Exhaustive Matching:如果你的图像数目相对来说比较少的话(少于几百张),那么选择这个模式可以拥有足够快和足够好的重建效果,在这里,每张图片都和其他的所有图片匹配,block决定了从磁盘中同时读取多少张图片。 Sequential Matching:如果图像是按照一个序列获得的话(比如说一个录影机),这个匹配模式将会很有用,在这种情况下...
Exhaustive Matching: If the number of images in your dataset is relatively low (up to several hundreds), this matching mode should be fast enough and leads to the best reconstruction results. Here, every image is matched against every other image, while the block size determines how many image...
colmap feature_extraction \ --database_path=/path/to/database.db \ --image_path=/path/to/images \ --image_format=jpg \ --feature_extractor=sift \ --max_num_features=8000 \ --gpu_index_threads=4 colmap exhaustive_matching \ --database_path=/path/to/database.db \ --matcher_type=...
https://blog.csdn.net/m0_47488011/article/details/126851868特征点匹配(Match features)的匹配模式的选择: 穷举匹配(Exhaustive Matching):当你的数据集比较小的时候(小于100张),选择这种模式。这种模式匹配速度足够快并且是最好的效果。每张图片都与其他的所有图片进行匹配。最后生成的块大小取决于你载入内存中的图...
4、 特征匹配:接下去是特征匹配,操作也很简单,点击Processing->Feature matching,默认的有几种匹配方式,这边我们选择第一种Exhaustive就行,这种是对每张图进行两两比较,参数我们这边也用默认的(感兴趣的可以自行修改尝试),下面直接点击Run按钮等待完成。和上一步一样的完成之后关闭Feature matching窗口,同样的log窗口中...
colmap exhaustive_matcher --database_path $calibDataRoot/input/database.db \ --SiftMatching.guided_matching true \ --SiftMatching.num_threads -1 --SiftMatching.gpu_index 0 # mkdir -p ${calibDataRoot}/input colmap mapper --database_path $calibDataRoot/input/database.db \ --image_path ...
echo ">>>Starting colmap exhaustive matching" colmap exhaustive_matcher \ --SiftMatching.use_gpu $use_gpu \ --database_path $database_folder \ echo ">>>Starting colmap mapping" colmap mapper \ --database_path $database_folder \ --image_path $images_folder \ -...
colmap exhaustive_matcher --database_path p2/database.db --SiftMatching.max_num_matches 5768 1. 设置max_num_matches,防止超出显存 建稀疏图 mkdir p2/sparse colmap mapper --database_path p2/database.db --image_path p2/images --output_path p2/sparse ...
output_path:pathlib.Pathimage_dir:pathlib.Pathoutput_path.mkdir()mvs_path=output_path/"mvs"database_path=output_path/"database.db"pycolmap.extract_features(database_path,image_dir)pycolmap.match_exhaustive(database_path)maps=pycolmap.incremental_mapping(database_path,image_dir,output_path)maps[...
1.以ExhaustiveFeatureMatcher为例,调用关系 ExhaustiveFeatureMatcher中有FeatureMatcherController(Match)、FeatureMatcherCache(缓存)、Database(保存输出)。 在ExhaustiveFeatureMatcher的Run中,对图片排列组合,然后调用FeatureMatcherController的Match。 2.src/colmap/controllers/feature_matching cc文件结构 ...