Zusammenfassung
Dieser Artikel zum RealityCapture-Test von 2018 ist als erläuternder Archivbeitrag zu verstehen, nicht als aktuelle Kaufberatung. Der zugrunde liegende Test von 3D Mag erschien ursprünglich am 15. März 2018. Später zeigte die Seite den 28. Juli 2026 als Aktualisierungsdatum an. Die gezeigten Ergebnismodelle entstanden jedoch im Juni 2017 und wurden für die spätere Überarbeitung nicht neu berechnet. [1]
Damit dokumentiert die Seite einen historischen Fotogrammetrie-Arbeitsablauf mit RealityCapture und die Ergebnisse eines Rezensenten, ist aber kein kontrollierter Benchmark. Der Test veröffentlicht weder ein messtechnisch belastbares Vergleichsprotokoll noch einen allgemeingültigen Genauigkeitswert. Die vorsichtigste Einordnung bleibt daher: Für eine einzige, universelle Leistungsaussage wurde keine verlässliche Kennzahl gefunden. [1]
RealityCapture-Test 2018: Was tatsächlich getestet wurde
Entscheidend ist, dass eine Seite zum RealityCapture-Test 2018 drei Zeitebenen verbindet: ältere Ergebnismodelle, die Veröffentlichung im März 2018 und eine wesentlich spätere Seitenüberarbeitung. Werden diese Ebenen nicht getrennt, lässt sich ein historischer Test leicht mit einem aktuellen Wiederholungstest verwechseln. Die Seite von 3D Mag ist vor allem ein Archivbeleg dafür, was der Rezensent damals auf diesem Rechner mit diesen Datensätzen und im damaligen Darstellungskontext beobachtete. [1]
| Datum | Bezug | Bedeutung für Leser |
|---|---|---|
| Juni 2017 | Im Artikel verwendete Ergebnismodelle | Historische Ergebnisse, die für die spätere Seitenüberarbeitung nicht neu berechnet wurden. [1] |
| 15. März 2018 | Ursprüngliche Veröffentlichung des Tests | Dies ist das eigentliche Testdatum. [1] |
| 6. Oktober 2018 | Thread zur Vorabversion von Metashape 1.5.0 | Die Umbenennung von PhotoScan in Metashape erfolgte später. [9] |
| 31. Dezember 2018 | Metashape 1.5.0 Build 7492 | Die Umbenennung wurde erst nach dem Testzeitraum im März 2018 abgeschlossen. [9] |
| 9. März 2021 | Ankündigung der Übernahme durch Epic | Der Eigentümerwechsel erfolgte Jahre nach dem ursprünglichen Test. [14] |
| 17. Juni 2025 | Umbenennung von RealityCapture in RealityScan | Der heutige Name unterscheidet sich vom Namen aus dem Jahr 2018. [15] |
| 28. Juli 2026 | Aktualisierungsdatum der Seite | Die Seite kann aktuell wirken, obwohl die Testbelege alt sind. [1] |
| 3. August 2026 | Abschalttermin des alten Lizenzservers | Nur für Hinweise zum heutigen Zugang relevant, nicht für die Interpretation des Tests von 2018. [16] |
Da die gezeigten Modelle aus dem Juni 2017 stammen und für die spätere Überarbeitung nicht neu berechnet wurden, sind Screenshots, Netze und Eindrücke auf der Seite als historische Beobachtungen des Rezensenten zu behandeln, nicht als neuer Durchlauf von 2026. Dieselbe Vorsicht gilt für Leistungsangaben: Der Test liefert keinen kontrollierten messtechnischen Benchmark und keinen universellen Genauigkeitswert. [1]
Chronologie und Produktnamen
Die Namensfrage ist wichtig, weil spätere Bezeichnungen häufig rückwirkend auf frühere Softwareversionen übertragen werden. Im März 2018 lautete der historisch korrekte Name des Vergleichsprodukts Agisoft PhotoScan, nicht Metashape. Agisofts eigener Thread zur Vorabversion von Metashape 1.5.0 beginnt am 6. Oktober 2018 und nennt die Veröffentlichung des finalen Builds 7492 der Version 1.5.0 am 31. Dezember 2018. Die Umbenennung gehört somit ans Ende des Jahres 2018 und nicht in den Testzeitraum vom März 2018. [9]
