API ReconstructFull

ReconstructFull es la interfaz de reconstrucción completa más simple y fácil de usar, adecuada para el inicio rápido de proyectos y usuarios novatos. Maneja automáticamente el flujo completo de extracción de metadatos de imágenes, cálculo de triangulación aérea y reconstrucción 3D.

🎯 Características de la Interfaz

• ✅ Alto grado de automatización: Lee automáticamente GPS e información de cámara desde EXIF de imágenes
• ✅ Configuración simple: Lo mínimo requerido es solo proporcionar la ruta de imágenes
• ✅ Todo en uno: Genera resultados finales directamente desde imágenes
• ✅ Optimización inteligente: Selecciona automáticamente los mejores parámetros de procesamiento

📋 Detalles de Parámetros

Parámetros Requeridos

Nombre del Parámetro	Tipo	Descripción	Valor de Ejemplo
license_id	int	ID de licencia SDK	9200
working_dir	string	Ruta del directorio de trabajo	"C:/Projects/MyProject"
gdal_folder	string	Directorio de datos GDAL	"C:/MipMap/SDK/data"
coordinate_system	object	Sistema de coordenadas de entrada	Ver descripción abajo
image_meta_data	array	Lista de imágenes	Ver descripción abajo
input_image_type	int	Tipo de imagen	1=RGB, 2=Multiespectral, 3=Infrarrojo
resolution_level	int	Nivel de precisión	1=Alto, 2=Medio, 3=Bajo

Parámetros Opcionales - Control de Salida

Nombre del Parámetro	Tipo	Valor Predeterminado	Descripción
generate_obj	bool	false	Generar modelo formato OBJ
generate_ply	bool	false	Generar modelo formato PLY
generate_osgb	bool	false	Generar formato OSGB (fotografía oblicua)
generate_3d_tiles	bool	false	Generar 3D Tiles (Cesium)
generate_las	bool	false	Generar nube de puntos LAS
generate_pc_ply	bool	false	Generar nube de puntos PLY
generate_pc_osgb	bool	false	Generar nube de puntos OSGB (LOD)
generate_pc_pnts	bool	false	Generar nube de puntos PNTS (3D Tiles)
generate_geotiff	bool	false	Generar ortofoto
generate_tile_2D	bool	false	Generar teselas 2D
generate_2D_from_3D_model	bool	false	Generar ortofoto desde modelo 3D

Parámetros Opcionales - Sistema de Coordenadas

Nombre del Parámetro	Tipo	Valor Predeterminado	Descripción
coordinate_system_3d	object	Local/LocalENU	Sistema de coordenadas 3D de salida
coordinate_system_2d	object	LocalENU	Sistema de coordenadas 2D de salida

Parámetros Opcionales - Funciones Avanzadas

Nombre del Parámetro	Tipo	Valor Predeterminado	Descripción
gcp_path	string	-	Ruta del archivo de puntos de control
gcp_coor_sys	object	-	Sistema de coordenadas de puntos de control
use_image_position_constraint	bool	true	Usar restricción de posición de imagen
fast_mode	bool	false	Modo rápido (menor calidad)
min_avali_memory_size	float	16.0	Tamaño mínimo de memoria disponible (GB)
output_block_change_xml	bool	false	Generar Block Exchange XML

📝 Detalles de Estructuras de Datos

Objeto coordinate_system

{
  "type": 2,              // 1=Proyección, 2=Geográfico, 3=Geocéntrico
  "type_name": "Geographic",
  "label": "WGS 84",     // Nombre del sistema de coordenadas
  "epsg_code": 4326      // Código EPSG
}

Elementos del array image_meta_data

Formato básico (lectura automática de EXIF)

{
  "id": 1,                           // Identificador único
  "path": "C:/Images/DJI_0001.JPG",  // Ruta de imagen
  "group": "camera_1"                // Opcional: agrupación de cámara
}

Formato completo (metadatos personalizados)

