三维重建
最近有个任务要进行三维重建，尝试一下
Colmap
colmap是一个可以很方便进行三维重建的开源项目。
安装
官方链接：https://colmap.github.io/install.html
官方编译命令是make -j，我16G电脑内存，8G虚拟机
编译到95%时会报错fatal error: Killed signal terminated program cc1plus，虚拟机内存不足
我重开虚拟机后重新进入build文件夹中，用make编译成功了
使用
下载数据集：https://colmap.github.io/datasets.html
我下载的是gerrard-hall数据集
运行图形化界面
colmap gui
点击Reconstruction > Automatic reconstruction
Workspace folder选择gerrard-hall，Image folder选择gerrard-hall/images，质量Quality选择Medium
其他默认，直接run就可以了
我的电脑是没有CUDA的，报了警告：Skipping patch match stereo because CUDA is not available.
看了官方的FAQ，不支持CUDA的GPU不可以使用密集重建，需要使用外部密集重建软件进行替代
安装稠密重建软件
浅试了一下用PMVS2，官方链接：https://www.di.ens.fr/pmvs/documentation.html
不知道是不是因为软件太老，很多动态链接库都下载不了
然后想尝试CMVS，发现VisualSFM集成了CMVS and PMVS，
不过也是比较老的了，2012年的，官方下载也是支持ubuntu12.04，官方链接：http://ccwu.me/vsfm/
需要下载和编译很多软件，官方也说是It’s really easy to use, but really hard to install.
感觉步骤多，比较旧bug多，费时不讨好，再找找其他的。
比较新的好像是openMVG（Open Multiple View Geometry）
另一个比较像的叫openMVS（open Multi-View Stereo reconstruction library）
我需要的应该是openMVS，但我走了弯路多安装了openMVG
安装openMVG
既然安装了openMVG，这里也记录一下安装过程，
参照BUILD.md 安装，官方链接：https://github.com/openMVG/openMVG/blob/develop/BUILD.md#linux
为了避免使用外部ceres，先将src下的CMakeLists.txt的find_package(Ceres QUIET HINTS ${CERES_DIR_HINTS})注释掉，使用内部的ceres
sudo apt-get install libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev libxxf86vm1 libxxf86vm-dev libxi-dev libxrandr-dev
sudo apt-get install graphviz
git clone --recursive https://github.com/openMVG/openMVG.git
mkdir openMVG_Build && cd openMVG_Build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DOpenMVG_BUILD_TESTS=ON ../openMVG/src/
sudo cmake --build . --target install
make test
ctest --output-on-failure -j
安装openMVS
官方链接：https://github.com/cdcseacave/openMVS
参照BUILD.md安装，一堆warning
# 先注意依赖要求
# (Eigen 3.4 or higher) (Opencv 2.4 or higher) (Ceres 1.10 or higher)
# (CGAL 4.2 or higher) (Boost 1.56 or higher) (VCG) (GLFW)
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install git cmake libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev libglu1-mesa-dev
# 我电脑里有eigen 3.3.7 实测也可行 这里不能瞎改版本 因为eigen版本是跟ceres版本绑定的
sudo apt-get -y install libboost-iostreams-dev libboost-program-options-dev libboost-system-dev libboost-serialization-dev
# 我电脑里有opencv4 编译不过 报错undefined reference to symbol 换成opencv3就搞定了
sudo apt-get -y install libcgal-dev libcgal-qt5-dev
git clone https://github.com/cdcseacave/VCG.git vcglib
# 我电脑里有ceres 2.1.0了所以略过
sudo apt-get -y install freeglut3-dev libglew-dev libglfw3-dev
git clone https://github.com/cdcseacave/openMVS.git openMVS
main_path=`pwd`
mkdir openMVS_build && cd openMVS_build
cmake . ../openMVS -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DVCG_ROOT="$main_path/vcglib"
make -j2
sudo make install
三维重建
参考教程：https://blog.csdn.net/rdw1246010462/article/details/121044348
我使用的是gerrard-hall数据集，来自https://colmap.github.io/datasets.html
数据集自带了sparse文件夹，就不需要用colmap生成了
如果没有的话用colmap稀疏重建一下就行了，然后需要把对应的bin文件转为txt
由于openMVS只支持PINHOLE相机模型，我的数据集的相机模型是OpenCV，需要简单地近似一下
Colmap的相机模型可以参考：https://colmap.github.io/cameras.html#
PINHOLE相机模型为width height params[fx,fy,cx,cy]
OpenCV相机模型为width height params[fx,fy,cx,cy,k1,k2,k3,k4]
所以只需要打开camera.txt将OpenCV改成PINHOLE，并且把后四个数字删掉就可以近似了
以下是我的操作过程（很奇怪的是他的程序运行完内存不会释放，重启虚拟机才能释放）
openmvs_path=~/openMVS_build/bin #openmvs编译路径
cd ~/colmap_test/gerrard-hall #数据集路径
mkdir dense
# 格式转换
$openmvs_path/InterfaceCOLMAP -i . -o ./dense/colmap_model.mvs
# 稠密重建 最终会生成ply
$openmvs_path/DensifyPointCloud -i ./dense/colmap_model.mvs -o ./dense/dense_model.mvs --archive-type -1
# 表面重建 最终会生成ply
$openmvs_path/ReconstructMesh -i ./dense/dense_model.mvs -o ./dense/dense_mesh_model.mvs
# 网格精化 内存不够就把分辨率级别调小一点 数字越大级别越小 最终会生成ply
$openmvs_path/RefineMesh -i ./dense/dense_mesh_model.mvs -o ./dense/refine_dense_mesh_model.mvs --resolution-level 4
# 重开虚拟机一保证下个命令能运行完
# 纹理映射 需要挺大内存的 100张图片我虚拟机调成14G才能通过
$openmvs_path/TextureMesh -i ./dense/refine_dense_mesh_model.mvs -o ./dense/final_model.mvs
# 查看
$openmvs_path/Viewer ./dense/final_model.mvs