Die übergeordnete Chronologie ist eindeutig: Der Test erschien am 15. März 2018, die illustrierten Ergebnisse stammen aus dem Juni 2017, Epic kündigte die Übernahme von Capturing Reality am 9. März 2021 an, und das zuvor als RealityCapture bekannte Produkt wurde am 17. Juni 2025 in RealityScan umbenannt. Wird der heutige Lizenzkontext erwähnt, nennt der Herstellerhinweis den 3. August 2026 als Abschalttermin des alten Servers. Zum Stand vom 2. September 2026 liegt dieser Termin bereits in der Vergangenheit. [1] [14] [15] [16]
Wie RealityCapture aus Fotos ein 3D-Modell erstellt
Fotogrammetrie bezeichnet die Gewinnung verlässlicher Informationen über reale Objekte und Umgebungen aus Fotografien. Hier geht es folglich um bildbasierte Rekonstruktion und nicht um aktive Entfernungsmessung. „Scan to Mesh“ dient in diesem Artikel lediglich als Kurzform aus der Suchsprache. Beschrieben wird die Rekonstruktion eines Netzes aus überlappenden Fotos. [7]
| Begriff | Bedeutung in diesem Artikel |
|---|---|
| Bildausrichtung | Abgleich gemeinsamer Bildmerkmale zur Schätzung der Kameraposen; der ausgerichtete Bildsatz kann sich in eine oder mehrere Komponenten aufteilen. [3] |
| Dünne Punktwolke | Die anfängliche, merkmalsbasierte 3D-Punktwolke, die bei der Ausrichtung zusammen mit den Kamerapositionen entsteht. [8] |
| Dichte Punktwolke | Eine dichtere Rekonstruktionsstufe, die PhotoScan 1.4 ausdrücklich vor der Netzerzeugung vorsah. [8] |
| Netz | Die aus ausgerichteten Bildern und Punktwolkendaten rekonstruierte Polygonoberfläche. [8] |
| UV-Mapping | Der Abwicklungsschritt, der vor der Texturierung zweidimensionale Texturkoordinaten auf dem Netz anordnet. [6] |
| Textur | Die auf vorhandene Geometrie projizierte Farbschicht; sie verändert das Erscheinungsbild, nicht die zugrunde liegende Form. [6] |
| Verknüpfungspunkte | Vom Anwender gesetzte Bildkorrespondenzen, die Bilder verknüpfen oder die Posenschätzung korrigieren helfen. [17] |
| GCPs | Bodenpasspunkte mit bekannten realen Koordinaten, die zur Skalierung oder Georeferenzierung des Modells dienen. [17] |
| Unabhängige Kontrollpunkte | Bodentestpunkte, die von der Optimierung ausgeschlossen bleiben und bei der Validierung Abweichungen aufzeigen. [17] |
Praktisch beginnt der Fotogrammetrie-Arbeitsablauf in RealityCapture mit dem Import überlappender Fotos. Anschließend werden gemeinsame Merkmale abgeglichen, um Kameraposen zu schätzen und die Bilder in Komponenten zusammenzufassen. Nach der Ausrichtung prüfen Sie, ob die Kameras plausibel angeordnet sind, ob die Szene eine zusammenhängende Komponente bildet und ob die dünne Punktwolke das tatsächlich fotografierte Objekt wiedergibt. Die aktuelle RealityScan-Hilfe erläutert die Konzepte: Sie bezeichnet eine geringe Überlappung unter 20% als riskant, verbindet beste Qualität mit mehr als 60% Überlappung benachbarter Bilder und erklärt, dass die Beibehaltung der vollen Bildauflösung die Ausrichtungspräzision verbessert. [3]
