nerf三维重建ubuntu

### 实现 NERF 三维重建的准备工作

为了在 Ubuntu 上成功实现 NERF (Neural Radiance Fields) 的三维重建，需遵循一系列具体的准备和操作流程。

#### 安装依赖库
确保安装了 Python 和 PyTorch。由于 nerf 是基于 PyTorch 训练的[^1]，因此需要先设置好 PyTorch 环境。可以通过官方文档找到适合当前系统的安装命令并执行：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

此命令适用于 CUDA 版本为 11.3 的 GPU 加速环境；对于 CPU-only 或其他版本，请访问官网调整相应链接。

#### 获取源码与数据集
前往 GitHub 地址 `https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch` 下载项目文件。克隆仓库至本地后，还需准备好待处理的数据集——即拍摄对象不同角度的照片集合。理想情况下应采用固定位置摄像机环绕目标物体的方式采集图像序列，从而减少因视角变化带来的误差影响最终效果[^2]。

#### 准备相机参数
根据所给资料，在 transforms.json 文件内定义各张照片对应的相机姿态信息，其结构应当遵照原论文中的规定形式[^3]。如果手头只有未经标注原始素材，则可借助 COLMAP 工具完成特征匹配及稀疏重建任务，进而导出所需格式的 JSON 文档作为输入供后续训练阶段调用。

#### 运行预处理脚本
利用随附于该项目下的 colmap2nerf.py 脚本来简化上述过程，支持直接读取视频流或静态帧列表作为入口参数自动计算外参矩阵并保存成标准样式。具体指令如下所示：

import os.path as osp
from colmap2nerf import run_colmap, gen_poses

video_path = 'path/to/video.mp4' # 替换成实际路径
output_dir = './data'
run_colmap(video=video_path,output=output_dir)
gen_poses(output_dir)

以上代码片段展示了如何通过指定视频文件的位置以及期望输出目录来启动整个转换流水线。

#### 开始训练模型
一切就绪之后便可以着手构建网络架构并对之施加监督学习机制使之学会预测连续空间内的颜色分布规律。进入工程根目录运行 python train.py 即开启一轮完整的迭代更新周期直至收敛为止。期间可根据实际情况修改超参数设定以优化性能表现。