colmap利用已知的相机内外参数重建场景

Colmap稀疏重建教程
原创 已于 2022-07-03 20:59:25 修改 · 1.9k 阅读 · 0 ·
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于 2022-07-01 21:44:39 首次发布
本文介绍如何使用Colmap工具进行三维模型的稀疏重建，包括相机内外参数的设置及模型转换过程。通过命令行调用colmapmodel_converter工具，将重建结果输出为TXT格式。
COLMAP利用已知相机内外参重建NeRF的blender模型
zParquet的博客
08-10 1万+
本文的目的是根据已知相机内外参数的blender模型，使用colmap进行稀疏重建和稠密重建。
Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型
m0_47677188的博客
08-05 6845
Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型1.创建稀疏模型工作文件夹2.命令行执行稀疏重建2.1提取图像特征点2.2手动导入相机内参2.3特征匹配2.4三角测量 官方文档：https://colmap.github.io/faq.html#reconstruct-sparse-dense-model-from-known-camera-poses 参考博客： http://www.mamicode.com/info-detail-2838274.html 1.创建稀疏模型工作文件夹    
拯救重复标定！COLMAP相机内参共享策略：相同型号设备的参数复用技巧
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09-27 888
你是否还在为每次重建项目都要重新标定相机内参而烦恼？是否发现同一型号手机拍摄的照片总因参数估算偏差导致模型精度下降？本文将系统讲解如何在COLMAP中实现相机内参共享，通过复用相同型号设备的标定参数，将重建效率提升40%，同时降低参数估计误差。读完你将掌握： - 内参共享的3种核心应用场景与操作步骤 - GUI与命令行两种参数复用实现方式 - 多相机系统下的参数分组管理技巧 - 内参固定与优化的...
COLMAP版本历史回顾：从v1.0到最新版的功能演进
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09-27 813
COLMAP作为Structure-from-Motion（运动恢复结构，SfM）和Multi-View Stereo（多视图立体匹配，MVS）领域的标杆开源项目，自首次发布以来经历了多次重大迭代。本文将系统梳理其从v1.0到最新v3.12.6版本的核心功能演进，解析技术突破如何推动三维重建效率与精度的双重提升。 ## 早期版本奠定基础（v1.0 - v3.0） COLMAP的初始版本聚焦于构...
COLMAP中将旋转矩阵转为四元数的实现
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已知相机内外参通过COLMAP进行稀疏/稠密模型重建操作过程
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已知相机内外参通过COLMAP进行稀疏/稠密模型重建操作过程
使用colmap进行三维重建(100%成功)
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1.进入 https://github.com/colmap/colmap/releases/tag/3.6 下载colmap，有N卡选择cuda版本，可以进行稠密重建。 2.下载后解压，在解压后的文件夹新建project，如下所示。在project里新建image文件夹存放要处理的图片。 3.运行软件 （1）双击上图所示的COMMAP文件，单击file-new project,选择项目路径和图片路径保存。 （2）点击process下Feature extraction进行特征提取(默认参数），完成
colmap 已知pose 重建 kitti数据尝试
slzlincent的博客
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Frequently Asked Questions — COLMAP 3.7 documentation COLMAP已知相机内外参数重建稀疏/稠密模型 - thronsbird - 博客园 Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型_m0_47677188的博客-优快云博客_colmap 命令行 准备 images.txt 现利用 colmap的script 提取database中的 id-name 对应关系 colmap/scripts/python/database_slz.py ..
colmap已知位姿重建
01-14
对于已知相机位姿的情况，在使用 COLMAP 进行三维重建时，可以跳过特征点匹配和相对位姿估计阶段，直接利用给定的相机参数进行稠密重建。具体操作如下： #### 准备工作 确保拥有每张图片对应的精确内参矩阵以及外参...
使用clomap进行基于图像的三维重建
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10-12 3303
学习使用colmap进行基于图像的三维重建
【三维重建NeRF(一)】摄像机几何_相机坐标系转换的理解
qq_45028907的博客
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NeRF学习_相机几何
三维重建笔记_基于图像的大规模场景三维建模overview
惊鸿一博
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目录 大场景图像三维建模的应用 总体分类 典型应用 几何视觉的核心问题 图像三维建模基本流程​ 稀疏重建(Structure from Motion) 特征点匹配难点-误匹配 增量式的优势与不足 全局式的优势与不足 混合式的优势和不足 稀疏重建总结 稀疏重建中亟待解决的问题 开源SfM软件 稠密重建(Multiple View Stereo) 基于体素的MVS算法优缺...
