1 关于大疆航片粗校正
2024年，我写了一个小工具，关于如何对大疆无人机拍摄的照片进行粗校正。并把整个开发过程通过公众号文章的形式记录下来，包括算法思路、途中遇到了那些坑....
下面是相关传送门：
后续的计划其实也有两个，在2024年6月的时候已经定了下来：
第一个是用前端的东西写一个界面。
第二个是看看怎么做精校正。
第一个计划，是在断断续续地进行中。然而在这个途中，我开发了另一个软件工具：rstool。后面把图形界面再做好一些，会把这个大疆航片粗校正的功能集成到rstool。
第二个是计划是做静校正，怎么说呢？精校正本质就是找到已有的影像，然后对二者进行特征点匹配，然后进度gcp校正（地面控制点几何校正）。
但是这个计划搁置下来，是因为我不想研究下去。首先，做精矫正需要已有数据，这个我没有。如果，真的要做静校正的研究，我会把谷歌影像作为已有数据，使用无人机照片和谷歌影像进进行匹配。
2 无人机照片为什么会涉密？
对于这个问题，我首先去浏览器上搜一搜，结果如下：
为什么，无人机照片会存在泄密的隐患，因为无人机照片的粗校正精度其实达到了不错的水平。
今天我们使用之前开发大疆航片粗校正工具，看看航片只依赖自身的GPS信息进行的几何校正，得到的地面精度是怎样的？
我们从代码的层度，回顾大疆航片粗校正工具的输入参数
由上图可知，输入参数有三个，分别是
无人机照片路径
输出路径
像元尺寸
现在，再仔细说明一下各个参数的意义。
无人机照片路径，可以是单文件路径，也可以是多文件所在的文件夹路径
分别代表单文件处理、批量处理。
输出路径，粗校正结果存放的路径，结果分别是tif、png、kmz。png文件是不存在黑色背景。结果如下：
像元尺寸，也叫做像元大小，这个参数由相机自身的参数所决定。各位要熟悉自己的无人机的像元尺寸，不懂的去问商家客服。我收集一些常见的大疆无人机的像元尺寸的信息，如下：
3 地面精度
我们选择某个操场的拐点，作为地面点，如下：
以谷歌影像的地面点作为真值，进行简单地测量，误差是7.8米。结果如下：
动态对比图如下：
4 还有一点点想说的
这个项目是从2024年6月开始的个人项目，有能力的小伙伴可以参与进行，开源地址在
https://github.com/ytkz11/AerialPictureCorrection
之前对这个小工具进行打包。在公众号回复大疆航片获取下载链接。
开发本来就是一个长期的任务，只有热爱才能达到彼岸。
今天先写到这里了
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