Vellichor_00x-优快云博客

原创三维重建学习资料（更新中）

（相机模型、参数和各个坐标系(世界坐标系、相机坐标系、归一化坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间变换））（OpenGL 投影矩阵与摄像机内参的关系）（NeRF代码解读-相机参数与坐标系变换）（相机内外参及仿射变换与变换矩阵的理解）（Nerf的右手三维坐标系）

2025-03-19 23:05:38 23

原创 K-planes——NeRFstudio复现教程（服务器配置-自用）

原因：是由于NumPy版本不兼容导致的。具体来说，环境中安装了NumPy 2.2.3，而某些模块（如Matplotlib）可能尚未完全兼容NumPy 2.x版本。解决：升级相关模块Matplotlib到最新版本，以确保它与NumPy 2.x兼容。运行pip install --upgrade tyro，没用，还是报同样的错。运行命令（偶尔会因为网络问题报错，运气好就能成功）4、安装kplanes-nerfstudio。2、安装最新版的nerfstudio。3、安装tinny-cuda-nn。

2025-03-08 19:41:39 177

原创 Neus代码复现全流程（自用）

使用以下两个python文件：colmap_read_model.py和preprocess_llff.py。2、在colmap下进行三维重建，获得spare/0/下相关文件。3、运行llff得到pose.npy文件。4、llff格式转DTU数据。1、选择500张图片。

2025-02-28 14:45:19 313

原创 NeRF-隐式建模/显式建模

隐式建模通过神经网络将场景表示为连续函数。输入是空间坐标和时间，输出是该坐标在特定时间的属性（如颜色、密度等）。MLP通过学习这些映射关系，能够从任意视角或时间点生成场景。基于MLP（多层感知机）对动态场景进行隐式建模，是指利用MLP神经网络来学习动态场景的隐式表示，而非显式地存储或描述场景的几何和外观信息。显式建模则直接存储场景的几何和外观信息，如点云、网格或体素。这些方法明确记录场景的每个部分，适合需要精确几何信息的任务。优点：场景表示为连续函数，适合插值和生成新视角。适用于复杂动态场景的建模。

2025-02-19 01:06:01 171

原创 NeRF坐标变换colmap到llff数据格式（可视化解释）

原本的相机位姿矩阵是4x4的（包括旋转和位移），而我们关心的是相机的旋转部分（3x3）和位移部分（1x3）。示例数据中，图像ID为1的图像使用了四元数`(0.9966, -0.0797, 0.0181, -0.0050)`表示旋转，平移向量为`(-0.0933, -0.5783, -1.4142)`，相机ID为1，图像名称为`00204549_3820006713.jpg`，，使其符合特定的坐标系约定（从[r, -u, t]转换为[-u, r, -t]），以便后续使用。

2025-02-19 00:39:35 1205

原创 NeRF-Pytorch（训练自己的数据集过程全记录+环境配置+COLMAP+问题解决）

写于2025/1/26，在用NeRF训练自己的数据集过程中该踩的坑都踩过了，发现网上并没有详细完整写这些问题解决过程的帖子，遂自己进行一个全记录和复盘。整篇文章包括：NeRF训练环境配置；COLMAP三维重建过程（直接给出代码，规避一些bug）；在训练时候出现的问题。本篇文章仅针对llff格式数据集。

2025-01-26 22:30:03 1219

原创 NeRF训练自己的数据集（问题合集-针对Ubuntu系统）

解决：在run_nerf.py的682行前加了以下内容（需要根据自己数据集情况修改）原因：应该是rays维度和images维度不匹配。2、问题二：再次运行后提示。1、问题一：运行后提示。Step3：检查版本。

2025-01-26 14:16:19 260

原创定时器实践----基于Stm32F411RC及CubeMX实现led灯每秒闪烁案例

在这里，它的第一个参数是定时器的句柄`htim3`，第二个参数是要检测的标志`TIM_FLAG_UPDATE`，该标志位表示定时器的更新事件。例如，如果我们需要一个精确的1秒钟的定时器，我们可以设置一个特定的周期（比如1秒钟所需的计数）和一个适当的分频器（使计数器以适当的速率进行计数），以实现精确的1秒钟的定时。在嵌入式系统中，时钟被用来同步各个组件和外设的操作，并提供准确的计时和定时功能。2. 配置时钟分频器：根据系统的需求，设置时钟分频器，可以将系统时钟分频为更低频率的时钟信号，用于不同的模块或外设。

2023-11-01 15:45:28 748 1