COLMAP Rig Camera系统：多相机阵列的3D重建方案
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/colmap COLMAP提供原生Rig Camera系统支持，可建模多相机阵列的固定相对位姿关系，通过单参考传感器定义阵列原点，实现同步曝光图像的3D重建。该系统适用于立体相机、多相机阵列等场景，显著提升重建精度与效率。
核心概念与工作流
Rig系统由传感器阵列与帧序列组成：传感器间保持固定相对位姿，参考传感器定义阵列原点；帧为特定时刻曝光的传感器图像集合。例如双相机阵列中，主相机设为参考传感器（位姿矩阵为单位矩阵），副相机定义相对位姿，同步采集的左右图像构成一帧。
数据组织规范
需按以下目录结构组织图像，确保同帧图像文件名一致：
rig1/
camera1/
image0001.jpg
image0002.jpg
camera2/
image0001.jpg # 与camera1/image0001.jpg为同帧
image0002.jpg
rig2/
...
基础工作流
- 特征提取：启用单文件夹单相机模式
colmap feature_extractor \
--image_path $DATASET_PATH/images \
--database_path $DATASET_PATH/database.db \
--ImageReader.single_camera_per_folder 1
- Rig配置：通过JSON文件定义阵列结构，使用
rig_configurator工具应用配置
colmap rig_configurator \
--database_path $DATASET_PATH/database.db \
--rig_config_path $DATASET_PATH/rig_config.json
- 特征匹配：配置后执行顺序匹配
colmap sequential_matcher --database_path $DATASET_PATH/database.db
- 重建：启用阵列约束进行三维重建
colmap mapper \
--image_path $DATASET_PATH/images \
--database_path $DATASET_PATH/database.db \
--output_path $DATASET_PATH/sparse \
--Mapper.ba_refine_sensor_from_rig 0
配置文件详解
Rig配置文件（JSON格式）定义阵列结构与传感器参数，支持已知/未知相对位姿两种模式。
已知位姿配置
指定参考传感器及其他传感器的相对旋转/平移：
[
{
"cameras": [
{
"image_prefix": "rig1/camera1/",
"ref_sensor": true
},
{
"image_prefix": "rig1/camera2/",
"cam_from_rig_rotation": [0.7071, 0, 0.7071, 0], // 四元数
"cam_from_rig_translation": [0, 0.1, 0] // 平移向量(米)
}
]
}
]
未知位姿配置
省略位姿参数，由COLMAP自动计算平均相对位姿：
[
{
"cameras": [
{
"image_prefix": "rig1/camera1/",
"ref_sensor": true
},
{
"image_prefix": "rig1/camera2/" // 自动计算相对位姿
}
]
}
]
配置工具路径：doc/rigs.rst
未知位姿的自动标定
当传感器相对位姿未知时，可通过两步法实现自动标定：
- 无约束重建：先用默认参数重建，确保每个传感器至少有一帧与参考传感器共同注册
colmap mapper \
--image_path $DATASET_PATH/images \
--database_path $DATASET_PATH/database.db \
--output_path $DATASET_PATH/sparse-initial
- 计算平均位姿：基于初始重建结果推断传感器相对位姿
colmap rig_configurator \
--database_path $DATASET_PATH/database.db \
--input_path $DATASET_PATH/sparse-initial \
--rig_config_path $DATASET_PATH/rig_config.json \
--output_path $DATASET_PATH/sparse-with-rigs
- 约束重建：使用推断的位姿约束重新重建
colmap bundle_adjuster \
--input_path $DATASET_PATH/sparse-with-rigs \
--output_path $DATASET_PATH/sparse-refined
全景相机应用
Rig系统支持360°全景图像重建，通过虚拟相机阵列将球面图像投影为透视图像。Python示例脚本python/examples/panorama_sfm.py实现以下功能：
- 虚拟相机生成：将全景图投影为多视角透视图像
- 自动标定：计算虚拟相机间相对位姿
- 约束重建：保持虚拟相机阵列刚性约束
全景重建命令
python python/examples/panorama_sfm.py \
--input_image_path $PANORAMA_DIR \
--output_path $OUTPUT_DIR \
--matcher sequential \
--pano_render_type overlapping
该脚本支持两种投影模式：
overlapping：4个水平视角+3个俯仰角（-35°/0°/35°）non-overlapping：4个水平视角（0°俯仰角）
性能优化与最佳实践
参数调优建议
| 场景 | 关键参数 | 推荐值 |
|---|---|---|
| 高分辨率图像 | --ImageReader.single_camera_per_folder | 1 |
| 弱纹理场景 | --FeatureMatching.rig_verification | 1 |
| 无重叠相机阵列 | --FeatureMatching.skip_image_pairs_in_same_frame | 1 |
| 已知精确位姿 | --Mapper.ba_refine_sensor_from_rig | 0 |
常见问题解决
- 位姿漂移：确保同帧图像采集时间同步，启用
rig_verification - 重建失败：先用
exhaustive_matcher替代sequential_matcher - 内存溢出：降低虚拟相机分辨率，调整
PanoRenderOptions参数
应用案例：ETH3D数据集重建
ETH3D多相机阵列数据集重建完整流程：
- 数据准备：下载并解压数据集
wget https://www.eth3d.net/data/terrains_rig_undistorted.7z
7zz x terrains_rig_undistorted.7z
- 特征提取：
colmap feature_extractor \
--database_path terrains/database.db \
--image_path terrains/images \
--ImageReader.single_camera_per_folder 1
- 自动标定：使用真值重建计算位姿
colmap rig_configurator \
--database_path terrains/database.db \
--rig_config_path terrains/rig_config.json \
--input_path terrains/rig_calibration_undistorted
- 顺序匹配：
colmap sequential_matcher --database_path terrains/database.db
- 约束重建：
colmap mapper \
--database_path terrains/database.db \
--image_path terrains/images \
--output_path terrains/sparse \
--Mapper.ba_refine_sensor_from_rig 0 \
--Mapper.ba_refine_focal_length 0
总结
Rig Camera系统通过建模传感器阵列的固定约束，显著提升多相机3D重建的鲁棒性与精度。核心优势包括：
- 减少参数自由度，降低病态问题风险
- 增强运动一致性，改善动态场景重建效果
- 支持全景相机、立体相机等特殊采集设备
完整技术文档参见doc/rigs.rst，更多示例代码可查阅scripts/python/目录。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