In der Rekonstruktionsphase wird aus dem ausgerichteten Fotosatz eine vollständigere Geometrie. Die aktuelle Hilfe beziffert den Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Detailgrad: Der Bildverkleinerungsfaktor 1 bedeutet volle Auflösung; bei Faktor 2 wird jede Bildseite halbiert, sodass nur 25% der ursprünglichen Pixelzahl genutzt werden. Der Netzmodus High Detail verwendet die volle Auflösung und bietet diese Verkleinerungsoption deshalb nicht an. Historisch folgte PhotoScan 1.4 derselben grundlegenden Abfolge: Fotos laden, ausrichten, eine dichte Punktwolke erzeugen, ein Netz erstellen, texturieren und exportieren. Bei der Ausrichtung entstanden ausdrücklich Kamerapositionen und eine dünne Punktwolke. [4] [8]
Auf die Geometrie folgt das Erscheinungsbild. UV-Abwicklung und Texturierung lassen das Modell vollständig wirken, verbessern aber für sich genommen nicht das Netz. Die aktuelle RealityScan-Hilfe nennt als Exportbeispiele OBJ, PLY, XYZ, ABC, GLB, STL, 3MF, USD, USDZ, PTX, LAS, FBX, DXF und DAE. Die Texturierungshilfe führt Auflösungen von 512 bis 16384 auf und beschreibt einen standardmäßigen Zwischenraum von 2 Pixeln. Diese Angaben helfen beim Verständnis der Konzepte und der Suchabsicht. Sie sind aber weder Beleg geometrischer Qualität noch ohne Weiteres auf die Oberfläche vom März 2018 übertragbar. [5] [6]
Was „Genauigkeit“ hier bedeutet und was nicht
Die Genauigkeit der Bildausrichtung in RealityCapture lässt sich nicht auf eine einzige Zahl reduzieren. Sinnvoller ist eine Abstufung der Validierungsbelege. Die erste Stufe bilden interne Diagnosen: Entstehen stabile Komponenten, wirken die Kameraposen plausibel und wie verhält sich der Reprojektionsfehler im Pixelraum? Die aktuelle Hilfe empfiehlt einen maximalen Merkmals-Reprojektionsfehler von 3 px und erklärt, dass mehr Überlappung die Kameraposenschätzung erleichtert. Das bleibt jedoch ein interner Beleg im Bildraum. Danach folgen gestützte Skalierung oder Georeferenzierung: Verknüpfungspunkte, GCPs und Maßstäbe können das Projekt an reale Abmessungen oder Koordinaten binden. Stärker ist eine unabhängige Validierung über Kontroll- beziehungsweise Bodentestpunkte, weil diese nicht zur Anpassung der Lösung verwendet werden. Am aussagekräftigsten ist der externe Geometrievergleich mit Referenzdaten: Benchmarkverfahren verwenden Referenzwahrheit und abstandsschwellenbasierte Kennzahlen statt ausschließlich Screenshots. Tanks and Temples definiert beispielsweise Precision und Recall anhand einer Abstandsschwelle (d) und kombiniert beide zum F-Score. [3] [12] [17]
| Kennzahl | Was sie aussagt | Was sie nicht aussagt |
|---|---|---|
| Genauigkeit | Übereinstimmung mit einer bekannten Referenz. [12] | Eine allgemeine Garantie für die gesamte Software. [1] |
| Präzision | Enge der Übereinstimmung beziehungsweise Wiederholbarkeit bei einer angegebenen Schwelle. [12] | Für sich genommen die Richtigkeit in der realen Welt. [12] |
| Auflösung | Wie viele visuelle oder abgetastete Details erhalten bleiben. [4] [6] | Zertifizierte Maßgenauigkeit. [1] |
| Reprojektionsfehler | Übereinstimmung beobachteter Bildpunkte mit projizierten Modellpunkten im Bildraum, gemessen in Pixeln. [3] | Unmittelbare Genauigkeit in Millimetern. [3] |
| Verknüpfungspunkte | Anwenderseitige Bedingungen, die Bilder verbinden oder die Posenschätzung beeinflussen. [17] | Für sich genommen eine unabhängige Validierung. [17] |
| GCPs | Vermessene Referenzpunkte mit bekannten Koordinaten. [17] | Automatische Richtigkeit ohne Überprüfung. [17] |
