NeRF(神经辐射场)[1]是当前CV领域最火的研究方向之一,其通过输入同一场景不同视角下的二维图片和相机位姿,对场景进行三维隐式建模,并通过体素渲染方程实现了合成任意新视角下的场景图片,由于其渲染效果十分惊艳,越来越多的研究者投身NeRF的相关研究当中。然而,NeRF源码提供的数据集并不足以满足许多课题的研究需要,因此...
nerf(2) colmap 9colmap https://www.cnblogs.com/gooutlook/p/13463316.html 1 colmap gui 1创建工程 自动创建 file-newproject 1 创建数据库 点击 new 数据库,选择保存路径 2选择select 图像文件夹-要重建的数据 点击save后,看到创建的数据库 3 设置匹配点参数 相机内参 SIMPLE_PINHOLE or PINHOLE 4开始匹配...
近三年,三维重建出现了各式各样的发展:nerf、gaussian splatting等,这些技术的出现无疑是对传统3D视觉的巨大冲击,但目前来看,大多数nerf和gaussian splatting 的输入还都是sfm的结果,根据开源的结果来看准确的说应该是使用colmap的结果作为输入,当然也有一些工作是without colmap的(目前并不多)。显而易见,传统的mvs的...
通过COLMAP进行稀疏重建,恢复了相片的位置和姿态,下一步是生成NeRF训练所用的数据格式,选择生成LLFF格式的数据 In [3] import os %cd ~ # 解压数据,并将其转到nerf-paddle/data/nerf_llff_data文件夹下 if os.path.exists('nerf-paddle/data/nerf_llff_data/lion'): !unzip -qo work/lion.zip -d ner...
COLMAP+NeRF,使用自己手机拍摄的照片2D变3D 一、项目背景 之前写了个项目《2D变3D,视角随意换,不用3D建模就能还原高清立体感》,复现了ECCV 2020的谷歌和伯克利大学的研究神经辐射场 (Neural Radiance Field, NERF) 论文。该项目只使用了论文中所用的数据集,而我希望是可以用自己简单的设备,对身边的世界进行三维的...
首先，使用COLMAP软件进行相机位姿获取。此过程包括项目新建、特征提取、特征匹配和稀疏重建，确保匹配特征点的准确性。重建过程完成后，导出模型至指定路径。接着，使用LLFF脚本对位姿数据进行格式转化，确保NeRF模型能够直接读取数据。最后，将相关文件上传至NeRF代码的对应文件夹，并设置配置文件以准备训练。在...
谈起sfm的作用(排除做类似photoscan、contextcapture的产品),目前除了提供给nerf和GS的输入之外,在AR领域也发挥着一个重要的作用-map-based 视觉重定位。我们都知道所有的结果都是有痕可寻的,这句话同样适用于colmap的sfm结果,一旦发现最终的结果不尽人意,都会归因为输入的质量不佳。所以单纯的git clone 来使用是远...
即时NGP和3DGS是基于隐式和显式场景表示的两种主流NVS方法。具体来说,3DGS利用从注册中获取的SfM点作为场景优化的起点,而NeRF基于方法仅依赖于姿势。Colmap-Free3DGS它也不依赖于预先注册,并且在重建的同时优化了相机。我们发现,Instant-NGP和CF-3DGS的表现明显比其他使用预先SfM点云的算法差。
使用显式点云表示场景:与隐式表示方法(如NeRF)不同,本研究利用显式点云来表示场景。这种表示方式能够更好地利用视频流中的连续性信息,从而实现更准确的相机姿态估计和更高质量的渲染图像。 渐进式增长的全局3D高斯喷洒:为了解决相对姿态估计的噪声问题,本研究提出了一种渐进式增长的全局3D高斯喷洒方法。通过逐步添加...
最近,3DGS投影方法被提出,通过采用点云表示扩展了NeRF中的体素渲染。虽然最初的想法是使用预先计算的相机参数的,但我们发现它为在没有SfM预处理的情况下,进行视角合成提供了一个新的方向。为此,本文提出了不需要COLMAP的3DGS投影(CF-3DGS)方法,它利用两个关键因素:视频中的时...