Colmap 资料总结

最新推荐文章于 2025-07-22 19:03:47 发布
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Colmap详解

 

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Colmap-重三角化
sdw8855的博客
10-08 825
VSLAM中的特征点三角化特征点三角化（Triangulation）是根据特征点在多个相机下的投影恢复出特征点的3D坐标。特征点在某个相机中被观测到，根据相机位姿和观测向量可以得到3D空间中的一条从相机中心出发的观测“射线”，多个相机位姿观测会产生多条观测射线，理想情况下这些观测射线相交于空间中一点，求所有观测射线的交点就是特征点在3D空间的位置，这就是三角化最朴素的思想。通过三角测量（Triangulation）（或三角化）的方法来估计地图点的深度。
深度总结！视觉三维重建colmap框架的现状与未来
3D视觉工坊
03-02 1061
众所周知，三维重建的发展已经进入了稳定期，尤其是离线方案的发展几乎处于停滞期，在各大论刊上也很少见到传统sfm+mvs亮眼的文章。这也不难理解，传统的多视图几何内容已经被展现的体无完肤，即使能做出一些impressive创新，也需要非常坚厚的数学基础。商用Photoscan（现在称为Agisoft Metashape）的首个版本于2010年发布。ContextCapture 是由Bentley Systems开发的软件，首个版本发布于2015年。
关于Colmap中BA的Ceres源码
qq_24884193的博客
06-14 1384
关于Colmap中BA的Ceres源码 如果遗忘了Ceres的用法，请查看这个博客，理解Ceres的用法 https://blog.youkuaiyun.com/cqrtxwd/article/details/78956227 Colmap源码中，关于BA的部分总体由如下部分执行： BundleAdjuster bundle_adjuster(ba_options, ba_config); bundle_adjuster.Solve(reconstruction_); 看着是，先实例化一个对象，然.
三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited
qq_29462849的博客
10-24 1920
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达今天要介绍的是J. L. Sconberger等人于2016年发表在CVPR的文章。本文针对增量式SFM中三角化/BA等步骤进行了改...
Colmap 实用教程 —— 整体介绍
健康工作每一天
11-23 1万+
Colmap 实用教程
编译colmap
cyem1的博客
10-04 5068
本人菜鸟，在学习三维重建算法，colmap可以将手机拍几张照输入，不用单独做相机标定，即可输出较为密集的点云，效果不错，在此我学习一下colmap源码，只是给自己做个笔记，记录编译的过程，方便以后查阅，各位大牛勿喷。 环境：WIN7，64位。 1.在 https://github.com/colmap/colmap上下载colmap 源码； 2. 安装Boost, Qt5； It assu...
从 COLMAP 到 3D Gaussian Splatting
最新发布
gaussrieman123的博客
07-22 1486
随着NeRF和3D Gaussian Splatting等新技术的崛起，三维重建已进入“系统集成优先”的工程阶段。本文从实用角度出发，梳理了COLMAP、RGB-D、3DGS等主流方案的优劣对比，覆盖从建模输入、算法选择、Mesh导出到GPU/CPU部署的全链条实践路径。针对不同精度、预算与交付周期的需求，提供了一张清晰的选型路线图，并辅以实际脚本与经验建议，助力团队在1天内完成评估，1周内原型验证，1个月内产品交付。
Colmap中重三角化方法总结
鲜花会生锈
04-13 2894
这篇文章回答以下问题： **Colmap中两种重三角化是如何实现的？** Colmap作为现在最先进，最完整的一个SFM+MVS系统，其中有很多地方值得学习和借鉴。对于其中的SFM模块，采用了大量的tricks来提高SFM重建的准确性和完整性，本文试图解释是其中之一：重三角化。 本文只讨论重三角化，其在全局BA前后完成，目的是为了提高重建的完整性和准确性。主要参考资料，来自Colmap工程代码和...
传统方法Colmap进行三维重建实践（GUI｜命令行）
double_ZZZ的博客
04-06 5940
Colmap算法pipeline： Colmap安装 在Ubuntu Docker中安装Colmap 数据采集 开源数据集 DTU数据集：针对MVS而专门拍摄并处理的室内数据集 利用一个搭载可调节亮度灯的工业机器臂对一个物体进行多视角的拍摄，每个物体所拍的视角都经过严格控制，所以可以获取每个视角的相机内、外参数。 数据集组成：124个不同的物体或场景，每个物体共拍摄49个视角，每个视角共有7种不同的亮度。每个物体或场景文件夹内部共有343个图片。每张影像的分辨率为1600×1200。（该数据集还包含带
关于视觉三维重建colmap 一期课程，我想说点什么
大橙子的博客
05-19 3278
colmap 一期课程已经结束有半年了，但是总觉得少了点什么，所以这篇文章亦是复盘
三维重建（SFM）：针对360全景切割图像的单目重建的增量问题的分析与改进（colmap）
huqinwei的专栏
10-14 4026
360摄像机街拍视频根据FOV切割5视角图片进行重建。 使用colmap进行点云生成。 分块本身对AR增量过程产生影响的典型情况示意图： 因为匹配度不佳，结构脆弱，分块导致图片间匹配割裂。 分块后增量实验： 以742张图的第一块为例。 增量产生多块子模型的间接原因： 首次Reconstruct失败，产生0个manager，for循环，放宽参数继续重建（如成功，则size大于0，break）： 产生多块的直接原因： 启用了“多子模型”模式，一次性无法注册所有图片，且...
