win7家庭版组策略编辑-(win7家庭版组策略编辑器)

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? 基于本文介绍的软件，实现了利用无人机影像建立研究区三维模型的方法。

? 前两篇3DSOM基于轮廓轮廓的空间3D模型重建和-S是基于不同的软件和方法，软件实现了基于编码结构光方法的空间3D模型重建，并详细介绍了构建一个空间3D模型；然后总结基于上述两篇文章中提到的方法和原理，我们将进一步实践空间3D建模——基于几幅无人机航拍图像，借助研究区的空间3D模型完全建立起来。

? 本文使用的软件：.3.31 软件、.2 软件、Photo 2020 软件。1 背景知识。

? 通过以上两篇文章，我们了解了用于空间3D模型重建的剪影法和编码结构光法，并对这两种方法进行了分析和比较。其中剪影法为被动法，编码结构光法为主动法。. 随着21世纪后全球城市化的快速发展，城市或一定空间区域的室外大尺度场景的3D模型重建需求很大[1]。由于主动方法成本相对较高，整体操作相​​对复杂，难以扫描大规模复杂的场景[2]，这将限制3D建模在城市或空间区域的应用；剪影方法无法获取目标物体表面的一些细节。

? 本文将详细介绍一种新的被动方法—— of (, SFM)，它可以更好地进行自然地形、城市景观等大尺度场景的3D重建[2]。目前已广泛应用于采矿、农业、灾害管理、文物修复等领域[3-6]。1.1 运动结构恢复法的原理。

? 运动结构恢复方法是一个整体来看，即使用运动相机（如无人机携带的相机）从不同角度捕获多张2D图像，求解相机参数，恢复3D点的空间位置[3] . 其中，该方法的知识库包括相机成像模型、相机标定和多视角几何[1]。首先描述各个知识库的对应原理，最后结合独立部分得到运动学结构恢复方法的完整原理。

? 在计算机视觉中，最常用的相机成像模型是针孔成像模型[7]。如图1所示。

图1 针孔成像原理示意图。

? 其中，obj为目标物体，H为小孔，W为成像屏，f为焦距。

? 从图中可以看出，孔径成像的结果是倒像；如果成像屏放在光圈前面（离目标物体较近），光圈距离还是焦距，光圈的成像结果和原物体是一样的。方向相同，如图 2 所示。

图2 针孔成像原理示意图（正像）。

? 与上述两篇文章类似，在运动学结构恢复方法中，也需要对目标物体的真实3D空间和2D图像空间之间的坐标系进行变换；该过程涉及以下四个坐标系[3]： 。

? 1）世界坐标系。世界坐标系是由人类生活的现实世界构成的坐标系，每个物体和位置都有唯一的坐标。

? 2）相机坐标系。相机坐标系是根据相机位置定义的，以相机光心为坐标原点，X平面坐标系的X轴和Y轴分别平行，与光轴重合的直线轴用作相机坐标系的Z轴。

? 3) 图像物理坐标系。图像的物理坐标系为平面坐标系，以Z轴与图像所在平面的交点为原点，X轴和Y轴平行于图像对应的两条边; 虽然在图像上表示了物理图像坐标系和下面的像素坐标系，但是这个位置是用物理单位表示的。

? 4) 像素坐标系。以图像像素为单位的像素坐标系，以矩阵的形式表示图像像素的位置。

? 其中，图像物理坐标系和像素坐标系都表示图像上某一点的位置信息，容易混淆；根据两者的区别，如图3所示。

图 3 比较了图像物理坐标系和像素坐标。

? 图中，O_1为图像物理坐标系原点，x以Y为图像物理坐标系坐标轴；O_0为像素坐标系原点，u以V为像素坐标轴；图像区域由黑色和红色线段组成。图像的物理坐标系为mm，像素坐标系为[3]。可以看出，两者是图像中不同位置的不同表情。

? 上述坐标之间存在一定的转换关系，目标物体表面点位置的确定是上述坐标相互转换的过程。

? 投影矩阵应参与坐标系变换过程；投影矩阵由相机外参数和相机内参数组成[3]。其中，摄像头的内参是由摄像头的内部结构决定的，包括摄像头焦距、主点坐标、像素大小等。一般来说，摄像头的内参是通过摄像头打标得到的，即即，求图像二维坐标与空间三维坐标的映射关系，即计算图像对应的相机参数[3]；相机打标技术可分为传统打标方法和相机打标方法[3]。在以上两篇文章中，

? 相机外参是指相机在拍摄过程中的运动参数，用于描述相机的位置和姿态信息；通过它可以恢复相机在图像拍摄过程中的运动轨迹和姿态信息。一般来说，匹配点的像素坐标、相机旋转矩阵和相机平移向量分别使用特征点提取和匹配算法以及对极几何原理。

? 根据上面匹配的点像素坐标、相机旋转矩阵、相机平移向量，结合上面的相机内参矩阵，形成一个投影矩阵，将所有2D像素坐标映射到3D空间坐标，一个3D点云就是生成，并恢复研究区域的 3D 场景模型。. 此外，为了减轻噪声或误差的影响，可以对上述空间的三维坐标进行优化，以提高其精度。

