB format üret (eğik fotoğraf)
`generate_3d_tiles`	bool	false	3D Tiles üret (Cesium)
`generate_las`	bool	false	LAS nokta bulutu üret
`generate_pc_ply`	bool	false	Nokta bulutu PLY üret
`generate_pc_osgb`	bool	false	Nokta bulutu OSGB üret (LOD)
`generate_pc_pnts`	bool	false	Nokta bulutu PNTS üret (3D Tiles)
`generate_geotiff`	bool	false	Ortofoto üret
`generate_tile_2D`	bool	false	2D karo üret
`generate_2D_from_3D_model`	bool	false	3D modelden ortofoto üret

İsteğe Bağlı Parametreler - Koordinat Sistemi

Parametre Adı	Tip	Varsayılan Değer	Açıklama
`coordinate_system_3d`	object	Local/LocalENU	Çıktı 3D koordinat sistemi
`coordinate_system_2d`	object	LocalENU	Çıktı 2D koordinat sistemi

İsteğe Bağlı Parametreler - Gelişmiş Özellikler

Parametre Adı	Tip	Varsayılan Değer	Açıklama
`gcp_path`	string	-	Kontrol noktası dosya yolu
`gcp_coor_sys`	object	-	Kontrol noktası koordinat sistemi
`use_image_position_constraint`	bool	true	Görüntü pozisyon kısıtlaması kullan
`fast_mode`	bool	false	Hızlı mod (kalite düşüşü)
`min_avali_memory_size`	float	16.0	Minimum kullanılabilir bellek (GB)
`output_block_change_xml`	bool	false	Block Exchange XML çıktısı

📝 Veri Yapısı Detayları

coordinate_system nesnesi

{
  "type": 2,              // 1=Projeksiyon, 2=Coğrafi, 3=Jeomerkezli
  "type_name": "Geographic",
  "label": "WGS 84",     // Koordinat sistemi adı
  "epsg_code": 4326      // EPSG kodu
}

image_meta_data dizi elemanları

Temel format (otomatik EXIF okuma)

{
  "id": 1,                           // Benzersiz tanımlayıcı
  "path": "C:/Images/DJI_0001.JPG",  // Görüntü yolu
  "group": "camera_1"                // İsteğe bağlı: kamera gruplandırması
}

Tam format (özel metadata)

{
  "id": 1,
  "path": "C:/Images/IMG_0001.JPG",
  "group": "nadir",                  // Kamera grup adı
  "meta_data": {                     // Özel metadata
    "width": 6000,                   // Görüntü genişliği (piksel)
    "height": 4000,                  // Görüntü yüksekliği (piksel)
    "pos": [114.123456, 22.123456, 100.5],  // [Boylam, Enlem, Yükseklik]
    "pos_sigma": [0.05, 0.05, 0.10], // [X hassasiyet, Y hassasiyet, Z hassasiyet] (metre)
    "focal_length": 24.0,            // Odak uzaklığı (milimetre)
    "pixel_size": 0.00391            // Piksel boyutu (milimetre)
  }
}

Kamera gruplandırması (group) parametresi

Çoklu kamera sistemleri için, farklı kameraların görüntülerini gruplar halinde işlemek için kullanılır:

"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"}
]

Yaygın gruplandırma senaryoları:

Beş objektifli eğik kamera: nadir, oblique_forward, oblique_backward, oblique_left, oblique_right
Çift kamera sistemi: wide_angle, telephoto
Çoklu drone işbirliği: drone_1, drone_2, drone_3
Çoklu zamansal: morning, afternoon

pos ve pos_sigma parametrelerinin açıklaması

pos parametresi:

Format: [Boylam, Enlem, Yükseklik] veya [X, Y, Z] (koordinat sistemine bağlı)
Birim: Coğrafi koordinat sistemi için derece ve metre, projeksiyon koordinat sistemi için metre
Amaç: EXIF'deki GPS bilgilerini geçersiz kılmak veya GPS'siz görüntüler için pozisyon sağlamak

pos_sigma parametresi:

Format: [σ_X, σ_Y, σ_Z]
Birim: Metre
Anlam: Her yöndeki pozisyon ölçümünün standart sapması (1σ)
Amaç: Hava triangülasyonu optimizasyonunda ağırlık olarak kullanılır, daha yüksek hassasiyet (daha küçük σ) daha büyük ağırlık anlamına gelir

