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Montrouge à 360° avec Mapillary

Posted by François2 on 18 December 2018 in French (Français). Last updated on 18 November 2019.

Depuis quelques mois nous sommes un petit groupe (@Phyks, @overflorian, @François2, @Yxoc) à cartographier Montrouge. Pendant une partie du mois de Novembre, nous avons pu disposer d’une caméra 360. Le projet de capturer Montrouge en photo sur Mapillary a pu commencer. En 3 semaines nous avons couvert 50% de la ville.

Avant:

Image avant

Après:

Image après

Voir sur mapillary

Le matériel

Pour prendre les photos, nous disposions

  • d’une caméra LG 360 (un des modèles les plus abordables, 200€ neuf)
  • Une perche à selfie (un mètre minimum)
  • Un smartphone avec l’application LG et un enregistreur de traces (OsmAnd~ avec un point toutes les deux secondes) pour une meilleure corrélation ensuite

Les résultats

  • 3 personnes (Phyks, overflorian et François2)
  • 7h heures de prises de vue (Phyks : 3h, François : 4h)
  • 4200 photos (François: 2.9K, Phyks : 1,3K)
  • 8 heures de retraitement (Phyks : 3h, François : 5h)
  • 20.2 kilomètres couverts (environ la moitié de la ville) (François: 14.6km, Phyks : 6.6km)

Quelques conseils

Pendant la prise de vue

Nous avons pris les photos en tenant la perche à selfie verticalement, à hauteur d’épaule. La caméra se trouvait donc à environ un mètre au-dessus de notre tête, ce qui permet d’avoir assez de dégagement et de ne pas occuper trop d’espace avec la tête sur la prise de vue.

Quelques astuces pour faciliter le positionnement des images après coup :

  • Il faut toujours orienter la caméra dans le même sens, afin de faciliter le réglage de l’orientation après coup dans Mapillary. D’autre part, la caméra a une face “avant” et une face “arrière” qu’il vaut mieux respecter. Il est possible de corriger l’orientation a posteriori, avant envoi à Mapillary, mais cette opération est très longue et fastidieuse.
  • Il vaut mieux faire les rues par tronçons (entre deux croisements) complets, autant que possible, pour pouvoir positionner finement les images plus simplement.
  • Éviter de traverser une rue en cours de route, essayer d’être le plus rectiligne possible
  • Marcher toujours à la même vitesse

Les endroits

Il est plutôt sympa d’essayer de tout prendre en photo. Ce qui comprend les impasses, les parties piétonnes et les parcs ! Ces lieux sont rarement pris en photos par les autres services de photographie de rues et sont donc d’autant plus utiles !

Le positionnement des photos

La partie la plus chronophage, surtout au début, est le repositionnement des photos à leur emplacement exact. En effet, en ville la trace enregistrée n’est pas très précise. Pour que les photos soient facilement utilisables, la correction de leur positionnement est nécessaire.

Nous avons utilisé JOSM avec les plugins suivants :

  • photoadjust
  • photo_geotagging

Pour un premier positionnement des photos dans JOSM :

  1. Ouvrir la trace GPX dans JOSM
  2. Charger les photos dans JOSM
  3. Corréler les photos sur la trace GPX (en surchargeant la position enregistré dans les données EXIF)

Vient ensuite le moment où il faut recaler les photos sur leur emplacement réel. Il faut déplacer les photos une par une. À la fin du processus, vous pouvez sauvegarder les nouvelles coordonnées dans les métadonnées des images. Il ne reste ensuite plus qu’à les envoyer sur Mapillary.

Note : L’envoi sur Mapillary par le plugin JOSM directement ne fonctionnait pas pour nous. Ce n’est pas très grave et si les photos ont été correctement positionnées, il est possible d’utiliser l’envoi en ligne ou les scripts.

Au vu du temps nécessaire pour recaler ces photos une par une, nous avons commencé a modifier JOSM et le plugin photoadjust pour nous faciliter les choses. Une première fonctionnalité a été prototypée. Une fois positionnées deux photos (typiquement au début et a la fin de la rue), le plugin positionne les photos intermédiaires sur une ligne droite en les espaçant de manière régulière. Il est donc important d’avoir pris des photos en marchant autant que possible à vitesse constante et en ligne droite. Le positionnement des photos aux extrémités est en général le plus facile car on peut s’aider des photographies aériennes et des données OSM pour repérer un certain nombre d’éléments (coin de bâtiments, passages piétons, fin de stationnement, parfois même les corbeilles de rues si la photographie aérienne est suffisamment précise). Le résultat est en général très bon, avec uniquement quelques corrections à faire sur les images intermédiaires. Les numéros de bâtiments et photographies aériennes (pour repérer les stationnements ou les coins de bâtiments) sont de précieux outils.

Location: Quartier Vieux Montrouge, Montrouge, Antony, Hauts-de-Seine, Île-de-France, France métropolitaine, 92120, France

Discussion

Comment from voschix on 19 December 2018 at 14:17

Compliments, really nice job.

I would like to copy your approach, using a bicycle or a tricycle.

Some questions:

  • Did you fix the selfie stick to your body ?
  • It looks as you used sometimes a scooter or bicycle? Did you fix the selfie stick to the scooter/bicycle?
  • How sensitive is the result to keeping the camera/stick always vertical?
  • Do you have documentation for the modification of JOSM and of the photoadjust plugin?

Best regards

voschix

Padova, Italy

Comment from François2 on 19 December 2018 at 17:33

Hi @voshix and thanks!

Did you fix the selfie stick to your body ?

I tried but it didn’t worked

It looks as you used sometimes a scooter or bicycle? Did you fix the selfie stick to the scooter/bicycle?

I believe we were walking all the time. Do you have a specific sequence to check that?

How sensitive is the result to keeping the camera/stick always vertical?

It’s not always ideal when you are looking at the full sequence, but it’s not a big problem to extract data from them afterward.

Do you have documentation for the modification of JOSM and of the photoadjust plugin?

I have a special fork of JOSM and the plugin to share if you want. But I’m working on a real patch to allow multiple selection of images. I hope to have a final version in january.

Comment from StephaneP on 29 December 2018 at 07:35

Beau boulot !

Il ne reste plus qu’à récupérer une caméra pour faire les 50% restants ☺️

Comment from François2 on 30 December 2018 at 11:07

Merci Stéphane. C’est prévu pour Janvier !

Comment from ekeshkekesh on 28 June 2019 at 23:40

Hi, great job! This option with interpolated photos between 2 selected along straight line is great but it’s unavailable on default version of plugin. Is there any possibility to get this option?

Best wishes, Zigi

Comment from François2 on 30 June 2019 at 07:33

hi @zigi,

Part of the work is still in review. See https://josm.openstreetmap.de/ticket/11905

I hope to get it merged soon.

Comment from runcio on 19 August 2019 at 13:15

Great job! Respect!

Comment from jothishbabu on 27 November 2019 at 07:01

photoadjust photo_geotagging

both plugin are not avilable i cant download :((

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