A. 123D catch後期編輯處理用什麼軟體
使用 VisualSFM
還需要下載 PMVS 的升級版 CMVS
最後使用 Meshlab 進行網格處理~
請採納！~謝謝
B. visualsfm可以用在球目照片上嗎
可以透明的圖片格式只有png和gif，所以你把圖背景去後保存為這個，直接在vs里就可以用了
C. 使用 python photogrammetry toolbox 進行照片3d重建使用什麼軟體
之前我們了解了如何使用 VisualSFM 對多張照片進行3D重建。除了 VisualSFM 之外，其實還有其他方法能夠完成同樣的任務，今天就為大家介紹一下 Python Photogrammetry Toolbox（下稱 PPT）。
使用 PPT 進行照片重建，基本步驟與使用 VisualSFM 時相同，分為特徵識別、特徵匹配、稀疏重建以及稠密重建幾步。不過 PPT 通過 Python 腳本語言將 bundle、PMVS 等工具封裝了起來，一方面提供了跨平台性，更重要的，整個重建過程可以依靠腳本完成，減少了人工參與的成分。
您需要在下面的網頁下載安裝 PPT。
http://www.arc-team.homelinux.com/arcteam/ppt.php
如果您按照網頁上的介紹，除了 PPT 之外還安裝了相應的 GUI，那麼重建過程會更直觀。我們下面的示例也將使用 GUI。這次用於重建的照片，仍然是 Autodesk 123D Catch 中自帶的佛陀，你可以在 123D Catch 安裝目錄下的 sample_project 中找到這些照片。
啟動 PPT 的 GUI，你將看到主程序界面。
主界面中有 4 個 tab，常用的是前兩個。「1. Run Bundle」 用於識別與匹配圖像特徵點，「2. Run CMVS/PMVS」 則完成稀疏與稠密重建。
點擊 Select Photos Path 後，我們可以在彈出的對話框中選擇我們希望重建的照片所在的目錄。除了指定照片目錄之外，界面中還提供了一些選項。其中 Select Feature Extractor 用於選擇特徵的抽取方法。不同的抽取方法可能有不同的許可證要求，不過對於我們試用來說區別不大。右側的選項可以讓你對圖片進行統一的縮放。每次你改動配置，底部的 Run 中的命令行都會相應更新。
配置停當後，點擊 Run，就可以開始我們重建的第一步了。此時，在 Python 的 Console 中，你可以看到識別以及匹配的過程。
在識別匹配完成後，會自動彈出工作目錄，其中保存了各個照片的特徵值以及匹配結果。
我們在主界面中切換到 「2. Run CMVS/PMVS」 標簽，在 「Select Bundler Output Path」 中填入之前的工作目錄。需要注意的是下面這個選項。
該選項決定了 PMVS 將使用多少張照片重建模型。如果填入的數字小於照片的總數，那麼將會得到多個模型，這樣你還得手動將這些模型組合起來。因為佛陀的照片一共有 40 張，所以我們直接在這里填入 40。同樣的，每次你改變配置，Run 中的命令行都會相應改變。配置完之後，點擊 Run，便開始稀疏重建了。與在 VisualSFM 中一樣，這一步非常耗費 CPU，所以請在空閑時運行。
經過一段時間等待之後，剛才的工作目錄中會多出現 pmvs 的目錄，重建的結果就在其中。
打開 models 下的 ply 文件，我們就又可以看到我們熟悉的佛陀朋友了。
到這里我們已經得到了模型的點雲。其後的根據點雲重建多邊形的步驟，與使用 VisualSFM 時相同，這里就不再介紹了。
D. 如何安裝python photogrammetry toolbox gui
使用 PPT 進行照片重建，基本步驟與使用 VisualSFM 時相同，分為特徵識別、特徵匹配、稀疏重建以及稠密重建幾步。
不過 PPT 通過 Python 腳本語言將 bundle、PMVS 等工具封裝了起來，一方面提供了跨平台性，更重要的，整個重建過程可以依靠腳本完成，減少了人工參與的成分。