| Unabhängige Kontrollpunkte | Zurückgehaltene vermessene Referenzen zur Fehlerauswertung. [17] | Anpassungsbedingungen, mit denen das Modell in eine Lösung gezwungen wird. [17] |
Der Test von 2018 selbst trägt keine allgemeine Genauigkeitsaussage, weil er keinen kontrollierten messtechnischen Benchmark veröffentlicht. Spätere Fachartikel sind nur unter ihren jeweiligen Bedingungen aussagekräftig. Ein industrieller Vergleich prüfte 6 Softwarelösungen anhand von 4 industriellen Datensätzen, aufgenommen mit 2 DSLR-Kameras, und bewertete 12 kalibrierte Maßstäbe. In dieser konkreten Studie erreichte RealityCapture einen Reprojektionsfehler von 0.3 px; PhotoScan und RealityCapture kamen bei den Maßstabsabständen beide auf 0.1 mm RMSE. Eine separate Studie zum Kulturerbe verwendete 169 Bilder und berichtete für Metashape eine durchschnittliche Gesamtverarbeitungszeit von 133 Minuten; RealityCapture war laut der Testzusammenfassung am schnellsten. Diese Zahlen entscheiden keinen Gesamtvergleich der Software. Sie zeigen vielmehr, dass belastbare Vergleiche von Datensatz, Aufnahmeaufbau, Einstellungen, Hardware und gewählter Validierungsmethode abhängen. [1] [10] [11]
RealityCapture vs. PhotoScan im Kontext von 2018
Der historisch korrekte Vergleich für März 2018 lautet RealityCapture gegen Agisoft PhotoScan. Metashape gehört ausschließlich in einen Hinweis zur Umbenennung: Agisofts eigene Dokumentation datiert die Vorabversion von Metashape 1.5.0 auf den 6. Oktober 2018 und den finalen Build 7492 auf den 31. Dezember 2018. [8] [9]
| Kriterium | Beobachtung des Rezensenten von 2018 | Beleggrundlage | Unzulässige Schlussfolgerung |
|---|---|---|---|
| Aufbau des Arbeitsablaufs | Beide Produkte verwendeten mehrstufige Fotogrammetrie-Abläufe. [1] [8] | PhotoScan 1.4 dokumentiert Ausrichtung, Erzeugung einer dichten Punktwolke, Netzerstellung, Texturierung und Export. [8] | Nicht behaupten, eines der Produkte habe Ausrichtung oder Rekonstruktion übersprungen. |
| Ergebnis der Ausrichtung | PhotoScan beschreibt ausdrücklich Kamerapositionen sowie eine dünne Punktwolke nach der Ausrichtung. [8] | Dies beschreibt eine Verarbeitungsstufe und ist kein externer Genauigkeitsnachweis. [8] | Die Ausgabe einer dünnen Punktwolke nicht mit geprüfter realer Genauigkeit gleichsetzen. |
| Namenskontext | PhotoScan ist der korrekte Name für März 2018; Metashape kam später. [9] | Agisofts eigene Termine für Vorab- und finale Veröffentlichung belegen die Abfolge der Umbenennung. [9] | Den Mitbewerber vom März 2018 nicht „Metashape“ nennen. |
| Grenzen der Ergebnisse | Die gezeigten Modelle stammen aus dem Juni 2017 und wurden für die spätere Seitenüberarbeitung nicht neu berechnet. [1] | Die Testseite selbst enthält diesen Vorbehalt. [1] | Die Seite nicht als vollständigen Wiederholungstest von 2018 oder 2026 beschreiben. |
Der Vergleich ist am nützlichsten als Fallstudie zu RealityCapture im Vergleich von Fotogrammetrie-Software, nicht als universelles Urteil. Der Test von 3D Mag ist an einen Rezensenten, eine Workstation, einen Satz Einstellungen und einen Ergebnisteil gebunden, der Modelle vom Juni 2017 enthält, die für die spätere Überarbeitung nicht neu berechnet wurden. Fehlen zu einer Behauptung ein veröffentlichter Datensatz, ein Protokoll oder kontrollierte Messwerte, lautet die verantwortungsvolle Formulierung weiterhin: keine verlässliche Kennzahl gefunden. [1]
