Nerf如何制作自己的llff数据集

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Nerf如何制作自己的llff数据集

2023-06-25 05:36| 来源: 网络整理| 查看: 265

Nerf三维重建使用Pycharm运行自己的数据集

------------------------------------20230427更新---------------------------------------------- Nerf代码讲解，从零简单复现论文代码 Nerf环境配置教程

你好！这里是“出门吃三碗饭”本人，本文章接下来将介绍自己制作Nerf数据集，让你自己动手渲染第一个三维模型。视频解说可以关注B站，搜索出门吃三碗饭，即可找到对应视频（预计11.24更新），另外可以关注《AI知识物语》公众号获取更多详情信息。讲解视频链接如下讲解演示视频

1：准备图片数据

我这里新建1个文件，叫plant，里面创建images文件，放上拍好的图片（这里建议按照拍照角度顺序，不要一会左一会右），文件中没有用红色方框圈起来的文件先不用着急

在这里插入图片描述

2：Colmap 重建预处理

1： File --New Project-- 新建自己 plant.db，并选取images文件 2：

在这里插入图片描述

现在进行特征提取在这里插入图片描述

再进行特征匹配在这里插入图片描述结束后点击Processing旁边的Reconstruction，选择Start Reconstruction 结果如下

3：导出参数文件

在导出前，先建立以下目录，和images同一等级创建sparse文件，再在其下建立0文件在这里插入图片描述 File 导出 export model，保存的位置就是上图sparse文件下的0文件 export后，0文件就有下面4个文件

4：位姿获取

现在我们有以下3个文件在这里插入图片描述创建 imgs2poses文件（该imgs2poses.py 需要从llff导入一些包，其可以在官方代码github上找到，文末我也会贴出项目地址） imgs2poses.py

from llff.poses.pose_utils import gen_poses import sys import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--match_type', type=str, default='exhaustive_matcher', help='type of matcher used. Valid options: \ exhaustive_matcher sequential_matcher. Other matchers not supported at this time') parser.add_argument('scenedir', type=str, default='M:/ColmapData/NerfPlant1/', help='input scene directory') args = parser.parse_args() if args.match_type != 'exhaustive_matcher' and args.match_type != 'sequential_matcher': print('ERROR: matcher type ' + args.match_type + ' is not valid. Aborting') sys.exit() # python imgs2poses.py M:/ColmapData/NerfPlant1 if __name__=='__main__': #gen_poses(args.scenedir, args.match_type) gen_poses(args.scenedir, args.match_type)

在pycharm下使用命令

python imgs2poses.py M:/ColmapData/NerfPlant1/ M:/ColmapData/NerfPlant1/ 这个可以换为自己的images所在的文件比如我的 NerfPlant1文件下有之前创建的 images，sparse，以及plant.db文件

在这里插入图片描述运行成功下，会有下面这个重要的文件

5：转移到项目中

下面把以上步骤的文件转移到 Nerf项目 data/nerf_llff_data下面的plant文件

在这里插入图片描述

6：创建config

在官网项目中，创建自己的configs文件，我这里是plant.txt，其内容参考chair.tex 在这里插入图片描述这是我的plant.txt 内容，具体改的内容可以自己对照其他txt修改

expname = plant basedir = ./logs datadir = ./data/nerf_llff_data/plant dataset_type = llff factor = 8 llffhold = 8 N_rand = 1024 N_samples = 64 N_importance = 64 use_viewdirs = True raw_noise_std = 1e0 7：完成数据制作，开始训练

使用以下命令

python run_nerf.py --config configs/plant.txt

在这里插入图片描述就可以开始训练了。

上面的项目文件可以在公众号AI知识物语输入关键词获取资源

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