for n in range(num_exhaustives): temp_database_path = f"{feature_dir}/colmap_{n}.db" shutil.copyfile(database_path, temp_database_path) pycolmap.match_exhaustive(temp_database_path) db = COLMAPDatabase.connect(temp_database_path) cursor = db.execute("SELECT * from two_view_geometries") matches = np.array(cursor.fetchall()) for row, m in enumerate(matches): if row not in all_matches: all_matches[row] = {} data = np.frombuffer(m[3], dtype=np.uint32).reshape(-1,2) if m[3] else None all_matches[row][n] = data db.close()代码中num_exhaustives是什么作用,怎么修改能提高匹配精度

时间: 2024-04-01 17:35:57 浏览: 13
在这段代码中,`num_exhaustives` 是指进行多少次匹配。此处的代码通过复制原始数据库 `database_path`,然后对每个副本进行匹配,最终将所有匹配结果存储在 `all_matches` 中。这里的目的是通过多次匹配来提高匹配的精度。 如果想提高匹配的精度,可以考虑增加 `num_exhaustives` 的值,即增加匹配的次数。但是,需要注意的是,过多的匹配可能会导致运行时间变长,同时也可能会导致匹配结果的质量变差。因此,需要在匹配次数和匹配质量之间做出平衡。
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详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

这段代码是Python代码,用于图像匹配和三维重建。以下是每行代码的注释: ```python for dataset in datasets: # 遍历数据集列表 print(dataset) # 输出当前数据集 if dataset not in out_results: # 如果当前数据集不在输出结果中 out_results[dataset] = {} # 添加一个空字典作为该数据集的输出结果 for scene in data_dict[dataset]: # 遍历当前数据集中的场景 print(scene) # 输出当前场景 # 如果在测试集中,但该场景的图像数据未被提供,则跳过 img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue try: # 尝试匹配图像并执行三维重建 out_results[dataset][scene] = {} # 添加一个空字典作为该场景的输出结果 img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] # 获取当前场景中的图像文件名列表 print(f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' # 设置特征输出目录 if not os.path.isdir(feature_dir): # 如果特征输出目录不存在,则创建该目录 os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t = time() # 获取图像对的候选列表 index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th=0.5644583, min_pairs=33, exhaustive_if_less=20, device=device) t = time() - t timings['shortlisting'].append(t) print(f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() # 执行垃圾回收以释放内存 t = time() # 如果不使用LoFTR,则检测图像中的特征点 if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600) gc.collect() t = time() - t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') # 匹配图像中的特征点 match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device) # 如果使用LoFTR,则使用LoFTR进行特征匹配 else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t = time() - t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() # 将特征匹配结果导入到COLMAP数据库中 import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir, database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t = time() # 使用COLMAP执行RANSAC算法进行三维重建 pycolmap.match_exhaustive(database_path) t = time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec') except Exception as e: # 捕获任何异常 print(f'Scene {scene} failed. Error: {e}') ``` 此代码的主要目的是使用图像匹配和三维重建技术来重建场景。在此过程中,它使用了许多库和函数,例如os、time、gc、pycolmap等。

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

这是一个使用 PyCOLMAP 库进行增量式三维重建的 Python 代码。PyCOLMAP 是一个基于 COLMAP 的 Python 接口,COLMAP 是一个开源的计算机视觉库,用于从图片序列中重建三维场景。在这段代码中,使用了 PyCOLMAP 库中的 incremental_mapping 函数,该函数使用指定的数据库路径、图片路径和输出路径,以及其他映射选项,执行增量式三维重建并将结果保存到指定的输出路径中。

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详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

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