| |
特徴 |
利点 |
| 入力 |
.jpg .jpeg形式の航空写真 |
 |
空中有人または無人のプラットフォームから取得した画像を処理します。
天底またはわずかに斜めです（必須：0°-45°; 推奨：10°-35°） |
| マルチカメラの同様サポート |
|
異なるカメラからの画像を使用してプロジェクトを作成し、それらを一緒に処理する |
| 地上基準点（GCP） |
|
プロジェクトの絶対精度を向上させるために地上基準点をインポートしてマークする |
| GCPマーク |
|
Pix4DmapperからPix4DmaticへのGCPマークのインポート |
| 既知の参照座標系サポート |
|
既知の座標系ライブラリからEPSGコードを選択します |
| ジオイドのサポート |
|
最も一般的に使用されるジオイドモデルのサポート |
| 処理 |
マルチプロセッサCPU + GPUサポート |
|
CPUコアとスレッド、およびGPUの能力を活用して処理速度を向上させる |
内部および外部の校正
カメラパラメータ |
|
内部カメラパラメータ（焦点距離、オートコリメーションの主点、レンズなどを最適化する歪み）および外部カメラパラメータ（位置、方向） |
| カスタムキャリブレーション設定 |
|
キャリブレーションの画像スケールとキーポイントパラメータを定義します。 |
| 再最適化 |
|
GCPに基づいて内部および外部のカメラパラメーターを再最適化して、再構成を改善する |
| 点群の高密度化 |
|
キャリブレーション中に作成された疎な点群に基づいて、密な点群を作成します。 |
| カスタムの点群の高密度化 |
|
高密度化の点群密度と一致数パラメーターを定義します。 |
| 品質レポート |
|
品質レポートを使用して、処理ステップ間の再構成の品質を評価します。 |
| レイクラウド |
プロジェクトの視覚化 |
|
最適化されたカメラ位置、自動タイポイント、および密な点群の品質を評価する |
| GCPs |
|
元の画像と3D情報の両方を同時に使用して、GCPに最高の精度で注釈を付ける時間 |
| 変更を元に戻す/やり直す |
|
アクションを元に戻す/やり直し、ステップを失う心配はありません |
| エクスポート |
密な点群（.las、bpc） |
|
生成された密な点群を.lasまたは.bpcファイル形式でエクスポートします。
Pix4Dの独自の.bpcファイル形式は大きな点群の読み込みと操作に最適化されています。 |
| 品質レポート |
|
品質レポートをエクスポートして、プロジェクトの正確さと品質を評価します |
| Pix4Dsurveyと互換性があります |
|
処理されたPix4Dmaticプロジェクト（.p4m）のPix4Dsurveyへのシームレスなエクスポート |
| 言語 |
言語オプション |
|
英語 |
Pix4D ドローンマッピングソフト
