COLMAP安装记录及实战操作

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前言

本文整理了开源的三维重建方法COLMAP的安装记录及实战案例。本文是在Linux系统下完成COLMAP的编译运行的，本文的计算机环境配置为：nvidia驱动版本为430.64，CUDA版本是10.1，显存是15GB。接下来将详细介绍COLMAP的安装过程，以及分享安装过程所遇到的问题，最后实战案例分析COLMAP三维重建的过程。

一、COLMAP的安装

1.Colmap官方程序下载

Colmap下载地址

git clone https://github.com/colmap/colmap.git

2.Colmap安装教程

Colmap官方网站上提供了安装教程，官方安装教程，主要安装步骤如下：

1、安装依赖包

sudo apt-get install \
    git \
    cmake \
    build-essential \
    libboost-program-options-dev \
    libboost-filesystem-dev \
    libboost-graph-dev \
    libboost-system-dev \
    libboost-test-dev \
    libeigen3-dev \
    libsuitesparse-dev \
    libfreeimage-dev \
    libmetis-dev \
    libgoogle-glog-dev \
    libgflags-dev \
    libglew-dev \
    qtbase5-dev \
    libqt5opengl5-dev \
    libcgal-dev

在

• Ubuntu16.04下，CGAL的cmake配置是损坏的，必须安装CGAL的qt5包：

sudo apt-get install libcgal-qt5-dev

• Install Ceres Solver

sudo apt-get install libatlas-base-dev libsuitesparse-dev
git clone https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solver
cd ceres-solver
git checkout $(git describe --tags) # Checkout the latest release
mkdir build
cd build
cmake .. -DBUILD_TESTING=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF
make -j
sudo make install

2、配置和编译colmap

git clone https://github.com/colmap/colmap.git
cd colmap
git checkout dev
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j
sudo make install

安装过程到编译make的过程中出现问题，解决办法如下：

1、首先gcc-5版本太低了，更新gcc++到6.5.0

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-6 g++-6
cd /usr/bin
sudo sudo rm gcc
sudo ln -s gcc-6 gcc
sudo rm g++
sudo ln -s g++-6 g++
g++ --version

2、因为系统中已经提前安装了anaconda，它的路径和库会干扰，colmap安装的时候系统默认的库和路径，导致colmap安装编译时候找库有问题，所以需要找到并修改anaconda的文件名。等到colmap安装成功后，要记得把anaconda的文件名再修改回去。
3.如果遇到如下问题，可在colmap的CMakeList.txt文件里面添加：set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)。

最终colmap编译安装成功的图示如下：

二、COLMAP三维重建

1.启动colmap

使用操作命令进行运行，可通过colmap -h了解有哪些命令行操作。

使用colmap gui可进入可视化界面

2.Colmap三维重建过程

1）新建项目

首先需要准备数据集，可以选择DTU数据集或者Tank and Temples数据，也可以选择自己采集的图像。

点击file-> New Project-> ，在弹出窗口里面，点击New，新建工程，并将工程保存在scan75目录下，点击select，并最后点击save保存，就在scan75的文件夹下生成一个scan75.db文件。

2）特征提取（feature extraction）

Processing-> Feature Extraction -> Extract

点击“processing”中的“Feature Extraction”， 弹出选择窗体，这里面，只需要将相机模型选择为“Pinhole”模型即可，其他参数默认可以不变。读者感兴趣的话，可以自行修正。一般我们采集的影像是携带有EXIF文件的，所以这里，需要选上“Parameters from EXIF”，意思是从EXIF中提取相机内参数。之后点击“Extract”即可进行特征提取。

3）特征匹配（feature Matching）

Processing-> Feature Matching -> Run

点击“processing”中的“ Feature Matching”， 弹出选择窗体，选择默认参数，run即可。

3）稀疏重建（reconstruction）

reconstruction-> start reconstruction

点击“reconstruction”中的“start reconstruction”进行一键式重建，这里得到目标稀疏的重建点云以及各个视图的相机姿态。

4）影像去畸变（undistortion）

reconstruction-> dense reconstruction，在新窗口：select-> ./home/zhai/scan75/ -> undistortion即可去除图像畸变。

5）深度图估计

在操作4）点击“stereo”，即可进行目标场景的深度估计。

6）密集重建

在操作4）点击“fusion”，即可进行目标场景的稠密重建。

重建结果：

导出的文件，fused.ply文件为最终三维点云文件。

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总结

COLMAP方法对目标进行三维重建，操作简单，很容易实现。对三维重建感兴趣的朋友，可以尝试一下。