将整个工作目录的文件夹复制到nerf代码的/nerf-pytorch/data/nerf_llff_data/目录下 注意,之前/images/文件夹中的图片,只能保留已经匹配上的图片(匹配成功的图片名称及数目可以如步骤2最后所提到的方法来查看) 接着,需要设置配置文件。 在NeRF代码目录下,复制/nerf-pytorch/configs目录下的fern.txt文件,并重命名为...
nerf_llff_data 华枝春满 7枚 CC0 计算机视觉 3 205 2024-03-31 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 nerf_llff_data.zip nerf_llff_data.zip (1710.64M) 下载 File Name Size Update Time nerf_llff_data/flower/images_4/image024.png 1207315 2020-03-19 11:00:11 nerf_llff_data/flow...
接下来，利用生成的参数文件，编写并运行"imgs2poses.py"脚本。在Pycharm环境下，执行脚本并确保成功运行。运行后，将生成一个关键文件。将上述步骤产生的文件转移到Nerf项目中的"data/nerf_llff_data"目录下的"plant"文件夹。创建自定义配置文件。在官网项目中创建名为"plant.txt"的文件，内容参考"cha...
用于NeRF模型来进行3D建模的LLFF datasets s super超级小七 1枚 CC0 计算机视觉 0 4 2023-06-03 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 NeRF_Data5.zip NeRF_Data2.zip NeRF_Data1.zip NeRF_Data3.zip NeRF_Data4.zip NeRF_Data5.zip (295.60M) 下载 File Name Size Update Time NeRF_Data/nerf...
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...
1)接下来是各种数据集的加载方式(包括blender、deepvoxels、linemod、llff数据集)接下来以加载blender数据集为例。整个模块以load_blender_data函数为入口读取blender数据图像以及图片的相机坐标系转化到世界坐标系的处理的json文件。通过pose_spherical函数的测算得到我们需要用到的渲染...
我们建议使用imgs2poses.py脚本来自LLFF电码。然后,您可以使用以下命令将基本场景目录传递到我们的代码中--datadir <myscene>随着-dataset_type llff。你可以看看config_fern.txt前向场景使用的设置示例。对于球形捕捉的360°场景,我们建议添加--no_ndc --spherify --lindisp旗帜。
LLFF由手持手机摄像头拍摄的 24 个真实场景组成。每张图像都面向中心对象。每个场景包含 2030 张图,并采用COLMAP来估计每一张图像的位姿。该项目同样提供了如何构建自己拍摄的数据集教程。通过仓库中的download_data.sh可以下载其数据集。也可以点击此处 LLFF论文 ...
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...
下面把以上步骤的文件转移到 Nerf项目 data/nerf_llff_data下面的plant文件 在这里插入图片描述 6:创建config 在官网项目中,创建自己的configs文件,我这里是plant.txt,其内容参考chair.tex 在这里插入图片描述 这是我的plant.txt 内容,具体改的内容可以自己对照其他txt修改 ...