COLMAP安装，安前必看，节约时间2H（因人而异）

原创 已于 2023-12-18 21:31:56 修改
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#图像处理 #python

于 2023-12-14 22:52:59 首次发布

COLMAP安装，安前必看，节约时间2H（因人而异）

COLMAP，最熟知的三维重建开源框架，三维重建入门第一课，包括NeRF的一些工作需要COLMAP的数据作为输入，安装或改动有一些有一些注意点：

1.Anacoda会对make -j安装有影响

cmake …
make -j
sudo make install
这三句之前一定要记得，给anaconda文件夹改改个名字，不然会出现如下
cmake时候会出warning:
报错触发关键词anaconda3，跑到anaconda3去找这些文件了，只能改名让电脑回到正确的路上，安好了colmap记得把暂时改名的anaconda文件夹名字改回来
在这里插入图片描述
make -j会出error:
此处出错在最最后，按到100%之后出错
在这里插入图片描述

2.ceres这个库建议1.14.0这个版本，较稳定

报错记录：
触发关键词include/ceres/xxxx.h

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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。
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COLMAP是一款用于3D重建和图像处理的软件，它结合了计算机视觉算法和优化技术，用于从一组图像中构建三维结构。COLMAP 是一个全功能的通用视觉测距和三维建模工具，旨在从常规图像中自动化创建三维模型。这个工具广泛应用于摄影测量、机器人技术、增强现实等领域。特征检测与匹配： 使用 SIFT、ORB 等特征描述符自动检测和匹配图像中的特征点。这是进行图像对齐和3D建模的基础。结构从运动（Structure from Motion, SfM）： SfM 是一种计算技术，通过分析多个二维图像来重建三维结构。
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colmap官方文档:https://colmap.github.io/colmap官方文档installation部分翻译【COLMAP官方文档翻译】Tutorialutm_id=0可以看出，colmap也是走的先估计深度图，再对深度图做融合的路线，所以最后一步是点击fusion，对深度图做融合。从这看，colmap好像也有二进制版的，直接下载使用，不用编译，而且是在windows上。下面操作主要参考这篇博客。可以选择下载预编译的二进制文件或手动构建源代码。
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才安装了Ubuntu新系统，从零开始安装colmap 1.依赖项安装 （1）ceres安装 sudo apt-get install liblapack-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libgflags-dev libgoogle-glog-dev libgtest-dev git sudo apt-get install libeigen3-dev 其中libcxsparse3.1.2有可能提示错误，试试libcxsparse3.1.4或者参.
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COLMAP 是一个功能强大的开源三维重建工具，它支持自动化的多视角几何重建，包括特征提取、相机位姿估计、稀疏点云重建、稠密点云生成等核心功能。无论是学术研究还是工程应用，COLMAP 都是不可或缺的三维重建利器。在本篇博客中，我们将详细介绍如何下载并安装 COLMAP，并将其配置到系统环境中，确保其可以正常运行。同时我们还会展示如何准备数据目录结构，为后续使用 COLMAP 进行三维点云重建做准备。为了方便在命令行中直接调用 COLMAP，我们需要将其。，选择稀疏重建的模型文件夹。
COLMAP安装
03-08
### COLMAP 安装教程 #### 准备工作 为了成功安装 COLMAP，在开始之前需确认已满足所有依赖项。对于 Ubuntu 用户来说，建议先更新包列表并安装必要的开发工具和库文件。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install build-essential git cmake gfortran \ libatlas-base-dev libsuitesparse-dev libeigen3-dev \ libopencv-dev libboost-all-dev libfreeimage-dev \ libgoogle-glog-dev libgflags-dev libprotobuf-dev \ protobuf-compiler qtbase5-dev python3-opencv cython3 \ python3-pip python3-scipy python3-numpy ``` #### 下载源码 获取最新版本的 COLMAP 源代码可以通过 Git 克隆官方仓库来完成： ```bash git clone --recursive https://github.com/colmap/colmap.git cd colmap ``` 如果克隆过程中遇到子模块初始化失败的情况，则可单独执行 `git submodule init` 和 `git submodule update` 命令[^1]。 #### 编译构建 创建一个新的目录用于存放编译生成的目标文件，并进入该目录内调用 CMake 工具进行项目配置与编译操作。需要注意的是，当使用 CUDA 加速功能时可能会碰到架构设置错误的问题；此时应按照提示修改对应的CMake脚本以指定合适的 GPU 架构参数[^3]。 ```bash mkdir -p build && cd build cmake .. make -j$(nproc) ``` #### 配置环境变量 为了让命令行能够识别到刚编译好的程序路径，还需将 COLMAP 的二进制文件夹加入系统的 PATH 变量中去。编辑用户的 shell profile 文件（如 `.bashrc` 或者 `.zshrc`），追加如下内容至最后一行： ```bash export PATH=$PATH:/path/to/your/colmap/build/src/exe ``` 记得替换 `/path/to/your/colmap/build/src/exe` 成实际路径位置后再保存退出。最后使更改生效即可通过终端测试是否能正常使用 COLMAP 了。 ```bash source ~/.bashrc # or source ~/.zshrc depending on your shell colmap -h # 测试帮助信息显示正常与否 ``` 以上就是完整的 COLMAP 安装过程介绍[^2]。
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