Diese historische Einschränkung gilt auch für jede Ergebniszusammenfassung in diesem Abschnitt. Welche Schlüsse man aus der Seite zu Geschwindigkeit, Geometrie oder Texturdarstellung zieht: Die gezeigten Modelle bleiben Ergebnisse vom Juni 2017 und sind keine frisch erzeugten Belege von Ende 2018 oder 2026. [1]
Wo der Arbeitsablauf gut funktioniert und wo er Schwierigkeiten hat
Der Arbeitsablauf eignet sich meist besser für Motive, die in vielen überlappenden Bildern stabile, wiedererkennbare Merkmale bieten. Im historischen Test fiel das Urteil über Statuen und andere organische Motive positiv aus; flachere technische Objekte überzeugten den Rezensenten weniger. Das entspricht den allgemeineren Aufnahmeempfehlungen von PhotoScan 1.4: Dort wird ausdrücklich geraten, untexturierte, glänzende, stark reflektierende, transparente und vollkommen flache Objekte oder Szenen zu vermeiden. Außerdem muss Geometrie von mindestens zwei Kameras aus sichtbar sein, damit sie rekonstruiert werden kann. [1] [8]
Zu den häufigen Problemfällen gehören folgende Situationen. [8]
- Glänzende oder reflektierende Oberflächen, deren Erscheinungsbild sich mit dem Blickwinkel verändert.
- Transparente Objekte ohne stabile Oberflächenmerkmale.
- Schwach texturierte oder vollkommen ebene Bereiche mit zu wenig einzigartigen Details.
- Wiederkehrende Muster, die den Merkmalsabgleich verwirren.
- Schmale Spalten, Verdeckungen und dünne Strukturen, die aus ausreichend vielen Winkeln nur schwer klar zu sehen sind.
Jede Interpretation der Geschwindigkeit im historischen Test muss auf die veröffentlichte Maschine bezogen bleiben: einen Alienware Aurora R5 mit i5-Dual-Core-CPU, 32 GB RAM und Nvidia GTX 1070. Die Bildverkleinerung bei der Rekonstruktion verändert den Kompromiss zwischen Detailgrad und Geschwindigkeit. Textureinstellungen beeinflussen dagegen das Erscheinungsbild und nicht die geometrische Richtigkeit. Spätere Vergleichsarbeiten erinnern lediglich daran, dass Ergebnisse datensatzabhängig bleiben. In der industriellen Studie waren beispielsweise RealityCaptures Reprojektionsfehler von 0.3 px und der gemeinsam mit PhotoScan erreichte Maßstabs-RMSE von 0.1 mm Ergebnisse genau dieses Aufbaus, keine pauschale Garantie. [1] [4] [6] [10]
Exporte, Texturen und ihre Aussagegrenzen
Der Export ist ein Schritt zur Datenbereitstellung, keine Validierung. Geometrische Ergebnisse wie Punktwolken und Netze beschreiben die Struktur; Texturen und UV-Layouts beschreiben das Oberflächenbild. Ein Modell kann problemlos exportiert werden und trotzdem schwache Geometrie, Ausrichtungsprobleme oder Oberflächenrauschen aufweisen. Umgekehrt kann gute Geometrie mit mittelmäßiger Texturierung verbunden sein. [5] [6]
Die aktuelle RealityScan-Hilfe nennt zahlreiche Ausgabeformate, darunter OBJ und FBX. Diese moderne Exportliste dient jedoch nur dem Kontext der heutigen Dokumentation. Ohne unabhängige Dokumentation des älteren Builds lässt sie sich nicht vollständig auf das Verhalten im März 2018 übertragen. Allgemein belastbar bleibt: Exportunterstützung belegt keine Rekonstruktionsqualität. [1] [5]
Was sich nach 2018 verändert hat