? 传统运动学结构恢复法的优化方法是光束调整法（，BA），计算重投影误差，最小化重投影误差函数，优化相机参数和目标各点空间的三维坐标目的。光束调整法考虑空间中任意一个物点对应的不同视角的像素点与相机的光学中心相交，即物点；基于此，空间中的所有物点都应该有大量的光束。并且由于噪声的原因，应该稍微相交的光线往往不会相交。因此，不断调整相应的参数，选择不同的待确定信息值，使射线相交，

? 综上所述，运动学结构恢复法首先利用针孔成像等相机成像模型获得一定数量的二维图像，然后利用相机标记等算法获得相机的内外参数；四个坐标系之间的转换规则，将二维图像中的特征点映射到三维空间坐标系，形成三维点云；最后，利用优化后的三维点云描述区域空间中三维场景的特征，实现目标区域空间三维模型的重构。1.2 运动结构恢复法的过程。

1.2 运动结构恢复的过程是怎样的？事实上，以上部分讨论了运动结构恢复方法的原理，并展示了空间 3D 模型重建方法的一般过程。上述过程的具体总结如图 4 所示。

图 4 运动学结构恢复方法流程图。

2 软件和数据准备？本文需要利用该软件重构由大量无人机航拍图像组成的空间系统三维模型。因此，需要在此操作部分正式开始之前准备好初始数据和软件。本部分结合0.3.31软件安装和目标研究区域选择、无人机图像数据采集等，总结了本文操作的前期准备、遇到的问题和相应的解决方法。

? 需要注意的是，软件安装不是本文的重点，这里只是对我在安装软件时遇到的一些问题做一个大概的记录。

不详细的软件安装教程；百度可以详细安装。另一方面，由于本文的数据不是我的，所以这部分数据的介绍比较模糊，不能一并提供给大家。请原谅我。不过按照本文的思路和操作步骤的详细讲解，大家可以用手头的无人机航拍照片完整重现相关的操作和分析过程。

2.1 软件准备。

? 首先，直接安装软件，如下图。

? 后来发现，软件安装一段时间后，系统的用户账号控制会报错。点击关闭后，软件安装会自动停止，没有其他选项。反复多次，问题依然存在。

? 其中，报错如下图所示；报错后，软件自动停止安装，如下图。

? 针对这个问题，我尝试关闭私网防火墙，并结合相关博客调整用户账号控制设置（如下图），但无济于事。

? 然后查看更多博客内容，了解到这个问题可以通过本地组策略编辑器解决。但是发现个人电脑没有这个编辑器（即.msc）对应的文件，所以无法打开组策略编辑器。经过进一步研究，得知个人电脑是因为默认情况下，家庭中文版没有（或未激活）组策略编辑器。

? 因此，从网络上下载“.msc”文件资源，放到C盘对应路径后，发现编辑器还是无法正常打开（打开后为空，截图没有及时在这里拍摄）；进一步对比发现，可能是由于个人下载的文件仅为专业版，与自己的电脑系统不匹配。

? 因此，继续探索并找到可用于激活另一个博客中的链接器配置文件代码的内容，如下图所示。

? 保存后转换为 . cmd格式，右键以管理员身份运行，稍等片刻即可完成。然后，编辑器就可以正常打开了，如下图所示。

? 然后将在本地组策略编辑器中调整用户帐户控制规则，如下图所示。

? 然后再次安装软件，如下图所示。

? 安装后打开硬件获取。该 exe 配置计算机名称并生成 HWID，如下图所示。

? 计算机名是从系统界面获取的，如下图所示。

? 打开“4D--4X.exe”，复制下图HWID，复制并调整软件周期（单位为天）。

? 然后，双击生成的注册表编辑器，如下图所示。

? 完成以上所有安装操作。最后，打开。exe”，点击“”，然后打开软件；但有时这个操作会导致其他软件（如浏览器）上网慢，所以你也可以在打开软件的时候直接禁用WLAN。

? 软件打开后，如下图所示。

2.2 数据准备。

? 本文的初始数据是一所学校的1000多个图像采集点，每个点对应一个无人机航拍图像。其中，大部分图像大致遵循西南-东北（ ）的标准网格模式；沿校园主干道，增加了西北-东南方向的拍摄路径，与前者（ ）形成双网格图像。

? 图像采集点的所有位置如下图所示。

? 其中，考虑到计算机性能、时间等条件的限制，选取约100个图像采集点作为研究对象，选取的计算区域如下图所示。

? 其中，红框内侧为计算区域，蓝点为落入该区域的图像采集点，共108个。以上区域详细信息如下图所示。研究区域应小于计算区域，以提高后期拼图效果。

? 获取研究区内的点后，将其信息导出，并根据点号下载相应的数据。

? 至此，所有的数据准备工作都完成了。3 建立研究区域模型。

? 有了上述数据和软件准备，就可以开始研究区建模工作。除了本文操作过程中遇到的问题和值得思考的问题。