【论文笔记】GLOMAP:Global Structure-from-Motion Revisited
m9_743106469350的博客
07-31 3498
从图像中恢复 3D 结构和相机运动一直是计算机视觉研究的长期焦点，被称为运动结构 （SfM）。这个问题的解决方案分为渐进式和全局式两种。到目前为止，最受欢迎的系统由于其卓越的准确性和鲁棒性而遵循增量范式，而全局方法的可扩展性和效率大大提高。在这项工作中，我们重新审视了全局 SfM 的问题，并提出 GLOMAP 作为一种新的通用系统，其性能优于全球 SfM 的最新技术。在准确性和稳健性方面，我们实现的结果与COLMAP（使用最广泛的增量SfM）相当或更胜一筹，同时速度快几个数量级。
COLMAP
hxxjxw的博客
07-17 604
COLMAP是一个三维重建(SfM)的开源软件. 2016年一篇paper提出来的
MIT重磅开源！别再用COLMAP了！FlowMap给你最精确的SfM！
3D视觉工坊
04-27 800
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫...
colmap代码解读
h247932449的专栏
09-19 6148
clomap是作者在ECCV2016年发表的基于两个概率的深度值和法线估计的论文（开源），下面就开源代码Patch_match_cuda.cu文件做简单的介绍   产生随机法向量和随机深度值 扰动法向量（产生随机三个方位角度）和扰动深度值 根据像素坐标计算三维空间坐标 传播深度（Since depth θl and normal nl define a local planar surf...
SFM方向开源软件COLMAP代码分析
Z5122的博客
04-09 1万+
作为目前最优的SFM开源软件COLMAP（离线处理模式），其详细介绍可参考：http://colmap.github.io/ ，编译源码后运行程序界面如下： 其稀疏重建数据处理流程为： 1）“File->Project"，设置工程目录以及导入待处理数据集； 2）”Processing->Feature extraction/Feature matching"，对导入的数据集进...
colmap
热门推荐
weixin_42764932的博客
07-12 1万+
colmap三维重建流程稀疏重建colmap GUI使用输入处理1.特征提取2.特征匹配3. 增量式重建输出colmap 命令行特征提取特征匹配建稀疏图 colmap是用于三维重建的经典软件 三维重建流程 基于MVS的三维重建技术流程包括以下步骤：数据采集，稀疏重建，深度图估计和稠密重建； 稀疏重建 稀疏重建的基本流程如下图所示，最终得到场景中的相机姿态和表示场景结构的稀疏点云； 我们主要利用SfM进行稀疏重建 SfM，(Structure From Motion，从运动中恢复结构)，是一种从一组不同
三维重建库-COLMAP-资料收集
baidu_40840693的博客
12-23 2011
https://demuc.de/colmap/ https://github.com/colmap/colmap http://colmap.github.io/install.html http://www.cs.cmu.edu/~reconstruction/colmap.html https://github.com/openMVG/awesome_3DReconstruction...
三维建模工具colmap的安装与使用记录
qq_20373723的博客
07-27 3035
才安装了Ubuntu新系统，从零开始安装colmap 1.依赖项安装 （1）ceres安装 sudo apt-get install liblapack-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libgflags-dev libgoogle-glog-dev libgtest-dev git sudo apt-get install libeigen3-dev 其中libcxsparse3.1.2有可能提示错误，试试libcxsparse3.1.4或者参.
