Gen6D配置笔记

该文章介绍了如何使用Gen6D的开源代码进行custom_object处理,包括安装ffmpeg和colmap,执行prepare.py脚本来拆分视频并调整图像大小,以及使用colmap恢复相机姿势的步骤。

https://github.com/liuyuan-pal/Gen6D  开源代码链接
环境gen6d/grcnn


测试custom_object说明:custom_object.md
sudo apt  install ffmpeg    路径: /usr/bin/ffmpeg
安装ceres 1.14.0
安装colmap  路径:/home/wwf2/colmap/build/src/exe/colmap

-----------------------------------
prepare.py
将参考视频拆分为图像
在终端中 python prepare.py --action video2image
以下参数在程序中设置
                  --input data/custom/video/mouse-ref.mp4 \
                  --output data/custom/mouse/images \
                  --frame_inter 10 \
                  --image_size 960 \
                  --transpose

恢复相机姿势:
python prepare.py --action sfm
修改 :
 parser.add_argument('--database_name', type=str, default='custom/mouse')
 parser.add_argument('--colmap_path', type=str, default='/home/wwf2/colmap/build/src/exe/colmap')

### Gen6D 环境配置指南 Gen6D 是一种高效的6D位姿估计方法,适用于机器人抓取、增强现实等应用场景。其环境配置涉及多个依赖项的安装与调试,以下是详细的配置步骤。 #### 1. 系统要求与依赖安装 Gen6D 的实现依赖于 PyTorch 和 PyTorch3D 框架,并且需要安装 COLMAP 工具用于特征提取和场景重建。在 Windows 10 系统下,可以使用 `conda` 或 `pip` 安装相关依赖[^1]。 ```bash # 安装PyTorch和PyTorch3D pip install torch torchvision pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git@stable" ``` 此外,在运行 Gen6D 时,可能会遇到 OpenMP 运行时冲突的问题,例如 `libiomp5md.dll` 被多次初始化。此时可以通过设置环境变量 `KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE` 来临时解决该问题[^2]。 #### 2. 数据集准备与处理 Gen6D 支持使用自定义数据集进行训练和测试,同时也兼容公开数据集如 LINEMOD 和 YCB-Video。对于自定义数据集,用户需要准备 RGB 图像和对应的物体模板。模板通常通过 COLMAP 提取物体的稀疏点云表示,并用于后续的位姿估计过程。 以下是一个使用 COLMAP 提取模板的命令示例: ```bash # 使用COLMAP提取物体模板 colmap feature_extractor --database_path custom/support.db --image_path data/custom/images colmap exhaustive_matcher --database_path custom/support.db colmap mapper --database_path custom/support.db --image_path data/custom/images --output_path custom/support_model ``` #### 3. 测试与推理 Gen6D 提供了预训练模型,用户可以直接使用这些模型进行测试。测试时,输入可以是单张图像或视频流,输出为物体的6D位姿。以下是一个典型的推理命令示例: ```bash python predict.py --cfg configs/gen6d_pretrain.yaml \ --database custom/support \ --video data/custom/video/support2.mp4 \ --resolution 960 \ --transpose \ --output data/custom/support/test \ --ffmpeg ffmpeg.exe ``` 该命令将对指定视频进行6D位姿估计,并将结果保存到指定输出目录。需要注意的是,视频分辨率和预处理方式会影响最终的估计精度。 #### 4. 网络训练 对于需要自定义训练的场景,Gen6D 提供了完整的训练流程。训练过程中,网络会学习从图像中提取特征点,并通过几何约束优化位姿估计结果。训练数据可以是合成数据或真实数据,通常需要标注物体的关键点信息。 以下是一个训练命令的示例: ```bash python train.py --cfg configs/gen6d_train.yaml \ --data_root data/LINEMOD \ --gpus 0 ``` 训练完成后,模型权重将保存在指定路径,可用于后续的推理任务。 #### 5. 总结 Gen6D 是一种高效的6D位姿估计方法,适用于机器人抓取、增强现实等应用场景。其优势在于无需3D模型即可实现高精度位姿估计,并且支持多平台部署。通过合理配置环境、准备数据集并调整训练参数,可以有效提升位姿估计的鲁棒性和精度。 ---
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值