Zwei spätere Änderungen sind für den Kontext relevant. Epic Games gab am 9. März 2021 bekannt, dass Capturing Reality Teil von Epic Games geworden war. Am 17. Juni 2025 wurde das zuvor RealityCapture genannte Desktopprodukt in RealityScan umbenannt. Diese Ereignisse verändern heutige Eigentumsverhältnisse und Namen, aber nicht den tatsächlichen Gegenstand des Tests von 2018. [14] [15]
Falls der heutige Zugang einen Datumsvermerk benötigt: Laut Herstellerhinweis wurde der alte RealityCapture-Lizenzserver am 3. August 2026 geschlossen. Anwender würden zu diesem Zeitpunkt den Zugang verlieren, sofern sie betroffene Projekte nicht aktualisiert oder konvertiert hätten. Zum Stand vom 2. September 2026 liegt dieser Stichtag bereits in der Vergangenheit. [16]
Praktische Lesehilfe für diesen Archivtest
Nutzen Sie die Seite als historische Referenz für einen Arbeitsablauf, nicht als aktuelle Rangliste. Eine kurze Prüfliste hilft bei einer sachgerechten Einordnung. [1]
- Prüfen Sie zuerst die Daten: Der Test erschien am 15. März 2018, die Seite zeigte später den 28. Juli 2026 als Aktualisierungsdatum, und die gezeigten Ergebnismodelle stammen aus dem Juni 2017 und wurden für die spätere Überarbeitung nicht neu berechnet. [1]
- Prüfen Sie Rechner und Einstellungen, bevor Sie auf Geschwindigkeit schließen: Als Hardware wurden ein Alienware Aurora R5 mit i5-Dual-Core-CPU, 32 GB RAM und Nvidia GTX 1070 angegeben. [1]
- Prüfen Sie die Validierungsmethode: Verknüpfungspunkte, GCPs, unabhängige Kontrollpunkte, Maßstäbe und Vergleiche mit Referenzpunktwolken beantworten unterschiedliche Fragen. [12] [17]
- Prüfen Sie die Produktnamen: Für März 2018 heißt der Mitbewerber PhotoScan, nicht Metashape. [9]
- Prüfen Sie, ob eine Behauptung aus dem historischen Test oder aus der aktuellen RealityScan-Dokumentation stammt. Heutige Hilfeseiten erläutern Konzepte, belegen aber nicht unmittelbar die Benutzeroberfläche oder den Funktionsumfang von 2018. [3] [4] [5] [6]
Fazit: Was ein RealityCapture-Test von 2018 heute noch vermittelt
Ein RealityCapture-Test von 2018 bleibt nützlich, wenn man einen historischen Arbeitsablauf, die Beobachtungen eines Rezensenten und die Ergebnisarten verstehen möchte, die ihn damals überzeugten oder enttäuschten. [1]
Seine Grenzen sind ebenso wichtig wie sein Nutzen. Der Test erschien am 15. März 2018; die gezeigten Modelle stammen aus dem Juni 2017 und wurden für die spätere Überarbeitung nicht neu berechnet. Die Seite trägt keinen allgemeingültigen Genauigkeitswert. Moderne Namen müssen getrennt betrachtet werden, da das Produkt 2025 in RealityScan umbenannt wurde. Als Archiv und Kontext bleibt der Artikel lesenswert, jedoch nicht als heutige Rangliste, Preis- oder Lizenzberatung oder Quelle zertifizierter Genauigkeit. [1] [15]
Häufige Fragen
Wie funktioniert der Fotogrammetrie-Arbeitsablauf in RealityCapture?
Praktisch ist es die Abfolge von überlappenden Fotos zum Modell: Bilder importieren, über gemeinsame Merkmale ausrichten, Komponenten und Kameraposen prüfen, Geometrie erzeugen, das Netz abwickeln, texturieren, bereinigen und exportieren. Die aktuelle Hilfe erläutert die Konzepte hinter diesen Schritten; PhotoScan 1.4 verankert den historisch ähnlichen Arbeitsablauf des Mitbewerbers von 2018. Entscheidend ist die Abgrenzung: Dieser Artikel behandelt fotobasierte Rekonstruktion, kein aktives Scannen. [3] [5] [7] [8]
Wie genau ist die Bildausrichtung in RealityCapture?