linux下怎么安装colmap
04-02
<think>好的，我现在需要帮助用户在Linux系统上安装Colmap。根据用户提供的引用内容，我需要整理出一个清晰的步骤指南。首先，我需要确认用户提供的引用中有哪些有用的信息。 引用[1]提到编译安装Colmap后，可以通过运行`colmap -h`和`colmap gui`来验证安装。引用[2]提到了复制库文件到特定目录，可能涉及到依赖库的安装。引用[3]则提到编译时可能遇到的错误，特别是与libfreeimage和libtiff相关的未定义引用问题。这些信息可以帮助用户解决安装过程中可能出现的常见错误。 接下来，我需要按照常规的编译安装步骤来组织内容。首先安装依赖项，这是编译任何软件的第一步。用户需要安装必要的开发工具和库，比如CMake、Git、GCC，以及Colmap所需的依赖库如CUDA、Eigen、FreeImage等。需要注意不同Linux发行版的包管理命令可能不同，这里可能需要分开说明Ubuntu/Debian和CentOS/Fedora的情况。 然后是获取源代码，通常是通过Git克隆仓库。接下来是编译和安装步骤，使用CMake配置并构建项目。这里需要特别注意处理可能的编译错误，例如引用[3]中提到的libfreeimage的问题，可能需要安装额外的开发包或者指定库路径。 安装完成后，需要验证安装是否成功，运行`colmap -h`和启动GUI。用户可能遇到的问题包括依赖项缺失或路径错误，这时需要引导他们检查依赖安装，或者参考引用中的解决方法，比如复制库文件到正确位置（如引用[2]所示）。 此外，用户可能需要处理CUDA的安装，特别是如果他们的系统有NVIDIA显卡的话。CUDA的安装步骤可能需要单独说明，或者提供官方链接供用户参考。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能遇到的后续问题，比如依赖问题、编译错误、运行时的GUI问题，以及CUDA相关的配置。这些问题可以帮助用户进一步解决安装后的使用问题。 需要确保所有步骤中的命令正确无误，并且注意事项部分涵盖常见错误的解决方法。同时，引用标记要正确对应到提供的参考资料，例如引用[1]、[2]、[3]分别对应不同的安装步骤或问题处理。 总结整个流程：安装依赖→获取源码→编译安装→验证安装→处理常见问题。每个步骤需要详细说明，并在适当的位置加入引用提示，帮助用户定位问题。例如，在解决编译错误时引用[3]，在复制库文件时引用[2]，在验证安装时引用[1]。 现在需要将这些内容结构化，用清晰的中文步骤呈现，确保用户能够一步步跟随操作，同时处理可能出现的错误情况。</think>### Linux 系统安装 Colmap 详细教程 以下是基于源码编译的安装步骤，适用于 Ubuntu/Debian 和 CentOS/Fedora 等主流发行版： --- #### **一、安装依赖项** 1. **基础编译工具** ```bash # Ubuntu/Debian sudo apt-get install -y git cmake build-essential libboost-all-dev # CentOS/Fedora sudo yum install -y git cmake gcc-c++ boost-devel ``` 2. **必要依赖库** ```bash # Ubuntu/Debian sudo apt-get install -y libeigen3-dev libfreeimage-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev libsqlite3-dev libceres-dev libmetis-dev # CentOS/Fedora sudo yum install -y eigen3-devel freeimage-devel glog-devel gflags-devel sqlite-devel ceres-solver-devel metis-devel ``` 3. **可选依赖（GPU加速）** - 安装 CUDA（需NVIDIA显卡） 参考 [NVIDIA CUDA 官方文档](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)。 --- #### **二、获取源代码** ```bash git clone https://github.com/colmap/colmap.git cd colmap git checkout dev # 建议使用开发分支以获取最新功能 ``` --- #### **三、编译与安装** 1. **配置编译参数** ```bash mkdir build cd build cmake .. -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="native" # 自动检测GPU架构 ``` 2. **解决常见编译错误** - **问题1**：`libfreeimage.so` 相关错误 确保已安装 `libfreeimage-dev` 并更新符号链接： ```bash sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libfreeimage.so.3 /usr/lib/libfreeimage.so ``` 参考引用[^3]中提到的依赖修复方法。 - **问题2**：`libgraclus.a` 缺失 手动复制库文件： ```bash sudo cp /path/to/libgraclus.a /usr/local/lib/colmap/ # 参考引用[^2] ``` 3. **开始编译** ```bash make -j$(nproc) # 使用多核加速编译 sudo make install ``` --- #### **四、验证安装** 1. **检查命令行工具** ```bash colmap -h # 显示帮助信息（参考引用[^1]） ``` 2. **启动图形界面** ```bash colmap gui # 参考引用 ``` --- #### **注意事项** 1. **依赖项冲突**：若编译失败，尝试清理构建目录后重新配置： ```bash rm -rf build && mkdir build && cd build && cmake .. ``` 2. **CUDA支持**：若需禁用GPU，添加 `-DCUDA_ENABLED=OFF` 到 `cmake` 命令。 --- §§ 相关问题 §§ 1. 如何解决 Colmap 编译时出现的 `undefined reference to TIFFReadEncodedStrip` 错误？[^3] 2. 安装完成后无法启动 GUI 界面可能是什么原因？ 3. Colmap 如何配置 CUDA 加速？ 4. 如何更新已安装的 Colmap 到最新版本？
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