最新OpenMVG编译安装与逐命令运行增量式和全局式SfM教程
openmvg是一个轻便的可以逐步运行的SfM开源库,它同时实现了增量式和全局式两种算法。
说明文档地址:https://openmvg.readthedocs.io/en/latest/
github主页地址:https://github.com/openMVG/openMVG
1 编译安装
openmvg的安装比较简单,首先是安装依赖:
$ sudo apt‐get install libxxf86vm1 libxxf86vm‐dev libpng‐dev libjpeg‐dev libtiff‐dev libxi‐dev libxrandr‐dev graphviz
然后克隆openmvg源码:
$ git clone ‐‐recursive https://github.com/openMVG/openMVG.git
最后,使用cmake编译与安装:
$ mkdir openMVG_Build && cd openMVG_Build
$ cmake ‐DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE ../openMVG/src/
$ cmake ‐‐build . ‐‐target install
2 运行命令
openmvg的官方使用说明里有说如何运行SfM,包括使用脚本一行命令运行(只有在图像exif带内参信息的时候才能使用),以及如何分步运行,可以参考这里。但是这里需要说明的是,openmvg的代码后面有修改过,而使用文档却并没有完全更新过来。所以,如果只是按照使用文档来运行,或者是很多别的教程(可能只是直接抄官方文档或者比较老的),很可能会遇到错误(很多示例并不能跑)。在遇到一些不知名的报错以及踩过不少坑之后,我把可以运行出来的命令记录下来。这里,最好只改变输出文件夹的根路径,可以放在任何你想放的路径下,但是一些输出的名字这些,最好不要修改,容易出错。另一个需要注意的问题是,需要明确图像有无exif信息可以读取到相机内参,比如焦距这些,如果没有的话,那么相机内参还需要在第一步的时候就进行输入,下面分别进行介绍。
2.1 图像exif带相机内参信息
# 首先给一些路径进行定义,方便下面描述,使用时使用自己的实际目录进行替换即可
# DIR_DATA: 图像数据存放路径
# DIR_OUTPUT: 存放输出结果的路径
# DIR_OM: 存放openmvg源码的路径
1. 初始化图像列表
openMVG_main_SfMInit_ImageListing -d DIR_OM/openMVG/src/openMVG/exif/sensor_width_database/sensor_width_camera_database.txt -i DIR_DATA -o DIR_OUTPUT
2. 计算特征
openMVG_main_ComputeFeatures -i DIR_OUTPUT/sfm_data.json -o DIR_OUTPUT
3. 生成图像对
openMVG_main_PairGenerator -i DIR_OUTPUT/sfm_data.json -o DIR_OUTPUT/imgpairs.bin
4. 图像匹配
openMVG_main_ComputeMatches -i DIR_OUTPUT/sfm_data.json -p DIR_OUTPUT/imgpairs.bin -o DIR_OUTPUT/matches.bin
5. 错误匹配点对滤除
openMVG_main_GeometricFilter -i DIR_OUTPUT/sfm_data.json -m DIR_OUTPUT/matches.bin -g f -o DIR_OUTPUT/matches.f.bin
6.1. 全局式SfM
openMVG_main_SfM -s GLOBAL -i DIR_OUTPUT/sfm_data.json -m DIR_OUTPUT/ -o DIR_OUTPUT/out_Global_Reconstruction
6.2. 增量式SfM
openMVG_main_SfM -s INCREMENTAL -i DIR_OUTPUT/sfm_data.json -m DIR_OUTPUT/ -o DIR_OUTPUT/out_Incremental_Reconstruction
7.1. 生成颜色(全局式)
openMVG_main_ComputeSfM_DataColor -i DIR_OUTPUT/out_Global_Reconstruction/sfm_data.bin -o DIR_OUTPUT/out_Global_Reconstruction/sfm_data_colorized.ply
7.2. 生成颜色(增量式)
openMVG_main_ComputeSfM_DataColor -i DIR_OUTPUT/out_Incremental_Reconstruction/sfm_data.bin -o DIR_OUTPUT/out_Incremental_Reconstruction/sfm_data_colorized.ply
下面是实验数据与最终生成的结果:


其中,存放最终输出结果的文件夹out_Global_Reconstruction/out_Incremental_Reconstruction下应该会有如下内容:

ply文件是点云数据,可以使用cloudcompare或者meshlab可视化查看和编辑,上面的结果图就是用cloudcompare打开的sfm_data_colorized.ply文件。
2.2 参数指定输入内参信息
要输入内参信息,只需在第一步的时候进行修改即可,其他步骤与2.1一致。手动输入内参k的方式是增加-k参数:
1. 初始化图像列表
openMVG_main_SfMInit_ImageListing -d DIR_OM/openMVG/src/openMVG/exif/sensor_width_database/sensor_width_camera_database.txt -i DIR_DATA -o DIR_OUTPUT -k "6432;0;3000;0;6455;2000;0;0;1"
其中-k参数是由双引号界定由分号分隔的九个值,也就是内参矩阵K,按行主序排列,依次为:
"fx;0;cx;0;fy;cy;0;0;1"
下面是实验数据与最终生成的结果:


相关文章:
最新OpenMVG编译安装与逐命令运行增量式和全局式SfM教程
openmvg是一个轻便的可以逐步运行的SfM开源库,它同时实现了增量式和全局式两种算法。 说明文档地址:https://openmvg.readthedocs.io/en/latest/ github主页地址:https://github.com/openMVG/openMVG 1 编译安装 openmvg的安装比较简单&…...