Eine einzige allgemeingültige Zahl gibt es nicht. Die belastbarste Antwort unterscheidet Ebenen: Interne Ausrichtungsdiagnosen wie der Reprojektionsfehler werden in Pixeln gemessen, nicht in Millimetern; die aktuelle Hilfe empfiehlt höchstens 3 px Merkmals-Reprojektionsfehler. Reale Genauigkeit braucht zusätzliche Belege wie GCPs, Maßstäbe, zurückgehaltene Kontrollpunkte oder Vergleiche mit Referenzgeometrie. Der Test von 2018 veröffentlicht selbst keinen kontrollierten messtechnischen Benchmark und rechtfertigt daher keine universelle Aussage. [1] [3] [10] [17]
Wie funktioniert „Scan to Mesh“ in RealityCapture?
In diesem Artikel bedeutet „Scan to Mesh“ die Rekonstruktion eines Netzes aus Fotos. Die Software richtet Fotos aus, schätzt Kameraposen, rekonstruiert aus den ausgerichteten Bildern Geometrie und erzeugt anschließend ein Netz, das texturiert und exportiert werden kann. Das ist nicht gleichbedeutend mit Geometrie aus einem aktiven Scanner. Abläufe mit gemischten Eingabedaten oder Laserscans sind ein eigenes Thema und gehören nicht zum hier besprochenen historischen Test. [4] [5] [7]
War RealityCapture 2018 besser als andere Fotogrammetrie-Software?
Eine allgemeine Überlegenheit kann dieser Test nicht beweisen. Der historisch korrekte Vergleich lautet RealityCapture gegen PhotoScan, nicht Metashape, denn die Umbenennung in Metashape erfolgte erst später im Jahr 2018. PhotoScan 1.4 nutzte nachweislich einen mehrstufigen Ablauf aus Ausrichtung, dichter Punktwolke, Netzerstellung, Texturierung und Export. Aussagekräftig ist somit, wie sich zwei Arbeitsabläufe in einem bestimmten Test verhielten, nicht ein Markenmythos. Die Seite von 3D Mag ist informativ, aber keine kontrollierte Bestenliste. [1] [8] [9]
Was unterscheidet Verknüpfungspunkte, GCPs und unabhängige Kontrollpunkte?
Verknüpfungspunkte sind manuell identifizierte Bildkorrespondenzen, die Bilder verbinden oder die Posenschätzung verbessern helfen. Bodenpasspunkte ergänzen dieses Prinzip um bekannte reale Koordinaten und ermöglichen so Skalierung oder Georeferenzierung. Unabhängige Kontrollpunkte, in der aktuellen RealityScan-Hilfe „ground test points“ genannt, sind vermessene Punkte, die zur Auswertung von Abweichungen reserviert bleiben und nicht die Lösung optimieren. Deshalb kann ein Projekt intern ordentlich aussehen, bei externer Validierung jedoch durchfallen, wenn die zurückgehaltenen Punkte nicht übereinstimmen. [12] [17]
Kann RealityCapture OBJ- oder FBX-Dateien exportieren?
Ja, nach der aktuellen Dokumentation. Die heutige RealityScan-Hilfe nennt OBJ und FBX neben weiteren Geometrie- und Punktwolkenformaten als Exportziele. Das beantwortet heutige Suchanfragen, sagt aber nicht automatisch, was jeder Build von 2018 auf genau dieselbe Weise unterstützte. Vor allem belegt ein erfolgreicher Export nur, dass sich die Daten ausgeben lassen. Er bescheinigt weder ein sauberes Netz noch messtechnische Verlässlichkeit. [5]
Ist dieser RealityCapture-Test von 2018 im Jahr 2026 noch nützlich?
