参考リンク

https://gitlab.com/saji-lab/past-studies/sfm_registration

https://saji-lab.esa.io/posts/463/edit

各ファイル

知見

registration.py

こんな感じでconfigファイルで閾値等を設定すると綺麗になりそう

config_file_path = '1080_200.ini'

config_ini = configparser.ConfigParser()
config_ini.read(config_file_path, encoding='utf-8')

tqdm使うと処理時間がわかって良さそう

for begin_elevation in tqdm(np.arange(int(np.ceil(max_elevation)))[int(np.floor(min_elevation)):int(np.floor(max_elevation)):step]):
        d = gsi_dem - begin_elevation
				...

なんか標高値補正とかに利用できそう??