FoundryからOculaへようこそ。私の名前はJonです。このチュートリアルでは、Ocula 3.0のSolverノードのQCing（品質チェック）について説明します。ソルバーノードはOculaツリーの上部にあり、他のOculaノードが使用する入力プレートのステレオジオメトリを計算します。

したがって、これはいくつかのリタイミングを行うスクリプトです。上部に、ソルバーノードがあります。これらのプレートのステレオジオメトリを計算し、それを非表示のメタデータとして、ここで使用している他のOculaノードに配信しています。ですから、プレートの準備、カラーマッチング、垂直方向の位置合わせ、視差の計算、ベイク処理、およびリタイムを行うためのモーションベクトルの計算を行っています。プレートのアライメントデータはソルバーによって計算され、DisparityGeneratorがそのアライメントの視差ベクトルを計算するために使用するために下流に配信されます。また、それはアライナに提供され、プレートが水平に揃うようにプレートのアライメントを更新します。多くのOculaノードには個別のソルバーそのため、そのメタデータをさまざまなストリームにパイプで送ることができます。

このスクリプトでソルバーノードを見ると、タイムライン上にいくつかの分析キーが作成されていることがわかります。ソルバーは、これらのキーフレームでステレオジオメトリを計算し、それらの間に補間します。入力された左右の画像を特徴点で照合することでこれを行います。したがって、それらを見るように切り替えると、左目での特徴が計算され、右目と一致します。そして、そのデータを内部的に使用して、下流に配信されるプレートの内部カメラリグとアライメントデータを計算します。それでは、分析キーの設定とソルバーノードの設定を見てみましょう。ソルバーノードでは、左右に使用するビューを定義したり、分析キーを定義したり、キーでフィーチャを検出および照合する方法を定義したり、フィーチャの一致をQCするために使用するディスプレイを定義したりできます。作成されており、一致を再分析または削除することもできます。最初に行うことは、ショットに分析キーを追加することです。リグが固定されている場合、収束、軸間焦点距離に変化はありません。単一の分析キーを使用できます。私の仕事のやり方は、特徴マッチングのために画像にたくさんの素敵なテクスチャがあるフレームを探します。そのため、最初のフレームには多くの空白のブルースクリーンがあり、機能をピックアップするのは難しいでしょう。最後のフレームには、もう少し興味深いものがあります。ここでは、フィーチャーをピックアップしてそれらを一致させるためのテクスチャが増えています。ここに分析キーを追加しましょう。を押すとMそして切り替えます表示にキーフレームの一致、左の画像と右の画像で取得し、2つの間で一致した特徴を示しています。したがって、これらの機能の一致は、下流に配信されるステレオジオメトリとアライメントデータの計算に使用されます。ヒットすることでこれらの機能の一致をQCできますP切り替えるには表示にプレビューの配置。計算されたアライメントデータがそれらのフィーチャの一致に適用されるようになったため、元の一致では、左目と右目の間の垂直方向のオフセットを確認できます。アライメントデータを適用して、オフセットが水平になりました。水平ではないフィーチャの一致がある場合、それらは不適切な一致である可能性があります。ありますしきい値ここでそれらの悪いマッチを自動的に選択するように調整できるので、それを妥当なものに設定し、これらのマッチのいくつかを見るとハイライトされ、左目と右目をフリックすると上下に切り替わる。私は打つことができます削除悪い一致をすべて自動的に削除するキー。または、実際にすべての個々の一致を調べて、それらを調べて、自分がどれが悪いかを確認し、それらを選択して削除することができます。調整できるパラメーターがいくつかあります。使用できますマスク特定の領域を無視するノードの入力。検出する機能の数を定義し、左目と右目の間で一致を試行できます。私はこれを1000のままにする傾向がありますが、たくさんの機能が必要な場合は3000に切り替えることができます。または、多くのユーザー一致を使用する場合は、拒否することができます。のしきい値そして分離通常、調整する必要はありませんが、必要に応じて調整できます。

これで、ユーザー定義の一致を使用してプレートのアライメントをロックできます。ここで、この自動一致を削除しましょう。入って、ユーザー定義の一致を追加できます（機能を追加）、目を切り替えて適切な場所に置き、確認します。このユーザー定義機能の一致には、ステレオジオメトリの計算でより多くの重みが与えられます。したがって、線形をプレビューすると、完全に水平になり、その線形をプレビューすると、周囲の不適切な自動一致が強調表示されます。たとえば、ここでこれらの自動一致のすべてについて心配していて、それらが大丈夫かどうかを確認したい場合、私は入って、ユーザー定義の一致を追加して正確な場所に置くことができます-あなたは非常にすべきですこれに注意してください。その後、アライメントのプレビューに戻って、どの自動一致がキックアウトされたかを確認できます。今、私はそれらの自動悪いマッチを削除することができます。アライメントが再計算されたため、しきい値の範囲外にある新しい一致セットが得られました。再度削除してそれらを削除できます。したがって、ユーザーの一致を追加する場合は、それらを追加できます。これにより、ステレオジオメトリの位置合わせの計算に余分な重みが与えられます。

