1.1 跟着原始项目安装 https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting包含 训练部分 查看器SIBR,用键盘鼠标控制移动视角,可以查看已经train好的模型,用官网下载的model可以查看gs渲染效果 1.2 colmap: 生成sfm初始点云: 跟着官方教程安装: colmap.github.io/instal注意安装gpu版本 二、 训练自己Model的过程 生...
使用 Colmap 是一种非常简单的方法。为此,在 ubuntu 中,我们只需使用 apt 下载 Colmap 即可。 sudo apt-get install colmap 如果你在服务器中运行(没有屏幕),则可能需要从头开始构建 colmap,你可以在此处找到如何操作的说明。 安装colmap 后,我们可以继续生成点云,Gaussian Splatting 存储库提供了一个可以轻松执行...
simple-knn如果先安装了后面可能会报错找不到simple_knn模块,所以这个安装顺序可能会影响,存疑; 另外听说前面如果直接下载的时工程zip解压的话,这两个模块内可能文件下载不完全导致无法安装,因此还是推荐git clone来下载工程(其中–recursive非常重要) 2) 安装colmap 下载地址时 Release 3.8 · colmap/colmap · GitHub...
在input 中存放图像 colmap 获取初始稀疏点云只需一次即可,如果想重复重建,可以将以下代码注释 # 脚本运行# COLMAP估算相机位姿command=f'python convert.py -s{folder_path}'subprocess.run(command,shell=True) 3.2深度正则 这是3dgs 后来补充的内容,一些其他的工作也进行了深度图的约束,具体哪个效果好我不做评论...
5️⃣COLMAP https://github.com/colmap/colmap/releases/tag/3.8(需要修改环境变量) 6️⃣ffmpeg https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/(需要修改环境变量) 7️⃣pytorch https://download.pytorch.org/whl/cu118 在文件夹目录输入cmd打开控制平台输入 ...
用安装的colmap产生点云,会花费一些时间 3.查看点云 colmap窗口出现后,选择file->import model 选择文件夹:gaussian-splatting/data/sparse/0,确定 遇到弹窗×掉 可以看到生成的点云,红色相机路径。 4.开始训练 anaconda prompt或anaconda prompt在进入3dgs的虚拟环境终端里 ...
GS-Net应用于生成更高质量的初始高斯椭球,取代原始3DGS的过程并增强跨场景的泛化能力。如图1所示,模型的输入是通过COLMAP重建的稀疏点云,输出是预测的密集椭球数组。模型的各个组件,包括编码器、解码器以及应用于不同高斯原语的激活函数。 GS-Net编码模块: 编码模块包括特征提取和特征融合,用于分别捕获点的基本特征和...
姿态估计:姿态估计是处理的相机数量所带来的一个主要挑战。数据集包含5800到40000张照片。使用COLMAP,结合自定义参数设置、层次映射器和每个块的附加捆绑调整,以实现合理的处理时间。在附录B中提供了详细信息。 数据集处理:以类似的方式对曝光进行校正,就像其他人所做的那样,通过优化每幅图像的曝光校正。最后,通过基于...
安装colmap 后,我们可以继续生成点云,Gaussian Splatting 存储库提供了一个可以轻松执行此操作的脚本,因此首先我们将使用 git 下载存储库。 如果你的系统中未安装 git,可以使用以下命令执行此操作: sudo apt-get install git 然后我们可以运行: git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting -...
5️⃣COLMAP https://github.com/colmap/colmap/releases/tag/3.8(需要修改环境变量) 6️⃣ffmpeg https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/(需要修改环境变量) 7️⃣pytorch https://download.pytorch.org/whl/cu118 在文件夹目录输入cmd打开控制平台输入 ...