三维重建——使用colmap进行重建
YBAdiam的博客
09-16 3488
colmap应该是目前state-of-art的增量式SFM方案，可以方便的对一系列二维图片进行三维重建 不用对摄像机进行标定，只需要从不同角度对重建场景或物体进行拍摄得到一系列图像作为输入 首先需要安装colmap 在ubuntu安装参考我的上一篇博客：ubuntu下安装运行colmap 下面就是如何使用colmap来跑自己的数据进行三维重建 首先从不同角度对重建物体进行拍摄，我选取了8张图片 在终端运行 colmap -h colmap gui 就可以打开colmap...
3DGS之COLMAP
whuzhang16的博客
07-16 1654
COLMAP在3D高斯泼溅(3DGS)中作为关键预处理工具，通过特征提取与匹配实现稀疏重建，继而完成稠密点云生成和相机参数提取。其处理流程包括：SIFT特征提取、穷举匹配、SfM稀疏重建及图像去畸变，最终输出相机参数文件和三维点云数据。这些结果为3DGS的高斯分布建模提供初始几何信息，包括相机位姿和场景结构，为后续实时渲染奠定基础。COLMAP的精度直接影响3DGS模型质量，其全局优化参数可控制重建精度与效率的平衡。
完虐COLMAP！全新开源SfM框架MASt3R：简单、快速、可扩展的三维重建
3D视觉工坊
10-28 1059
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：cv3d001，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附3D视觉行业细分群。扫描下方二维码，加入「3D视觉从入门到精通」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门秘制视频课程、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，...
ECCV‘24开源 | COLMAP也太重了！我选KRONC：更快更好的相机位姿估计！
计算机视觉工坊
09-11 1974
从一组图像开始的物体或场景的三维表示多年来一直是广泛讨论的话题，并且在基于NeRF的方法传播之后获得了额外的关注。然而，一个被低估的先决条件是相机姿态的知识，或者更具体地说，是外部校准参数的估计。虽然优秀的通用运动结构方法可用作预处理步骤，但是它们的计算负荷很高，并且它们需要大量的帧来保证视图之间的充分重叠。本文介绍了KRONC，一种新的方法，旨在通过利用关于对象的先验知识来推断视图姿态，并通过语义关键点来重建其表示。
亲测50帧！无需内参！超越Dust3r！Spann3r：无需优化对齐快速进行3D重建！
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从源码看变化： 详解colmap的多项改进
2301_81515836的博客
07-29 985
这三年里面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)。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。
Colmap多视角标定（内参、外参）与验证
Kasper_2009的博客
05-30 1551
Linux中直接输入命令行即可输入colmap gui即可打开图形化界面。
已知相机内参如何通过colmap重建
05-30
### 已知相机内参情况下使用COLMAP进行3D重建的流程 在已知相机内参的情况下，使用COLMAP进行3D重建可以显著提高重建效率和精度。以下是具体方法和注意事项： #### 1. 准备工作 确保所有图像的内参（如焦距、主点位置等）已知，并且这些参数在整个图像集中保持一致。如果图像集中的内参不一致或部分缺失，COLMAP可能会出现异常退出[^3]。 #### 2. 创建项目 通过 COLMAP 的图形界面创建一个新的项目。选择 `File -> New Project`，命名数据库（例如 `bicycle`），并指定图像路径[^4]。 #### 3. 导入内参信息 - 如果图像文件中包含完整的 EXIF 信息，COLMAP 可以自动提取焦距等内参信息[^3]。 - 如果 EXIF 信息不完整，可以通过手动方式指定内参。例如，使用实验室校准得到的参数，并在所有图像之间共享这些内参[^3]。 #### 4. 执行稀疏重建 运行 COLMAP 的稀疏重建功能（Sparse Reconstruction）。在此步骤中，COLMAP 将利用已知的内参信息来估计相机姿态和三维点的位置。由于内参已知，这一过程会更加高效和准确[^3]。 #### 5. 进行密集重建 完成稀疏重建后，可以进一步执行密集重建（Dense Reconstruction），生成更详细的三维模型。此步骤通常需要更多的计算资源，但结果的质量更高[^3]。 ```bash colmap feature_extractor --database_path path/to/database.db --image_path path/to/images colmap exhaustive_matcher --database_path path/to/database.db colmap mapper --database_path path/to/database.db --image_path path/to/images --output_path path/to/sparse colmap image_undistorter --image_path path/to/images --input_path path/to/sparse --output_path path/to/dense colmap patch_match_stereo --workspace_path path/to/dense colmap stereo_fusion --workspace_path path/to/dense --output_path path/to/fused.ply ``` 以上命令展示了从特征提取到最终生成稠密点云的主要步骤。在这些命令中，COLMAP 会自动利用已知的内参信息来优化重建结果。 #### 6. 注意事项 - 确保所有图像的内参一致，否则可能导致程序异常退出。 - 如果图像分组且每组具有不同的内参，可以在稍后的阶段修改相机模型设置。 --- ### 相关问题
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