3dgs实战 windows

### 关于3DGS在Windows平台上的实战教程

#### 准备工作环境
为了确保能够在Windows平台上顺利运行3D Gaussian Splatting (3DGS)，需要准备适当的工作环境。这通常涉及到安装必要的依赖库以及设置开发工具链。

对于3DGS项目而言，建议使用Python作为主要编程语言，并通过Anaconda来管理虚拟环境和包依赖关系[^2]。具体来说：

- 安装最新版本的Anaconda发行版；
- 创建一个新的Conda环境并激活它；
- 使用`pip install -r requirements.txt`命令按照官方文档中的说明安装所需的第三方库；

conda create --name 3dgs python=3.9
conda activate 3dgs
pip install -r path/to/requirements.txt

#### 数据预处理与场景构建
在实际应用前，需准备好待重建三维模型的数据源文件。常见的输入格式包括但不限于RGB-D视频序列、LiDAR扫描点云等。针对不同类型的传感器采集到的信息，可能还需要额外做些转换操作以便后续算法能够正确解析。

一旦获得了合适的原始素材之后，则可以通过脚本自动化流程来进行初步处理，例如裁剪感兴趣区域(ROI)、去除噪声干扰项或是调整分辨率大小等等。这部分逻辑一般会集成至`preprocess.py`这样的模块里实现。

#### 渲染测试集图像
根据描述，在执行评估指标统计之前，应该先利用`render.py`生成对应于验证集合部分视角下的二维投影图样。此过程模拟了真实世界里的摄像机成像机制，从而使得最终得到的结果更加贴近实际情况。

值得注意的是，由于渲染阶段往往耗时较长，因此推荐提前规划好硬件资源分配方案（如GPU加速选项），并且合理设定采样率参数以平衡速度同质量之间的权衡取舍关系。

import render

if __name__ == "__main__":
    renderer = render.Renderer()
    rendered_images = renderer.render_test_set()

#### 执行性能评测
当所有准备工作都完成后，就可以调用`metrics.py`对先前产生的预测成果展开全面细致地分析比较了。这里不仅限于简单的峰值信噪比(PSNR)测量，还包括结构相似度(SSIM)在内的多种量化评价标准均会被纳入考量范围之内。

此外，考虑到实验重复性的需求，务必妥善保存每次迭代期间所记录下来的关键数值变化趋势图表，方便日后追溯查阅或与其他研究者分享交流心得体验。

from metrics import calculate_psnr, calculate_ssim

def evaluate_performance(rendered_images, ground_truths):
    psnrs = []
    ssims = []

    for i in range(len(rendered_images)):
        psnr_value = calculate_psnr(rendered_images[i], ground_truths[i])
        ssim_value = calculate_ssim(rendered_images[i], ground_truths[i])

        psnrs.append(psnr_value)
        ssims.append(ssim_value)

    return {"average_psnr": sum(psnrs)/len(psnrs), "average_ssim": sum(ssims)/len(ssims)}