PIX4DcatchアプリでAutotagを使用する方法

目次
タグとは？
PIX4Dcatchでオートタグを使用するためのベストプラクティス
 タグ検出機能を有効にする方法
 タグ検出機能でGCPを有効にする方法
 オートタグ検出の最適化

オートタグとは何ですか？

オートタグとは、PIX4Dcatchが自動的に検出してマーキングできるターゲットのことです。これらは 地上基準点（GCP） または 手動タイポイント（MTP）、手動でのポイントマーキングの必要性を減らしながら、プロジェクトの精度向上に役立ちます。

オートタグは、既知の座標セットと組み合わせることで、 地上基準点（GCP）。測量済みの座標を含むポイントコレクションがオートタグにリンクされると、PIX4Dcatchは各タグを対応する座標に自動的に関連付け、マークを付け、GCPとして扱います。オートタグに既知の座標がリンクされていない場合、PIX4Dcatchはそれらを 手動タイポイント（MTP） 、画像の位置合わせと再構成の精度向上に利用します。

オートタグは購入できません。以下のリンクからダウンロードしてください。

ヒント： 最適な互換性を確保するため、A4サイズまたはUSレターサイズの用紙への印刷をお勧めします。耐久性を高めるには、オートタグをステッカー用紙に印刷し、薄い合板やプラスチックなどの丈夫な素材に貼り付けてください。多くの印刷会社では、耐候性に優れたビニール印刷も提供しています。

PIX4Dcatchでオートタグを使用するためのベストプラクティス

配置ガイドライン

正確な検出と信頼性の高い結果を得るためには、オートタグの適切な配置が非常に重要です。

オートタグをプロジェクトエリア全体に均等に配置してください。.
オートタグが清潔で平らであり、影や物体によって遮られていないことを確認してください。.
ぼやけた画像は避けてください。各タグがはっきりと鮮明に写っていることを確認してください。.
タグは、撮影した画像に鮮明に表示されるよう、十分な大きさであることを確認してください。.
各タグが複数の画像に表示されるように、画像の重なり具合を適切に維持してください。
使用していないオートタグは、検出を妨げる可能性があるため、視界内に置かないでください。.
プロジェクトエリアの端の方にオートタグを配置しないでください。十分な数の画像に表示されない可能性があります。.

重要： PIX4Dcatchは現在、最大55個の固有のオートタグをサポートしており、それらは異なる数字の接尾辞で終わる必要があります。

タグ配布例

プロジェクトエリアをテーブル、オートタグを脚に見立てて考えてみてください。脚が密集していると不安定になり、均等に配置されているとバランスが保たれます。最適な結果を得るには、オートタグをエリア全体に均等に配置し、可能であれば中央付近に1つ配置してモデルの安定性を高めてください。.

推奨設定：

最低必要数：3つの自動タグ（処理に必須）。
推奨：精度向上のため、オートタグを5～10個使用してください。

廊下：タグを廊下の長さに沿ってずらして配置し、両端にそれぞれ1組ずつ配置します。

タグ検出機能を有効にする方法

PIX4Dcatchは、タグ検出機能が有効になっている場合、画像キャプチャ中にオートタグを自動的に検出できます。GCPのポイントコレクションをインポートせずにこの機能を有効にすると、MTPが作成されます。

キャプチャモードに切り替えてください。
「ツール」メニューをタップします。
タグ検出を選択してください。
有効にする。

自動タグ検出が有効になっていることを示す確認メッセージが表示されます。.

タグ検出機能でGCPを有効にする方法

PIX4Dcatchでは、地上基準点（GCP）のセットは ポイントコレクション。オートタグをGCPとして使用するには、既知の測量座標を含むポイントコレクションをインポートし、オートタグにリンクする必要があります。

PIX4Dcatch RTKを使用すると、現場で直接GCP（地上基準点）を取得できます。また、ポイントコレクションを介して既知の座標をPIX4Dcatchアプリにインポートすることも可能です。詳細については、「 PIX4Dcatchで地上基準点（GCP）をインポートしてマークする方法」をご覧ください。

GCPでタグ検出機能を有効にするには、以下の手順に従ってください。.

タグ検出機能を有効にした後、 「ポイントコレクションのインポート」をタップします。
リストからポイントコレクションを選択してください
インポートが完了したら、 「完了」をタップします。

重要： オートタグのマッチングは、ポイントコレクション内のポイント名の末尾の数字に基づいて行われます。PIX4Dcatchは、ポイント名の数字の末尾をオートタグの番号と照合します。ポイント名の末尾がオートタグに表示されている番号と同じであることを確認してください。

警告： コレクションには投影出力CRSが必要です。

例：

PointName_1 はAutotag 01に対応します
PointName_2 はAutotag 02に対応します
PointName_3はAutotag 03に対応します

捕獲中

敷地内を移動する際：

PIX4Dcatchは、検出された自動タグをリアルタイムでマークします。.
緑色のラベルが付いたタグは、有効な検出結果を示します。.
信号表示ダイアログの下に、正常にマークされたオートタグの総数と、ポイントコレクション内のポイントエントリの数が表示されます。.

注：処理に使用するには、タグが少なくとも3枚の画像に写っている必要があります。

自動タグ検出の最適化

キャプチャ後、PIX4Dcatchは自動タグ検出を最適化するオプションを提供します。このステップにより、マーカーの精度が向上し、3Dモデルの再構築が強化されます。自動タグ検出は、 「最適化」 メニューから手動で最適化する方法と、PIX4Dcatchがプロジェクト設定とデータセットサイズに基づいて最適化を適用する処理中に自動的に最適化する方法の2つの方法で最適化できます。

自動タグ検出を最適化する方法

プロジェクトの右上隅にある「その他のオプション」アイコンをタップしてください。
「最適化」を選択してください。
最適化オプションの一覧が表示されます。1つまたは複数の最適化オプションを選択してください。複数のオプションは、1回の最適化実行で同時に処理できます。
1. 自動タグ検出：3Dモデルの再構築精度を向上させます。
2. 深度アライメント：モデル内の重複面を除去または削減するのに役立ちます。
3. ポイントクラウド（iOS、LiDAR搭載端末のみ）：取得したデータからポイントクラウドを生成します。ポイントクラウドを選択すると、以下の2つの処理オプションが利用可能になります。
  
  高密度ポイントクラウド： 多数のポイントを含む、非常に詳細なポイントクラウドを生成します。より詳細なデータが得られますが、処理に時間がかかります。
  
  疎ポイントクラウド： ポイント数の少ない、軽量なポイントクラウドを生成します。処理速度は速いですが、詳細度は低くなります。