{
  "id": 1,
  "path": "C:/Images/IMG_0001.JPG",
  "group": "nadir",                  // Nombre del grupo de cámara
  "meta_data": {                     // Metadatos personalizados
    "width": 6000,                   // Ancho de imagen (píxeles)
    "height": 4000,                  // Alto de imagen (píxeles)
    "pos": [114.123456, 22.123456, 100.5],  // [Longitud, Latitud, Elevación]
    "pos_sigma": [0.05, 0.05, 0.10], // [Precisión X, Precisión Y, Precisión Z] (metros)
    "focal_length": 24.0,            // Distancia focal (milímetros)
    "pixel_size": 0.00391            // Tamaño de píxel (milímetros)
  }
}

Parámetro de agrupación de cámara (group)

Usado para sistemas de múltiples cámaras, para procesar imágenes de diferentes cámaras en grupos:

"image_meta_data": [
  {"id": 1, "path": "nadir/IMG_001.jpg", "group": "nadir"},
  {"id": 2, "path": "nadir/IMG_002.jpg", "group": "nadir"},
  {"id": 3, "path": "oblique_f/IMG_001.jpg", "group": "oblique_forward"},
  {"id": 4, "path": "oblique_b/IMG_001.jpg", "group": "oblique_backward"},
  {"id": 5, "path": "oblique_l/IMG_001.jpg", "group": "oblique_left"},
  {"id": 6, "path": "oblique_r/IMG_001.jpg", "group": "oblique_right"}
]

Escenarios de agrupación comunes:

• Cámara oblicua de cinco lentes: nadir, oblique_forward, oblique_backward, oblique_left, oblique_right
• Sistema de cámara dual: wide_angle, telephoto
• Cooperación multi-drone: drone_1, drone_2, drone_3
• Multi-temporal: morning, afternoon

Explicación de parámetros pos y pos_sigma

Parámetro pos:

• Formato: [Longitud, Latitud, Elevación] o [X, Y, Z] (dependiendo del sistema de coordenadas)
• Unidad: Grados y metros para sistema geográfico, metros para sistema de proyección
• Propósito: Sobrescribir información GPS en EXIF o proporcionar posición para imágenes sin GPS

Parámetro pos_sigma:

• Formato: [σ_X, σ_Y, σ_Z]
• Unidad: Metros
• Significado: Desviación estándar de medición de posición en cada dirección (1σ)
• Propósito: Usado como peso en optimización de triangulación aérea, mayor precisión (σ menor) significa mayor peso

Valores típicos:

Método de Posicionamiento	σ_X/σ_Y	σ_Z	Descripción
Solución fija RTK	0.02-0.05m	0.05-0.10m	Máxima precisión
Post-procesamiento PPK	0.03-0.08m	0.08-0.15m	Alta precisión
GPS normal	2-5m	3-8m	Precisión estándar
Estimación manual	0.5-2m	1-3m	Baja precisión

📝 Ejemplos de Configuración

Configuración Mínima

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "C:/Projects/QuickStart",
  "gdal_folder": "C:/MipMap/SDK/data",
  "input_image_type": 1,
  "resolution_level": 2,
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "label": "WGS 84",
    "epsg_code": 4326
  },
  "image_meta_data": [
    {"id": 1, "path": "C:/Images/DJI_0001.JPG"},
    {"id": 2, "path": "C:/Images/DJI_0002.JPG"},
    {"id": 3, "path": "C:/Images/DJI_0003.JPG"},
    {"id": 4, "path": "C:/Images/DJI_0004.JPG"},
    {"id": 5, "path": "C:/Images/DJI_0005.JPG"}
  ],
  "generate_obj": true,
  "generate_geotiff": true
}

Ejemplo de Configuración de Grupos Multi-Cámara

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "D:/Projects/MultiCamera",
  "gdal_folder": "D:/MipMap/SDK/data",
  "input_image_type": 1,
  "resolution_level": 1,
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "label": "WGS 84",
    "epsg_code": 4326
  },
  
  // Agrupación de imágenes multi-cámara
  "image_meta_data": [
    // Cámara nadir
    {"id": 1, "path": "nadir/IMG_001.jpg", "group": "nadir"},
    {"id": 2, "path": "nadir/IMG_002.jpg", "group": "nadir"},
    
