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先日のブログで次期スイフトの３Dモデルを作りました。


その中で全幅が1740mmという解析結果が出て僕も驚きましたｗ
やっぱり腑に落ちずにモヤモヤとしていたところ。
とある方より頂いた情報と僕が出したサイズが異なったので再検証してみました。


その情報とは、

全幅：５ナンバー幅　　
全長：現行-10mm　　
全高：現行-20～30mm

というものでした。
全幅の数字はうろ覚えだったそうですが、”インパクトが有る数字ではない”、”見慣れた数字”だったとの事です。


その情報で多分間違いないかと思いますが、興味本位でｗもう一度僕の3Dモデルを検証してみます。


今回は位置特定作業を最高精度設定（前回は一つ粗く設定）で再計算、
なんだかんだで処理に一晩以上掛かりました。


ナンバーが520mmという前提を変え無ければ．．．


モデル内 1ｃmは  52.0cm÷14.2cm ＝　3.66cmに相当します。
　モデル内の寸法が前回と違っています。



全幅は　47.3cm×3.66　＝173.1 cm

１７３０ｍｍ、やはり３ナンバーになってしまいます。




全長は104cmX3.66＝380.8cm　となり、

情報とは３０ｍｍの差が有ります。



次は、ナンバーの幅から推定するのではなく全長から推測
現行の3850mmから10mm短くした3840mm確定として計算すると


モデルの1cmは　384.0cm÷104cm＝3.69cm相当

全幅　47.3cmｘ3.69＝174.5cm


余計に拡がっちゃったよｗ



何かが間違ってますｗ


①　情報が間違ってる
②　国内モデルは幅が狭い
③　立体化において寸法が狂ってる


たぶん③ですかね．．．
恐らく歪曲した画像をまんま立体化

本来このソフトはレンズの補正をしなければいけません。
その為には使用したレンズの設定ファイルを指定するか、
現物のレンズで実際に補正作業を行う必要が有ります。
（実際に補正を掛けた場合は、かなり正確に立体化されます！）

現時点ではスパイショットを撮ったカメラの詳細が分からないので、
これ以上踏み込む事は出来ないでしょう。

残念です

夜明けの大山を走る


前にも後ろにも誰もいない

こんな状況は初めてだ




急勾配を登る


つづら折り


迫るコーナー



２速では回転が落ち過ぎの様だ
たった100BHPのエンジンはパワーバンドを取り戻すのに永遠とも思える程時間が掛かる。


進入速度を上げ、ブレーキを残して突っ込んでみる
アジアンタイヤが程よくブレイクして出口を向く

ここは落ち葉散るウェットな登りタイトコーナー
軽量？FF　オープンデフ



空転するアジアンタイヤｗ　

進まねぇ～ｗ


今度は１速で進入じゃ、って結局前に進まないわｗ
せめて引っ張ってシフトアップ！

フォォォォォン！　ってクラッチ滑ってるやんｗ


だからといって丁寧に繋いだらパワーバンド外すやんｗ
クラッチ蹴っ飛ばして…

フォォォォォン！ｗ


ぁあ紅葉キレイ．．．




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　　　　　　　○
　　　　　　　 Ｏ 　ﾓﾜﾓﾜ
　　　　　　　　o
　　　　　　∧＿∧！　ﾊｯ! ／￣￣￣￣￣￣￣
　　＿＿_（　 ゜∀゜）＿　＜ という夢を見たんだ
　　|　 〃( つ　　つ　 |　　＼＿＿＿＿＿＿＿
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クラッチ滑り始めたのでミッション降ろしますが、
ついでなのでギヤ比やらデフも交換する予定。


まだ部品が揃わないので作業に掛かれずヒマ？なのです。
ヒマなのでここ何日か費やして遊んでみました。





結構前から出回ってる次期スイフトのスパイショットですね。
ネットでかき集めると３０枚近く集まります。


それらを使ってSFMしてみました。

SFM（Structure from Motion）を簡単に説明すると、違う所から撮った複数枚の写真から三次元形状を復元する技術です。




画像の特徴の有る点を探し、他の画像の特徴点と比較してカメラの撮影場所・アングルを算出します。



大量の写真から集めた特徴点を３次元の空間に配置していき、




点の集まりからポリゴンメッシュを作成

　

