Erstellung und Präsentation von Panoramen

Aus FunkFeuer Wiki
Zur Navigation springen Zur Suche springen

Folgendes ist eine Niederschrift meiner Erfahrungen, und kann keine absoluten Wahrheiten anbieten.

1. Aufnahme der Einzelbilder

Um das Zusammenfügen des Panoramas möglichst einfach zu machen, und dabei möglichst wenige sichtbare Verschiebungen zu produzieren folgende Tipps:

  • Bilder mit zwischen 20% und 30% Überschneidung aufnehmen.
  • Position möglichst Konstant halten (Am besten ein Stativ verwenden)
  • Den Drehpunkt möglichst Nahe am Knotenpunkt (Am Besten einen "Nodalpunktadapter" / Panorama-Stativ-Kopf, sind leider recht teuer (im 3-Stelligen €-Bereich, z.B.), kann man aber mit sowas [1] auch um einen 2-Stelligen €-Betrag selber basteln)).

2. Zusammensetzen des Panoramas

Ich habe die besten Ergebnisse mit Hugin erreicht.

  • Falls Wolken auf den Bildern zu sehen sind, umbedingt das Feature "Celeste" vor der Erkennung der Kontrollpunkte aktivieren.
  • Um Panoramas die Breiter als ca 70.000 Pixel sind, muss man aufgrund eines Bugs das ganze Toolset selbst komplieren - Mit hugin 2013.0 und enblend 4.2 lassen sich Panoramas erstellen, die bis zu 2^31 Pixel haben. Mein größtes damit erstelltes Panorama hat 253.352 x 8.476 Pixel - siehe [2]


3. Präsentation des Panoramas

  • Pannellum - Für 360° Panoramas unter 8.200 Pixel Breite, Technologie: Javascript + WebGL --> Beispiel
  • SaladoPlayer 1.3.5 Für 360° Panoramas bis zu 70.000 Pixel Breite, Technologie: Flash --> Beispiel
    • Um ein Equirectlinear Panorama (=Output von Hugin) mit SaladoPlayer präsentieren zu können, muss es mit dem SaladoConverter in ein Deep Zoom cubic panorama umgewandelt werden.
  • PanoJS3 für die "flache" Darstellung von Bildern, die zu groß sind, um sie direkt als JPG in einer vernünftigen Größe von wenigen MB in einem Stück vom Browser darstellen zu lassen. Siehe auch das panojs github repository. Technologie: Nur Javascript
    • Zum zerstückeln des Bildes in Tiles entweder das Inkludierte Python-Script verwenden, oder der Weg den ich gewählt habe: bioImageConvert
      • imgcnv -i MY_INPUT_IMAGE.jpg -o MY_OUT_FOLDER/MY_OUT_BASE_NAME.jpg -t jpeg -tile 512