MonoGS 项目使用教程

MonoGS 项目使用教程

MonoGS MonoGS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MonoGS

1. 项目目录结构及介绍

MonoGS 项目的目录结构如下:

MonoGS/
├── configs/
│   ├── mono/
│   ├── rgbd/
│   ├── stereo/
│   └── live/
├── media/
├── scripts/
├── submodules/
├── utils/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── Dependencies.md
├── LICENSE.md
├── README.md
├── environment.yml
├── pyproject.toml
└── slam.py

目录介绍

  • configs/: 包含项目的配置文件,分为单目(mono)、RGB-D(rgbd)、立体(stereo)和实时(live)四种配置。
  • media/: 存放项目相关的媒体文件,如图片、视频等。
  • scripts/: 包含项目的脚本文件,用于下载数据集、启动项目等。
  • submodules/: 包含项目的子模块,通常是一些依赖的库或工具。
  • utils/: 包含项目的工具函数和辅助代码。
  • .gitignore: Git 忽略文件,指定哪些文件或目录不需要被版本控制。
  • .gitmodules: Git 子模块配置文件,用于管理项目的子模块。
  • Dependencies.md: 项目依赖的详细说明。
  • LICENSE.md: 项目的开源许可证。
  • README.md: 项目的介绍文档。
  • environment.yml: Conda 环境配置文件,用于创建项目的运行环境。
  • pyproject.toml: Python 项目的配置文件,包含项目的元数据和依赖。
  • slam.py: 项目的启动文件,用于运行 SLAM 系统。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 slam.py,它负责启动 MonoGS 的 SLAM 系统。以下是 slam.py 的基本介绍:

功能

  • SLAM 系统启动: slam.py 是 MonoGS 项目的主要入口文件,通过它可以直接启动 SLAM 系统。
  • 配置加载: 支持从 configs/ 目录中加载不同的配置文件,以适应不同的输入类型(单目、RGB-D、立体)。
  • 实时演示: 支持通过 Realsense 相机进行实时演示。

使用方法

python slam.py --config configs/mono/tum/fr3_office.yaml
  • --config: 指定配置文件的路径,配置文件定义了 SLAM 系统的参数和数据集路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下,分为不同的子目录(mono、rgbd、stereo、live),每个子目录下有多个 YAML 格式的配置文件。

配置文件结构

configs/mono/tum/fr3_office.yaml 为例:

# 数据集路径
dataset_path: "/path/to/dataset"

# 相机参数
camera:
  width: 640
  height: 480
  fx: 525.0
  fy: 525.0
  cx: 319.5
  cy: 239.5

# SLAM 系统参数
slam:
  enable_ba: true
  enable_loop_closure: false
  max_iterations: 100

配置项说明

  • dataset_path: 数据集的路径,指定 SLAM 系统使用的数据集。
  • camera: 相机的内参,包括图像的宽度和高度,以及相机的焦距和中心点坐标。
  • slam: SLAM 系统的参数,如是否启用 Bundle Adjustment(BA)、是否启用回环检测、最大迭代次数等。

通过修改配置文件中的参数,可以调整 SLAM 系统的行为和性能。


以上是 MonoGS 项目的使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这份文档能帮助你更好地理解和使用 MonoGS 项目。

MonoGS MonoGS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MonoGS

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 配置环境 为了在Ubuntu上成功复现Gaussian Splatting SLAM(MonoGS)项目,需先确保操作系统的更新至最新状态并安装必要的依赖库[^2]。 #### 更新系统软件包列表和升级已安装的软件包 ```bash sudo apt-y ``` #### 安装基础构建工具和其他必要组件 ```bash sudo apt install build-essential cmake git libgl1-mesa-dev libgles2-mesa-dev \ libsdl2-dev libopenal-dev nvidia-driver-470 ocl-icd-opencl-dev libglm-dev \ python3-pip python3-setuptools wget unzip curl -y ``` ### 准备工作空间与克隆仓库 创建一个新的目录用于存放源码,并从中下载目标项目的GitHub仓库: ```bash mkdir -p ~/workspace/monogs_slam && cd ~/workspace/monogs_slam git clone https://github.com/YOUR_GITHUB_USERNAME/MonoGS.git . ``` 注意替换`YOUR_GITHUB_USERNAME`为实际拥有该项目副本的用户名或组织名。 ### 编译OpenCV自定义版本(如果默认版不满足需求) 某些情况下可能需要编译特定版本的OpenCV来适配此SLAM实现的要求。这一步骤并非总是必需,取决于具体应用场景和个人偏好。 ```bash cd .. wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.5.5.zip unzip opencv.zip mv opencv-4.5.5 opencv cd opencv mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) sudo make install ``` ### 安装Python依赖项 进入之前克隆下来的MonoGS文件夹内执行pip命令以安装所需的Python模块: ```bash cd ~/workspace/monogs_slam pip3 install --user -r requirements.txt ``` ### OpenGL驱动优化建议 对于图形渲染性能有较高要求的应用场景下,可以考虑通过PPA方式获取更稳定的MESA驱动支持[^1]: ```bash sudo add-apt-repository ppa:kisak/kisak-mesa sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 完成上述步骤之后重启计算机使更改生效。
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