MVE深度图解析

本文介绍了MVE(Multi-View Environment)软件在三维重建中深度图的处理方式。深度图被存储为二进制文件,包含头部信息、图像信息和深度信息三部分。头部信息用于文件识别,图像信息包括宽度、高度、通道和图像类型,深度信息以float类型存储。通过解析文件格式,可以获取并重构深度图。

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MVE(Multi-View Environment),是一款开源的基于图像的三维重建软件。在三维重建中有一个非常重要的步骤就是深度图(DepthMap)的求解。MVE在重建的过程中会把它求得的深度图存放在一个文件中,但是采用二进制存储,我们无法直观的观察图片的深度信息。正好最近需要用到这个文件,所以根据MVE的文件存储说明研究了下它的存储格式,记录下来。

在MVE中,深度信息是存放在一个名为depth-L*.mvei*的值会根据所撰参数的不同而不同,一般来说是图片缩小的倍数。该文件的存储格式说明很简单:

.mvei文件存储格式说明

根据这个说明,可以看出整个文件从前往后由3部分构成:

1、头部信息

共11个字节。第一个字节是/x89,用于和其他文件去分开来;接下来的9个字节就是MVE_IMAGE这几个字符ASCII值;最后一个字节是换行符。

2、图像信息

这部分包含了图像的宽度、高度、通道、图像类型,这些信息都是由一个4字节的有符号整形表示。宽度和高度,有了长宽就知道一共有多少个像素,就知道一共有多少个深度信息;通道部分,由于深度信息只有一个通道,所以解析出来的值是1;图像类型是在mve::ImageType这个枚举类型中的一种,查看源码发现长这样:

enum 
### MVE 小车环境搭建与配置教程 MVE(Multi-View Environment)是一个用于三维重建的开源工具包,支持多视角图像处理和场景建模。以下是关于如何配置 MVE 的详细说明: #### 一、依赖库安装 MVE 需要一些基础库来完成其功能实现。这些库可以通过官方文档或第三方资源获取。 1. **JPEG 库**: 提供 JPEG 图像解码支持[^5]。 安装命令如下: ```bash sudo apt-get install libjpeg-dev ``` 2. **PNG 库**: 支持 PNG 文件读写操作。 安装方法为: ```bash sudo apt-get install libpng-dev ``` 3. **TIFF 库**: 实现 TIFF 格式的解能力。 使用以下指令安装: ```bash sudo apt-get install libtiff-dev ``` 4. **ZLIB 压缩库**: 负责压缩文件的操作。 执行以下命令即可完成安装: ```bash sudo apt-get install zlib1g-dev ``` 以上四个库均来自官方网站推荐列表,并被广泛应用于计算机视觉领域中的多种软件开发环境中。 --- #### 二、编译器准备 为了成功构建 MVE 工程代码,在 Linux 平台下通常建议采用 GCC 或 Clang 编译器。如果目标硬件架构涉及 ARM,则可能还需要额外考虑浮点运算单元 FPU 及其对应的协处理器扩展集 ASE 版本问题[^3]。例如当使用较新的 Cortex-A 系列 CPU 进行计算密集型任务时,应优先选用兼容 VFPv3/VFPv4 的编译选项以获得最佳性能表现。 对于桌面级 Ubuntu 操作系统的用户来说,默认情况下已经预装好了 GNU Compiler Collection(GCC),可以直接跳过此部分设置;而对于嵌入式设备或者特殊定制化发行版则需手动确认相关组件是否存在以及版本号是否满足最低需求标准。 --- #### 三、Conda 渠道优化 考虑到网络连接速度差异可能导致下载失败等问题发生频率较高,因此可以尝试调整 Anaconda 默认镜像源至国内站点从而加速整个过程进展效率提升明显[^4]。具体做法如下所示: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 通过上述更改之后再次执行 `conda update conda` 更新现有环境状态信息以便后续步骤顺利开展下去。 --- #### 四、克隆仓库与本地部署 最后一步是从 Git 存储位置拉取最新稳定分支到个人工作目录当中去,并按照指引逐步完成初始化脚本运行等一系列动作直至最终验证成果展示出来为止[^1][^2]。 访问项目主页链接地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mv/mve ,复制 HTTPS URL 地址后切换回终端界面输入相应 git clone 命令开始同步远程资料副本过来本地磁盘空间内保存起来备用。 接着参照 Wiki 页面上的指导手册逐项落实各项参数设定细节直到能够正常启动测试实例程序结束全部流程才算真正意义上的完成了整体框架体系结构建设工作。 --- ### 总结 综上所述,从基本软硬件条件筹备起步一直到实际动手实践环节都需要严格遵循既定计划安排逐一攻克难关才能达到预期效果水平线之上。希望这份指南对你有所帮助!
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