数据结构与算法系列之插入排序
💗 💗 博客:小怡同学 💗 💗 个人简介:编程小萌新 💗 💗 如果博客对大家有用的话,请点赞关注再收藏 🌞 什么是插入排序 有一个已经有序的数据序列,要求在这个已经排好的数…...
Text to image论文精读ALR-GAN:文本到图像合成的自适应布局优化
ALR-GAN是北京工业大学学者提出的一种自适应布局优化生成对抗网络,其可以在没有任何辅助信息的情况下自适应地优化合成图像的布局。 文章发表于2023年,IEEE Transactions on Multimedia(TMM)期刊(CCF B,JCR…...
windows版 redis在同一局域网下互联
项目场景: 同一局域网下各个主机互相连接同一个redis 问题描述 无法连接 原因分析: 没有放行对方的地址 解决方案: 修改配置文件 最重要的一步如下 然后把 redis.windows.conf的文件也照上面的修改一下保持一致 然后安装一下redis服务这…...
Near-Optimal Bayesian Online Assortment of Reusable Resources
摘要 受租赁服务在电子商务中的应用的激励,我们考虑为不同类型的到达消费者提供可重复使用资源的在线分类的收入最大化。我们针对贝叶斯环境中的最优在线策略设计了具有竞争力的在线算法,其中类型随时间独立于已知的异构分布绘制。在初始库存最小值cmin…...
数据库复习2
一. 简答题(共1题,100分) 1. (简答题) 存在数据库test,数据库中有如下表: 1.学生表 Student(Sno,Sname,Sage,Ssex) --Sno 学号,Sname 学生姓名,Sage 出生年月,Ssex 学生性别 主键Sno 2.教师表 Teacher(Tno,Tname) --T…...
公众号运营之竞品分析,教你拆解公众号
知己知彼,百战不殆,公众号运营亦是如此。 当运营者只关注自己账号的时候,很容易陷入某个误区中出不来。这个时候就要拓宽我们的视野,多去看看“外面的世界”,不要只局限于自己的一片小天地中。 看看同领域优秀公众号…...
python常见问题详解
Python python 没有多态,而是鸭子类型 多继承,没有接口,可通过语法糖实现接口的作用 lambda中只能有一句 "/"表示之前的参数是必须是位置参数,”**“表示是后面的必须是关键字参数 Python多进程 Python 多线程是伪多线…...
MyBatis-常用SQL操作
一、动态SQL 1.概述】 1.1动态SQL: 是 MyBatis 的强大特性之一,解决拼接动态SQL时候的难题,提高开发效 1.2分类: if choose(when,otherwise) trim(where,set) foreach 2.if 2.1 做 where 语句后面条件查询的,if 语句是可以…...
DSPE-PEG-TCO;磷脂-聚乙二醇-反式环辛烯科研用化学试剂简介
中文名称 磷脂-聚乙二醇-反式环辛烯 英文名称 DSPE-PEG-TCO 外观:粉末或半固体,取决于分子量。 溶剂:溶于大部分有机溶剂,如:DCM、DMF、DMSO、THF等等。在水中有很好的溶解性 稳定性:冷藏保存ÿ…...
华为OD机试真题Java实现【最小施肥机能效】真题+解题思路+代码(20222023)
最小施肥机能效 某农场主管理了一大片果园,fields[i]表示不同果林的面积,单位:( m 2 m^2 m2),现在要为所有的果林施肥且必须在 n 天之内完成,否则影响收成。 小布是果林的工作人员,他每次选择一片果林进行施肥,且一片果林施肥完后当天不再进行施肥作业。 假设施肥机的…...
【问题记录】【排查问题的方法总结】vue3中数据失去响应式?为什么数据变了,视图只更新了一次就不再更新了?
一、问题概述: 持续请求的数据变动之后,控制台输出绑定的响应式变量 mapObj 的确变了,但是视图上只更新了一次,后续就不再更新了。 二、排查过程: PC上用定时器setInterval模拟数据(全是小于0的数据)更新࿰…...