ポリゴンにテクスチャーを貼ったらこうなりました！


ってなんじやコリャ！
なんの役にも立たないゴミですねｗ

二日ぐらい試行錯誤してみたものの、どうにもならない。



そもそもネットで拾った画像の解像度が足りず、認識する特徴点が少な過ぎの様です。
写真も30枚のうち半分も位置特定が出来ず、車体のノーズしか認識出来ませんでした。


認識と位置計算の精度を上げると計算時間が”何日”単位で掛かります．．．
そこでCPUに計算させるのではなく、グラフィック描画に使うGPUに演算させると大幅に時間短縮させる事が出来る技術が有ります。

GPGPU、OpennCL、CUDAやらの呪文の説明は取り敢えず置いておきｗ
何か解決策はないかと検索していやら良い物が有りました。


深層学習、ディープラーニングというやつですが、やはり説明は割愛しますｗ
すごく簡単に言えば人工知能です。
昔は家庭用PCでは考えられなかった処理がGPUを使って実用的になっています。

その人工知能を使って画像の解像度を上げてみようってソフトがありました。


waifu2xというやつですが、調べてみると「嫁2倍」？？？

「オレのオ○ズ画像を2倍に拡大していろいろ捗る」の様ですｗｗｗｗ

という事でグラボにCUDAドライバを導入、VisualC++のランタイム等の必要な環境を作ってインストールしてみました。（ちなみにブラウザ上でオンラインで処理してくれるサイトも有る様です。）


早速ですが秘蔵のXXXなXXXをXXしてみたら…
ヤバイですね！！！技術の進化は凄いねｗｗｗｗ
お見せ出来ないのが残念ですｗ


この技術を使ってスパイショットを処理してみましょう。

ヘッドライトの目頭のアップです。

オリジナルデータ



解像度4倍処理後


すげぇ…

上の画像から下の画像が出てくるとは信じられないｗ

単純に画像を拡大するのではなく、
求める画像を縮小したものが元の画像という前提で計算するそうです。


これで細かい模様が認識できるかも♪


全部の画像を4倍の解像度に拡大して処理開始！



おおおおおぉぉ！

この点から高密度な点の集まりを作成



ｷﾀ━━━━ヽ(ﾟ∀ﾟ )ﾉ━━━━!!!!

コレを元にポリゴン作ってテクスチャー貼ると



完成♪



…正直これだけだと意味ないねｗ
写真の方が綺麗だし、さんざん完成イラストが流出してる



おまけに反射のキツイガラスと天井は上手く認識してないので酷いデキ…
ホイールも回転してるせいで形状がブレてます。
ボディの模様のせいで形状も分かり辛い。



だが、ココからが本来の目的です。


ユーロナンバーの幅は確か520mm
手持ちのSWIFT君のナンバーも520mmでした。



完成モデルの縮尺は基準が無いのでデタラメですが、


ナンバー幅が520mmだとすると、520÷13.6＝38.235…
モデルの1cmは約38.2mmとなります。



全幅はナント1940mm！
(書き間違えです、1740mmでした)



工工エエェェェェｪｪｪ(ﾟДﾟ)ｪｪｪェェエエエ工工 　

３ナンバー決定かよ．．．

スイフトとしては残念だけど、ファミリーカーとしては歓迎するべきなのかな
バレーノと棲み分けどうすんの？ｗ



全長は3820mmぐらいだろうか。
見た印象通りに少し短くなったのかな？

全高は屋根が上手く拾えてないので測るの止めました。


ホイールベースは25mmぐらいの延長かな
オーバーハングが短くなって鼻が潰れた印象がありますもんね。

トレッドは無理っすねｗ



おまけでスパイショットでは見れないアングルで何枚か







テクスチャー無い方が形状が分かり易いですね。
先代ユーザーの僕は次期スイフトのデザインに思う所は色々有りますが、
決まってしまったんだからもうショウガナイヨネ。


戯れに始めたのが大事になってしまいましたｗ
今日も夜更かししてもうたが、なんとか完成して良かった。


明日からはミッション交換に向けて早く寝て体力を蓄えますｗ。