实验笔记之——Linux实现COLMAP

已于 2024-01-05 21:58:41 修改
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分类专栏： 3D Gaussian Splatting (3DGS) 文章标签： 笔记 linux 运维
于 2024-01-04 18:16:51 首次发布
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本文介绍了如何在Windows环境下复现Instant-NGP中的COLMAP功能，用于从图像获取姿态信息，以适应NeRF模型的输入需求。作者详细描述了自动重建过程和数据结构，以及如何处理数据以满足3DGaussian的需求。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

之前博客跑instant-NGP的时候，除了用官方的数据集，用自己的数据则是通过手机采集，同时获得pose与image。但是这种获取的方式对于3D gaussian而言，并不支持对应的数据格式，为此采用COLMAP来根据image获取pose，进而给NeRF提供数据~

实验笔记之——基于windows复现Instant-NGP-优快云博客文章浏览阅读726次，点赞19次，收藏10次。之前博客对NeRF-SLAM进行了调研，本博文先复现一下Intant-NGP。学习笔记之——NeRF SLAM（基于神经辐射场的SLAM）-优快云博客NeRF 所做的任务是 Novel View Synthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose 等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF 希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。https://blog.youkuaiyun.com/gwplove

最低0.47元/天 解锁文章
Colmap在Linux下的安装
gootyking的博客
11-21 2762
如果有问题那就要么有更基础的没装，或者版本问题，总之仔细看报错的信息，分析一下应该就能找到解决办法。在用Gaussian splatting时，要先装colmap才能做一些预处理。以下是我这的安装过程记录，可能不一定适合其他人，但是仔细查查肯定能解决~进入目录，然后创建build目录，在这里进行编译和安装。结果，我这个编译安装过程异常顺利，有点不敢相信。cuda版本：11.8，显卡是4090。问题1： 有出现这个库出错的 libtiff4.0。解决：可能是依赖连续安装时，有些因为网络原因漏装了。
三维重构Colmap的基础使用
最新发布
TenderRain的博客
04-15 610
4、 特征匹配：接下去是特征匹配，操作也很简单，点击Processing->Feature matching，默认的有几种匹配方式，这边我们选择第一种Exhaustive就行，这种是对每张图进行两两比较，参数我们这边也用默认的（感兴趣的可以自行修改尝试），下面直接点击Run按钮等待完成。1、 准备工作：下载编译好的文件，如果电脑已经配置了CUDA可以下载没有CUDA的包，如果没有配置下包含CUDA的包，深度重构需要用到CUDA的数据，下载完成后打开COLMAP.bat文件。已经编译完成的colmap。
Linux 编译安装colmap
Sakuya__的博客
12-03 9407
COLMAP可以作为独立的app，通过命令行或者图形交互界面使用，也可以作为一个库被包含到其他源代码中。这里记录一下编译安装colmap的过程，首先需要安装好CUDA，CUDA具体安装过程这里就不赘述了。
COLMAP linux（docker）配置过程踩坑
qq_40156289的博客
01-23 1754
建议使用官方提供的docker安装方法来配置Colmap，会容易很多，相对踩的坑也比较少。
linux 安装colmap
waterice0717的博客
12-06 1214
linux 安装colmap
【小白日记】linux环境下从零开始安装（编译）COLMAP
Sensorymagicia的博客
01-10 2914
，估计是因为版本不对应，而cmake这一步会自动查找/安装需要的nvidia-cuda-toolkit.解决方案：将CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES设置为与CUDA架构对应的数值，例如30X0架构对应"86"，20X0架构对应"70"我是一个一个手动安装的，果然出现了依赖问题，主要是在qtbase5-dev上。如果电脑上已经有CUDA（比如我的是CUDA11.7），在后续编译中，会出现cmake命令无法正确运行的问题。注意，不只是退出自己创建的虚拟环境，是要退出base。
Linux Colmap 编译记录（3DGS）
m0_53587542的博客
05-10 1052
最近在服务器上部署3DGS，里面用到了colmap包，编译过程中踩了很多坑，特此记录。
实验笔记之——基于COLMAP的Instant-NGP与3D Gaussian Splatting的对比
gwpscut的博客
01-05 8222
之前博客进行了COLMAP在服务器下的测试实验笔记之——Linux实现COLMAP-优快云博客学习笔记之——NeRF SLAM（基于神经辐射场的SLAM）-优快云博客NeRF 所做的任务是 Novel View Synthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose 等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF 希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。
实验笔记之——Ubuntu20.04配置nvidia以及cuda并测试3DGS与SIBR_viewers
gwpscut的博客
02-29 7448
之前博文测试3DGS的时候一直用服务器进行开发，没有用过笔记本，本博文记录下用笔记本ubuntu20.04配置过程～学习笔记之——3D Gaussian Splatting源码解读_3dgs运行代码-优快云博客高斯模型的初始化，初始化过程中加载或定义了各种相关的属性使用的球谐阶数、最大球谐阶数、各种张量（_xyz等）、优化器和其他参数。