Tipik değerler:

Konumlama Yöntemi	σ_X/σ_Y	σ_Z	Açıklama
RTK sabit çözüm	0.02-0.05m	0.05-0.10m	Maksimum hassasiyet
PPK son işleme	0.03-0.08m	0.08-0.15m	Yüksek hassasiyet
Normal GPS	2-5m	3-8m	Standart hassasiyet
Manuel tahmin	0.5-2m	1-3m	Düşük hassasiyet

📝 Yapılandırma Örnekleri

Minimum Yapılandırma

{
  "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
}

Çoklu Kamera Grupları Yapılandırma Örneği

{
  "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
  },
  
  // Çoklu kamera görüntü gruplandırması
  "image_meta_data": [
    // Nadir kamera
    {"id": 1, "path": "nadir/IMG_001.jpg", "group": "nadir"},
    {"id": 2, "path": "nadir/IMG_002.jpg", "group": "nadir"},
    
    // İleri eğik kamera
    {"id": 3, "path": "forward/IMG_001.jpg", "group": "oblique_f"},
    {"id": 4, "path": "forward/IMG_002.jpg", "group": "oblique_f"},
    
    // Daha fazla kamera grubu...
  ],
  
  "generate_osgb": true,
  "generate_3d_tiles": true
}

Özel POS Yapılandırma Örneği

{
  "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
  },
  
  // Yüksek hassasiyetli PPK son işlenmiş pozisyon verilerini kullan
  "image_meta_data": [
    {
      "id": 1,
      "path": "images/DJI_0001.JPG",
      "meta_data": {
        "width": 5472,
        "height": 3648,
        "pos": [114.305421, 22.596013, 120.543],  // PPK işleme sonrası hassas pozisyon
        "pos_sigma": [0.03, 0.03, 0.05]  // PPK hassasiyeti
      }
    },
    {
      "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]
      }
    }
    // ... daha fazla görüntü
  ],
  
  "generate_obj": true,
  "generate_geotiff": true
}

Tam Yapılandırma Örneği (GCP ile)

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "D:/Projects/HighPrecision",
  "gdal_folder": "D:/MipMap/SDK/data",
  "input_image_type": 1,
  "resolution_level": 1,
  
  // Giriş koordinat sistemi - WGS84
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "label": "WGS 84",
    "epsg_code": 4326
  },
  
  // Çıktı koordinat sistemi - UTM
  "coordinate_system_3d": {
    "type": 3,
    "label": "WGS 84 / UTM zone 50N",
    "epsg_code": 32650
  },
  
  // Kontrol noktaları
  "gcp_path": "D:/Projects/HighPrecision/gcps.txt",
  "gcp_coor_sys": {
    "type": 3,
    "label": "WGS 84 / UTM zone 50N",
    "epsg_code": 32650
  },
  
  // Görüntü listesi
  "image_meta_data": [
    {"id": 1, "path": "D:/Data/flight1/IMG_001.JPG"},
    {"id": 2, "path": "D:/Data/flight1/IMG_002.JPG"},
    // ... daha fazla görüntü
  ],
  
  // Tüm formatları üret
  "generate_obj": true,
  "generate_osgb": true,
  "generate_3d_tiles": true,
  "generate_las": true,
  "generate_geotiff": true,
  "generate_tile_2D": true
}

💾 Çıktı Yapısı

İşleme tamamlandıktan sonra, çalışma dizininde aşağıdaki yapı oluşturulacaktır:

working_dir/
├── products/              # Nihai sonuçlar
│   ├── models/           # 3D modeller
│   │   ├── model.obj    # OBJ formatı
│   │   ├── model.mtl    # Malzeme dosyası
│   │   ├── textures/    # Doku görüntüleri
│   │   └── tileset.json # 3D Tiles
│   ├── pointcloud/       # Nokta bulutu verileri
│   │   └── cloud.las    # LAS formatı nokta bulutu
│   └── orthophoto/       # Ortofoto
│       ├── ortho.tif    # GeoTIFF
│       └── tiles/       # Karo verileri
├── milestones/           # Ara sonuçlar
│   ├── at_result/       # Hava triangülasyonu sonucu
│   ├── roi.json         # ROI aralığı
│   └── report.html      # İşleme raporu
└── log/                  # Log dosyaları
    └── log.txt          # Detaylı log

