pycolmap.incremental_mapping()返回什么值

时间: 2023-06-25 10:05:19 浏览: 57
根据PyCOLMAP的文档,`pycolmap.incremental_mapping()`是一个执行增量式SfM(Structure from Motion)的函数,它返回一个包含重建结果的字典,其中包括: - `points3D`: 3D点的坐标,大小为(N, 3),N是点数量 - `points3D_ids`: 3D点的ID,大小为(N, ) - `points3D_color`: 3D点的颜色(RGB),大小为(N, 3) - `cameras`: 摄像机参数,大小为(M, 16),M是摄像机数量 - `cameras_ids`: 摄像机ID,大小为(M, ) - `images`: 图像参数,大小为(K, 9),K是图像数量 - `images_ids`: 图像ID,大小为(K, ) - `points3D_visible`: 每个点可见的图像ID,大小为(N, V),V是最大可见数目 需要注意的是,该函数的返回值可能因数据集不同而有所不同。
相关问题

pycolmap.incremental_mapping()的返回值是什么

`pycolmap.incremental_mapping()`是Colmap库中用于增量式SfM重建的函数,它的返回值是一个字典,包含以下键值对: - `success`: bool类型,表示增量式重建是否成功。 - `num_reconstructed_images`: int类型,表示已重建的图像数量。 - `num_reconstructed_points`: int类型,表示已重建的三维点数量。 - `wall_time`: float类型,表示增量式重建所花费的时间(单位为秒)。 - `reconstruction`: 一个字典,包含已重建的图像和三维点的信息。 其中,`reconstruction`字典的键值对如下: - `cameras`: 一个字典,包含已重建的相机的信息。 - `points3D`: 一个字典,包含已重建的三维点的信息。

maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options)代码中maps是什么值

在这段代码中,`maps`是一个返回值,它是通过`pycolmap.incremental_mapping()`函数调用生成的。这个函数的作用是将输入的图像序列与已有的3D点云进行增量式匹配,从而生成一个新的3D点云和对应的相机位姿,即完成增量式重建。`maps`的具体内容取决于函数的实现方式,可能是一个包含重建结果的数据结构,比如一个字典或类对象,也可能是一个文件路径或文件对象,用于存储重建结果。如果想要了解更多关于`pycolmap`库的详细信息,可以参考官方文档:https://colmap.github.io/

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详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

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