2、使用LLFF脚本对位姿数据进行格式转化 得到COLMAP位姿匹配数据后,我们要对每张图片的位姿信息进行格式转换,转换为LLFF格式方便Nerf模型读取。 打开LLFF脚本(可以从Github上直接git),打开imgs2poses.py文件,修改如下内容,改为刚才的工作目录,然后在终端运行该代码 运行完成后,得到如下提示(注意红框内是之前匹配上的图片
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...
创建imgs2poses文件 (该imgs2poses.py 需要从llff导入一些包,其可以在官方代码github上找到,文末我也会贴出项目地址) imgs2poses.py fromllff.poses.pose_utilsimportgen_posesimportsysimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--match_type',type=str,default='exhaustive_matcher',help...
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...
5、把处理好的数据集配置到Nerf代码目录下 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)
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"chair.txt"，根据需要进行修改。完成数据制作后，开始训练。使用特定命令进行训练，可查看训练一个周期的结果。如需获取项目文件，请在公众号"AI知识物语"中输入关键词"资源"。
在Nerfstudio中,可以通过修改配置文件来加载和处理自制数据集。例如,可以编辑configs/COLMAP_test.txt文件,将dataset_type设置为llff(表示Light Field Fusion数据集类型),并指定照片文件夹的路径。 markdown dataset_type: llff data_path: /path/to/your/photo/folder 4. 使用自制数据集进行训练或测试 训练模型 ...
2.LLFF 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 ...
数据集大厅公共数据集 用于NeRF模型来进行3D建模的LLFF datasets用于NeRF模型来进行3D建模的LLFF datasets 喜爱 0 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 ...
一共有四种类型的数据集#是configs目录中 只有llff和blender两种类型# 原始的nerf仓库中有deepvoxels类型的数据# LINEMOD 没见过# llff Local Light Field Fusionif args.dataset_type == 'llff': images, poses, bds, render_poses, i_test = load_llff_data(args.data...