🎯 Kullanım Önerileri

Uygun Senaryolar

✅ Hızlı prototipleme ve testler
✅ Standart hava fotoğrafçılığı projeleri
✅ Otomatik toplu işleme
✅ Başlangıç seviyesi öğrenme

Uygun Olmayan Senaryolar

❌ İşleme parametrelerinin ince kontrolüne ihtiyaç
❌ Kontrol noktalarının kullanılması gerekli
❌ Ara sonuçların kontrol edilmesi gerekli
❌ Özel kameralar veya sensörler

🔧 Gelişmiş Teknikler

1. Çoklu projelerin toplu işlenmesi

import json
import subprocess
from pathlib import Path

def batch_process(project_list):
    for project in project_list:
        # Yapılandırma oluştur
        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
        }
        
        # Yapılandırmayı kaydet
        config_path = f"./config_{project['name']}.json"
        with open(config_path, 'w') as f:
            json.dump(config, f, indent=2)
        
        # İşlemeyi çalıştır
        subprocess.run([
            "reconstruct_full_engine.exe",
            "-reconstruct_type", "0",
            "-task_json", config_path
        ])

2. Otomatik parametre optimizasyonu

def optimize_parameters(image_count, available_memory_gb):
    """Proje boyutuna göre parametreleri otomatik seç"""
    
    # Çözünürlük seviyesi
    if image_count < 100:
        resolution_level = 1  # Yüksek hassasiyet
    elif image_count < 500:
        resolution_level = 2  # Orta hassasiyet
    else:
        resolution_level = 3  # Düşük hassasiyet (büyük projeler)
    
    # Çıktı formatları
    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. İlerleme izleme

import re
import time
from threading import Thread

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

❓ Sık Sorulan Sorular

S: Neden bazı görüntüler kullanılmadı?

C: ReconstructFull kötü kaliteli görüntüleri otomatik olarak filtreler:

Bulanık görüntüler
GPS bilgisi olmayan görüntüler
Tekrarlanan veya çok benzer görüntüler

Filtrelenen görüntüleri ve nedenlerini log'da kontrol edebilirsiniz.

S: GPS'siz görüntüler nasıl işlenir?

C: GPS bilgisi olmayan görüntüler için:

ReconstructAT arayüzünü kullanın (GPS'siz işlemeyi destekler)
Veya GPS bilgilerini manuel olarak EXIF'e ekleyin
Veya harici POS dosyası kullanın

S: Büyük proje işlerken bellek yetersiz?

C: Çözümler:

resolution_level'ı 2 veya 3'e düşürün
Aynı anda üretilen çıktı formatlarını azaltın
Blok işleme kullanın (diğer arayüzler gerekir)

🔗 İlgili Bağlantılar

Koordinat sistemleri detayları
Görüntü metadata açıklaması
Çıktı formatları karşılaştırması
ReconstructAT arayüzü (daha fazla kontrol)

ReconstructFull, MipMapEngine SDK'yı kullanmaya başlamak için en iyi seçimdir. Deneyim arttıkça, daha fazla kontrol için diğer arayüzleri keşfedebilirsiniz.

🎯 Arayüz Özellikleri​

📋 Parametre Detayları​

Gerekli Parametreler​

İsteğe Bağlı Parametreler - Çıktı Kontrolü​

İsteğe Bağlı Parametreler - Koordinat Sistemi​

İsteğe Bağlı Parametreler - Gelişmiş Özellikler​

📝 Veri Yapısı Detayları​

coordinate_system nesnesi​

image_meta_data dizi elemanları​

Temel format (otomatik EXIF okuma)​

Tam format (özel metadata)​

Kamera gruplandırması (group) parametresi​

pos ve pos_sigma parametrelerinin açıklaması​

📝 Yapılandırma Örnekleri​

Minimum Yapılandırma​

Çoklu Kamera Grupları Yapılandırma Örneği​

Özel POS Yapılandırma Örneği​

Tam Yapılandırma Örneği (GCP ile)​

💾 Çıktı Yapısı​

🎯 Kullanım Önerileri​

Uygun Senaryolar​

Uygun Olmayan Senaryolar​

🔧 Gelişmiş Teknikler​

1. Çoklu projelerin toplu işlenmesi​

2. Otomatik parametre optimizasyonu​

3. İlerleme izleme​

❓ Sık Sorulan Sorular​

🔗 İlgili Bağlantılar​