实验笔记之——基于windows复现Instant-NGP
gwpscut的博客
01-02 3415
之前博客对NeRF-SLAM进行了调研，本博文先复现一下Intant-NGP。学习笔记之——NeRF SLAM（基于神经辐射场的SLAM）-优快云博客NeRF 所做的任务是 Novel View Synthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose 等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF 希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。
linux下colmap的安装
笔墨纸砚
12-20 2683
linux 安装colmap
colmap:COLMAP-运动结构和多视图立体声
04-27
彩色地图 关于 COLMAP是具有图形和命令行界面的通用运动结构（SfM）和多视图立体声（MVS）管道。 它为重构有序和无序图像集合提供了广泛的功能。 该软件已根据新的BSD许可获得许可。 如果您将此项目用于研究，请引用： @inproceedings{schoenberger2016sfm, author={Sch\"{o}nberger, Johannes Lutz and Frahm, Jan-Michael}, title={Structure-from-Motion Revisited}, booktitle={Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, year={2016}, } @inproceedings{schoenberger2016mvs, a
linux安装colmap及pyccolmap全流程攻略
m896156241_boxer的博客
05-18 2170
先同其他安装方法，会编译失败，原因是cuda11和cuda10的一些文件路径发生了改变，cmake里面的路径是指向cuda10的，修改后使用命令。本篇blog旨在对colmap及pycolmap的安装做一个补充，因为目前搜到的方法不好用。（1）使用apt-get 安装liblz4-dev libmetis-dev。系统：ubuntu；显卡：RTX3090；flann==1.9.2，源码可以去github下载。（2）使用cmake安装。
colmap安装使用linux，生成相机外参
TClus的博客
03-27 788
将anaconda根目录改名（一会儿再改回来）利用colmap，能直接生成标准化后的相机参数。cameras_sphere.npz含义参考。colmap相机外参。
colmap安装指导（on Linux）
qq_46181804的博客
02-17 6233
colmap编译安装 Ubuntu
Colmap 的安装与使用
m0_51976564的博客
02-15 3524
一. COLMAP 安装 报错记录 qt.qpa.xcb: could not connect to display. nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_native' 二. 数据准备 三. COLMAP 使用
Colmap 实用教程 —— Command-line Interface
健康工作每一天
11-22 7705
Colmap 命令行介绍
Linux服务器无root权限安装colmap
weixin_43897953的博客
05-29 2072
从老师那里得到了一个服务器，可惜没有root权限，无法按官网上的linux推荐方法安装，只好尝试构建脚本的方法。 官网中展示的构建脚本代码是在windows系统上运行，虽然在linux系统上命令差不多，但我却实实在在遇到了各种bug，在这里记录一下。 第一步 获得源代码 git clone https://github.com/colmap/colmap 第二步 运行源代码自带的python文件【前提是服务器已经安装好CMake，Boost，Qt5，CUDA（可选）和CGAL（可选）这些环境】 cd co
linux下载colmap
03-01
### COLMAP的下载与安装 #### 下载Colmap官方程序 为了获取最新的稳定版或开发版COLMAP，可以从GitHub仓库克隆源码。推荐使用Git命令来保持更新方便[^1]。 ```bash git clone https://github.com/colmap/colmap.git --recursive ``` #### 安装依赖库 在编译COLMAP前，需确保已安装所有必需的依赖项。这通常涉及CMake、Boost库、FLANN库以及其他一些辅助工具和库。具体可以通过包管理器apt-get来进行安装[^2]： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install cmake git libboost-all-dev libsuitesparse-dev \ libcgal-dev libvcglib-dev qtbase5-dev python3-sphinx \ libgoogle-glog-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler ``` 如果计划利用GPU加速，则还需要额外安装NVIDIA驱动及相关CUDA组件。注意版本兼容性问题；例如，在描述的情况下，使用的NVIDIA驱动版本为430.64而CUDA版本是10.1[^4]。 #### 编译COLMAP 进入解压后的文件夹后执行如下命令进行构建。建议创建一个独立于源代码树之外的build目录用于存放编译产物，这样做有助于维护项目的整洁度。 ```bash mkdir build cd build cmake .. make -j$(nproc) ``` 上述`-j$(nproc)`参数可以让编译过程尽可能高效地利用CPU核心数加快速度。 #### 验证安装成功与否 一旦编译完成，可以尝试运行简单的测试用例验证是否一切正常工作。一般情况下，会在终端输入`colmap`查看是否有帮助信息返回作为初步确认手段。 ```bash colmap --help ``` 通过以上步骤应该能够在Linux环境下顺利部署好COLMAP环境，并为进一步探索三维重建技术打下坚实基础。
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