    // Cámara oblicua frontal
    {"id": 3, "path": "forward/IMG_001.jpg", "group": "oblique_f"},
    {"id": 4, "path": "forward/IMG_002.jpg", "group": "oblique_f"},
    
    // Más grupos de cámaras...
  ],
  
  "generate_osgb": true,
  "generate_3d_tiles": true
}

Ejemplo de Configuración POS Personalizada

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "D:/Projects/PPK_Project",
  "gdal_folder": "D:/MipMap/SDK/data",
  "input_image_type": 1,
  "resolution_level": 1,
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "label": "WGS 84",
    "epsg_code": 4326
  },
  
  // Usar datos de posición de alta precisión post-procesados PPK
  "image_meta_data": [
    {
      "id": 1,
      "path": "images/DJI_0001.JPG",
      "meta_data": {
        "width": 5472,
        "height": 3648,
        "pos": [114.305421, 22.596013, 120.543],  // Posición precisa después del procesamiento PPK
        "pos_sigma": [0.03, 0.03, 0.05]  // Precisión PPK
      }
    },
    {
      "id": 2,
      "path": "images/DJI_0002.JPG",
      "meta_data": {
        "width": 5472,
        "height": 3648,
        "pos": [114.305512, 22.596089, 120.621],
        "pos_sigma": [0.03, 0.03, 0.05]
      }
    }
    // ... más imágenes
  ],
  
  "generate_obj": true,
  "generate_geotiff": true
}

Ejemplo de Configuración Completa (con GCP)

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "D:/Projects/HighPrecision",
  "gdal_folder": "D:/MipMap/SDK/data",
  "input_image_type": 1,
  "resolution_level": 1,
  
  // Sistema de coordenadas de entrada - WGS84
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "label": "WGS 84",
    "epsg_code": 4326
  },
  
  // Sistema de coordenadas de salida - UTM
  "coordinate_system_3d": {
    "type": 3,
    "label": "WGS 84 / UTM zone 50N",
    "epsg_code": 32650
  },
  
  // Puntos de control
  "gcp_path": "D:/Projects/HighPrecision/gcps.txt",
  "gcp_coor_sys": {
    "type": 3,
    "label": "WGS 84 / UTM zone 50N",
    "epsg_code": 32650
  },
  
  // Lista de imágenes
  "image_meta_data": [
    {"id": 1, "path": "D:/Data/flight1/IMG_001.JPG"},
    {"id": 2, "path": "D:/Data/flight1/IMG_002.JPG"},
    // ... más imágenes
  ],
  
  // Generar todos los formatos
  "generate_obj": true,
  "generate_osgb": true,
  "generate_3d_tiles": true,
  "generate_las": true,
  "generate_geotiff": true,
  "generate_tile_2D": true
}

💾 Estructura de Salida

Después de completar el procesamiento, se generará la siguiente estructura en el directorio de trabajo:

working_dir/
├── products/              # Resultados finales
│   ├── models/           # Modelos 3D
│   │   ├── model.obj    # Formato OBJ
│   │   ├── model.mtl    # Archivo de material
│   │   ├── textures/    # Imágenes de textura
│   │   └── tileset.json # 3D Tiles
│   ├── pointcloud/       # Datos de nube de puntos
│   │   └── cloud.las    # Nube de puntos formato LAS
│   └── orthophoto/       # Ortofoto
│       ├── ortho.tif    # GeoTIFF
│       └── tiles/       # Datos de teselas
├── milestones/           # Resultados intermedios
│   ├── at_result/       # Resultado de triangulación aérea
│   ├── roi.json         # Rango ROI
│   └── report.html      # Reporte de procesamiento
└── log/                  # Archivos de registro
    └── log.txt          # Registro detallado

🎯 Sugerencias de Uso

Escenarios Apropiados

• ✅ Prototipado rápido y pruebas
• ✅ Proyectos estándar de fotografía aérea
• ✅ Procesamiento automatizado por lotes
• ✅ Aprendizaje para principiantes