基于遗传算法的柔性生产调度研究(Matlab代码实现)
👨🎓个人主页:研学社的博客💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密…...
Heroku的12条准则
I. Codebase One codebase tracked in revision control, many deploys 要有代码仓库,多版本控制,如使用git来管理代码仓库。 II. Dependencies Explicitly declare and isolate dependencies 明确声明依赖,隔离依赖。强依赖往往会导致连…...
Qt图片定时滚动
目录参考结构PicturePlay.promain.cpppictureplay.hpictureplay.cpppictureplay.ui效果参考 Qt图片浏览器 QT制作一个图片播放器 Qt中自适应的labelpixmap充满窗口后,无法缩小只能放大 可以显示jpg、jpeg、png、bmp。可以从电脑上拖动图到窗口并显示出来或者打开文件…...
深度学习引言
动手学深度学习pytorch版-笔记原文链接日常生活中的机器学习机器学习中的关键组件数据模型目标函数优化算法各种机器学习问题监督学习回归分类标记问题搜索推荐系统序列学习无监督学习与环境互动强化学习特点小结原文链接 动手学深度学习pytorch中文版 日常生活中的机器学习 …...
ESP32 WIFI使用介绍
ESP32 WIFI 概述 WIFI 库支持配置及监控 ESP32 WIFI 连网功能。支持配置 station 模式(即 STA 模式或 WIFI 客户端模式),此时 ESP32 连接到接入点(AP)。AP 模式(即 soft-AP 模式或接入点模式)&…...
JavaEE简单实例——MyBatis的一对一映射的嵌套查询的简单介绍和基础配置
简单介绍: 在前一章我们介绍了关于MyBatis的多表查询的时候的对应关系,其中有三种对应关系,分别是一对一,一对多,多对多的关系。如果忘记了这三种方式的对应形式可以去前面看看,一定要记住这三种映射关系的…...
详解指针(进阶版)(1)
前言:总篇章分为(1)和(2),本篇内容包括:指针数组,数组指针,&数组名与数组名的区分 数组传参 ,函数指针,函数指针数组 part 1:指…...
【OJ】盐荒子孙
📚Description: 盐体图 盐是对人类生存具有重要意义的物质之一。当中国古人从肉食为主转向谷食为主的时候,吃盐的需求就发生了,因为动物血肉里面包含有足够人体所需的盐分,而谷 物本身不包含盐分。在长达几十万年的旧石器时代&…...
【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15
缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下: struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...
大话软工笔记—需求分析概述
需求分析,就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究,从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要,后续设计的依据主要来自于需求分析的成果,包括: 项目的目的…...
golang循环变量捕获问题
在 Go 语言中,当在循环中启动协程(goroutine)时,如果在协程闭包中直接引用循环变量,可能会遇到一个常见的陷阱 - 循环变量捕获问题。让我详细解释一下: 问题背景 看这个代码片段: fo…...
React19源码系列之 事件插件系统
事件类别 事件类型 定义 文档 Event Event 接口表示在 EventTarget 上出现的事件。 Event - Web API | MDN UIEvent UIEvent 接口表示简单的用户界面事件。 UIEvent - Web API | MDN KeyboardEvent KeyboardEvent 对象描述了用户与键盘的交互。 KeyboardEvent - Web…...
Linux云原生安全:零信任架构与机密计算
Linux云原生安全:零信任架构与机密计算 构建坚不可摧的云原生防御体系 引言:云原生安全的范式革命 随着云原生技术的普及,安全边界正在从传统的网络边界向工作负载内部转移。Gartner预测,到2025年,零信任架构将成为超…...
MySQL中【正则表达式】用法
MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现(两者等价),用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例: 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...
九天毕昇深度学习平台 | 如何安装库?
pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user 举个例子: 报错 ModuleNotFoundError: No module named torch 那么我需要安装 torch pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user pip install 库名&#x…...
三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数
前置 单峰函数有唯一的最大值,最大值左侧的数值严格单调递增,最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值,最小值左侧的数值严格单调递减,最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...
FFmpeg:Windows系统小白安装及其使用
一、安装 1.访问官网 Download FFmpeg 2.点击版本目录 3.选择版本点击安装 注意这里选择的是【release buids】,注意左上角标题 例如我安装在目录 F:\FFmpeg 4.解压 5.添加环境变量 把你解压后的bin目录(即exe所在文件夹)加入系统变量…...
系统掌握PyTorch:图解张量、Autograd、DataLoader、nn.Module与实战模型
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在聚客AI学院。 本文通过代码驱动的方式,系统讲解PyTorch核心概念和实战技巧,涵盖张量操作、自动微分、数据加载、模型构建和训练全流程&#…...