実際に3つのキーフレームを使用して、タイムライン上のステレオリグのバリエーションをピックアップしました。そこで、さらに2つのフレームにキーを追加してみましょう。新しいキー、これらは一致です。Pを押してアライメントをプレビューし、 削除キーを使用して、不適切な一致を自動的に削除し、最後のキーフレームを1つ追加します。それを追加して、一致をプレビューし、配置を見て、 しきい値、そのしきい値外の自動一致を削除します。3つの一致があり、線形をプレビューしたので、下流のソルバーノードに直接配信された線形データを品質チェックしました。

さて、Solverノードを設定する際のいくつかのヒントとコツを見てみましょう。このショットでは、カメラリグが実際に時間とともに変化しています。軸間収束に関するメタデータがある場合は、それを見て、ステレオジオメトリが変化する場所と、新しいステレオジオメトリを取得するためにソルバーで新しい分析キーを設定する必要がある場所を確認できます。ただし、そのメタデータがない場合は、引き続き使用できますプレビューの配置ソルバーで、ステレオアライメントが変更されたときにテストします。それでは、このショットに対してどのようにそれを行うことができるかを見てみましょう。を追加します分析キーここの最初のフレームで。線形をプレビューし、悪い一致を削除します。それから私は去るつもりです表示オンプレビューの配置新しいフレームに切り替えて、キーフレームで計算したアライメントデータが新しいフレームでどのように機能するかを確認します。そして、すべての機能の一致の位置合わせが間違っていることがわかります。ステレオジオメトリは時間とともに変化しているので、カメラリグがどこで変化するかを見つけるために戻ります。そのため、ここでの整合はかなり一貫しており、いくつかの不適切な一致がありますが、そのフレームを保持して前進し続けます。新しいフレームでそれを確認しましょう。それは合理的に見えます。少し先に進みましょう。まだ合理的です。フレーム100を確認しましょう。OK、ジオメトリは間違いなく変更されました。私はに行きますキーを追加。アライメントデータを修正しました。中間フレームでそれが機能しているかどうかを確認してみましょう。間にジオメトリが変更されました。そのデータ行を修正するには、新しいキーを追加する必要があります。間に変更があるかどうかを見てみましょう。これはよさそうだ。前進を続けましょう。ジオメトリが変更されたため、新しいキーを追加する必要があります。間にチェックインしましょう。これは問題ないように見えますが、実際には、特定の方向に一致するすべてのフィーチャに一般的なシフトがあります。それらはすべて垂直方向にわずかに上に移動していることがわかります。ここでジオメトリが非常にわずかに変化していると思うので、キーを追加してそのアライメントデータをロックダウンします。これで、すばらしい整合性が再び得られました。必要なすべてのキーを定義するために、タイムライン内を前方に移動できます。

O_Solverへの入力を調整して、機能のマッチングを支援できます。このショットでは、画像の暗い部分があり、それらを拾い上げて特徴を一致させるのが困難です。そのため、このフレームにキーを追加すると、中央の明るい、きめの細かい領域でフィーチャーの一致が検出されたことがわかります。そのため、色空間をログ空間に変更しました-Cineonまたはそのようなものを使用して、これらの暗い領域をプルアップできます。そして、そのフレームを再度マッチさせると、 再分析フレーム。これで、比較的暗い領域で機能の一致が検出されたことがわかります。画像全体に一致する特徴を広げているので、これは良いことです。したがって、フィーチャをピックアップする場所を変更しない限り、入力を調整して適切なフィーチャの一致を取得し、計算するアライメントデータを変更しないでください。

個別の映像からソルブを計算することもできます。ここには固定カメラリグがあり、適切にテクスチャリングされた明るい領域の別の映像を撮影しました。ここでの特徴点は明確に定義されるので、ステレオジオメトリの良い解を得ることができます。カメラが固定されているため、ここにいくつかの分析キーを引き込み、選択しましたすべてのキーから単一の解決。すべてのキーフレームをまとめて、ステレオジオメトリの計算をさらに改善します。 ソルバー他のOculaノードの入力。そのため、このショットの視差を計算したい場合は、ソルバーをソルバー DisparityGeneratorの入力。

最後に、ショットにマッチムーブがある場合、そのカメラデータをソルバーノードにプルできます。O_Solverにはカメラマッチムーブしたカメラに接続できる入力。キーフレームを計算すると、その正確なステレオジオメトリが取り込まれ、フィーチャマッチングで使用されます。また、ステレオジオメトリをツリー内の他のOculaノードにダウンストリームで配信します。

これで、このチュートリアルは終わりです。分析キーの設定と品質チェックについて説明しました。また、ステレオジオメトリの変更をテストするいくつかのトリックを見て、入力映像を調整してフィーチャマッチングを最大限に活用し、ソルバに個別の映像を使用し、最後にマッチ移動カメラを使用しました。