Ja, wenn Sie historischen Kontext zu Arbeitsabläufen und vom Rezensenten beobachtete Ergebnisse suchen. Nein, wenn Sie eine aktuelle Kaufberatung, heutige Lizenzhinweise oder einen zertifizierten Genauigkeitsbenchmark benötigen. Der Grund: Die Seite verbindet eine Veröffentlichung vom 15. März 2018, eine Seitenaktualisierung vom 28. Juli 2026 und gezeigte Ergebnismodelle vom Juni 2017, die für die spätere Überarbeitung nicht neu berechnet wurden. Die aktuelle Benennung schafft eine weitere Ebene, denn RealityCapture wurde 2025 in RealityScan umbenannt. [1] [15]
Quellen
- 3D Mag, „RealityCapture-Test 2018: Fotogrammetrie-Arbeitsablauf und Ergebnisse“. Testseite eines Branchenmagazins. https://www.3dmag.com/reviews/realitycapture-photogrammetry-software-review/
- Capturing Reality, PDF „Release Notes RealityCapture“. Versionshinweis-Archiv des Herstellers. https://cdn.capturingreality.com/data/ReleaseNotes/08022023/ReleaseNotesRealityCapture.pdf
- RealityScan-Hilfe, „Alignment Settings“ (Ausrichtungseinstellungen). Offizielle Dokumentation. https://rshelp.capturingreality.com/en-US/appbasics/alignsettings.htm
- RealityScan-Hilfe, „Reconstruction Settings“ (Rekonstruktionseinstellungen). Offizielle Dokumentation. https://rshelp.capturingreality.com/en-US/appbasics/modelsettings.htm
- RealityScan-Hilfe, „Model Export“ (Modellexport). Offizielle Dokumentation. https://rshelp.capturingreality.com/en-US/tools/export.htm
- RealityScan-Hilfe, „Adjusting Coloring and Texturing Settings“ (Farb- und Textureinstellungen). Offizielle Dokumentation. https://rshelp.capturingreality.com/en-US/tools/texturing_part2.htm
- NIST-Glossar, „Photogrammetry“ (Fotogrammetrie). Offizieller Glossareintrag. https://www.nist.gov/glossary-term/39701
- Agisoft, PDF „PhotoScan Standard Edition User Manual v1.4“. Herstellerdokumentation. https://www.agisoft.com/pdf/photoscan_1_4_en.pdf
- Agisoft-Forum, „Metashape 1.5.0 pre-release thread“. Offizieller Forumseintrag zum Zeitpunkt der Umbenennung. https://www.agisoft.com/forum/index.php?topic=9793.0
- Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, „Comparative study of photogrammetry software in industrial field“. Offizielle Zeitschriften-PDF zum Vergleich von Fotogrammetrie-Software im industriellen Bereich. https://rfpt.sfpt.fr/index.php/RFPT/article/download/439/232/1764
- ScienceDirect, „Comparative analysis of digital photogrammetry software for cultural heritage“. Verlagsseite zum Vergleich digitaler Fotogrammetrie-Software für Kulturerbe. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212054820300564
- Tanks and Temples, „Evaluation tutorial“. Offizielle Benchmark-Dokumentation zur Auswertung. https://tanksandtemples.org/tutorial/
- Geo Week News, „RealityCapture: Photogrammetry software built for speed and laser scans“. Branchenbeitrag zur Einordnung. https://www.geoweeknews.com/articles/realitycapture-photogrammetry-software-built-for-speed-and-laser-scans/
- Epic Games, „Capturing Reality is now part of Epic Games“. Offizielle Unternehmensmitteilung. https://www.epicgames.com/site/news/capturing-reality-is-now-part-of-epic-games?lang=en
- RealityScan, „RealityScan 2.0: New release brings powerful new features to a rebranded RealityCapture“. Offizielle Produktankündigung. https://www.realityscan.com/news/realityscan-20-new-release-brings-powerful-new-features-to-a-rebranded-realitycapture?lang=en-US
- RealityScan, „The RealityCapture legacy licensing server will close down on August 3“. Offizieller Herstellerhinweis zur Abschaltung des alten Lizenzservers. https://www.realityscan.com/news/the-realitycapture-legacy-licensing-server-will-close-down-on-august-3
- RealityScan-Hilfe, „Control Points“ (Verknüpfungs- und Passpunkte). Offizielle Dokumentation. https://www.rshelp.capturingreality.com/en-US/tools/controlpoints.htm