Escenarios Inapropiados

• ❌ Necesidad de control fino de parámetros de procesamiento
• ❌ Necesidad de usar puntos de control
• ❌ Necesidad de verificar resultados intermedios
• ❌ Cámaras especiales o sensores

🔧 Técnicas Avanzadas

1. Procesamiento por lotes de múltiples proyectos

import json
import subprocess
from pathlib import Path

def batch_process(project_list):
    for project in project_list:
        # Crear configuración
        config = {
            "license_id": 9200,
            "working_dir": f"./output/{project['name']}",
            "gdal_folder": "./data",
            "coordinate_system": {"type": 2, "epsg_code": 4326},
            "image_meta_data": [
                {"id": i+1, "path": str(img)} 
                for i, img in enumerate(project['images'])
            ],
            "input_image_type": 1,
            "resolution_level": 2,
            "generate_obj": True,
            "generate_geotiff": True
        }
        
        # Guardar configuración
        config_path = f"./config_{project['name']}.json"
        with open(config_path, 'w') as f:
            json.dump(config, f, indent=2)
        
        # Ejecutar procesamiento
        subprocess.run([
            "reconstruct_full_engine.exe",
            "-reconstruct_type", "0",
            "-task_json", config_path
        ])

2. Optimización automática de parámetros

def optimize_parameters(image_count, available_memory_gb):
    """Seleccionar parámetros automáticamente según el tamaño del proyecto"""
    
    # Nivel de resolución
    if image_count < 100:
        resolution_level = 1  # Alta precisión
    elif image_count < 500:
        resolution_level = 2  # Precisión media
    else:
        resolution_level = 3  # Baja precisión (proyectos grandes)
    
    # Formatos de salida
    if available_memory_gb > 32:
        formats = {
            "generate_obj": True,
            "generate_osgb": True,
            "generate_3d_tiles": True,
            "generate_las": True
        }
    else:
        formats = {
            "generate_obj": True,
            "generate_las": False
        }
    
    return resolution_level, formats

3. Monitoreo de progreso

import re
import time
from threading import Thread

def monitor_progress(log_file):
    """Monitorear progreso del procesamiento"""
    
    def read_progress():
        with open(log_file, 'r') as f:
            f.seek(0, 2)  # Ir al final del archivo
            while True:
                line = f.readline()
                if line:
                    match = re.search(r'\[PROGRESS\] (\d+)%', line)
                    if match:
                        progress = int(match.group(1))
                        print(f"\rProgreso: {'█' * (progress//2)}{'░' * (50-progress//2)} {progress}%", end='')
                time.sleep(0.1)
    
    thread = Thread(target=read_progress, daemon=True)
    thread.start()

❓ Preguntas Frecuentes

P: ¿Por qué algunas imágenes no fueron utilizadas?

R: ReconstructFull filtrará automáticamente imágenes de mala calidad:

• Imágenes borrosas
• Imágenes sin información GPS
• Imágenes duplicadas o con alta similitud

Puede revisar las imágenes filtradas y sus razones en el registro.

P: ¿Cómo procesar imágenes sin GPS?

R: Para imágenes sin información GPS, necesita:

1. Usar la interfaz ReconstructAT (soporta procesamiento sin GPS)
2. O agregar información GPS manualmente a EXIF
3. O usar archivo POS externo

P: ¿Memoria insuficiente al procesar proyecto grande?

R: Soluciones:

1. Reducir resolution_level a 2 o 3
2. Reducir formatos de salida generados simultáneamente
3. Usar procesamiento en bloques (requiere usar otras interfaces)

🔗 Enlaces Relacionados

• Detalles de sistemas de coordenadas
• Descripción de metadatos de imagen
• Comparación de formatos de salida
• Interfaz ReconstructAT (más control)

---

ReconstructFull es la mejor opción para comenzar a usar MipMapEngine SDK. A medida que crezca la experiencia, puede explorar otras interfaces para obtener más control.