零零碎碎的东西太多，有必要统一记录一下，因为是回忆步骤，所以可能有不准确的地方
下载链接:colmap，下载之后直接解压就能使用，点击COLMAP.bat。
这里到处都是很详细的操作步骤，可以自行搜索，顺序是：
File→New project：选择一个路径存放数据库，生成database.db
Processing→Feature extraction：提取图像特征。提取特征后，可以选择要不要修改相机内参，如果你的相机内参已知，可以使用如下链接修改相机内参，此处记录方法名为blender_camera2colmap.py，修改之后选择Processing→Database management→camera看到内参修改成功。
Processing→Feature matching：匹配图像特征
Reconstraction→Start reconstruction（这里不要选Auto）：稀疏重建
重建后 File→Export model得到文件，参考链接，此处我与他的命名方式保持一致，获得的目录如下：
+── E:\test\scene78-3
│ +── images #用于重建的图像
│ +── sparse
| +── 0
| +── cameras.bin
| +── images.bin
| +── points3Ds.bin
| +── project.ini
│ +── dataset.db
此处用于nerf预处理的colmap已经结束，但是如果想用于稠密重建或者其他问题的还需额外的步骤，以下放出我的一些应用：
经历完上述步骤后：
Reconstraction→Dense reconstruction
从左到右依次是fusion, poission, delaunay
此处再列一下最终获得的目录，可能不完全准确，但大概是这样
+── images # 对应重建图片数据集
│ +── image1.jpg
│ +── image2.jpg
│ +── ...
+── sparse # 稀疏重建结果
│ +── 0
│ │ +── cameras.bin
│ │ +── images.bin
│ │ +── points3D.bin
│ │ +── 对应的.txt #如果保存了的话
│ +── ...
+── dense # 稠密重建结果
│ +── 0
│ │ +── images # 去畸变图像
│ │ +── sparse
│ │ +── stereo
│ │ +── fused.ply # 稠密点云
│ │ +── meshed-poisson.ply
│ │ +── meshed-delaunay.ply
│ +── ...
+── database.db # 图像提取的特征相关信息
+── project.ini # 项目信息文件
外参文件： File→txt，这时就可以获取一些参数文件，这一步在稠密重建前就可以用
使用的时候要注意两点：这里的外参是w2c，坐标轴的转换
cameras.txt 内参
images.txt 外参（轨迹数据）
Points3D.txt
每幅图像对应的外参有两行，但是我只需要用到第一行的七元组，所以使用如下代码提取外参，文件名storetxt2othertxt.py
# 从一个.txt文件读取并保存到另一个.txt文件中
import os
import numpy as np
path1 = 'E:/test/dense_pc/images.txt'
path2 = 'E:/test/dense_pc/output_file.txt'
# 读取相机外参文件
with open(path1, 'r') as f_in, open(path2, 'w') as f_out:
for num,line in enumerate(f_in):
if num<4:
f_out.write(line)
else:
if num%2!=0:
continue
else:
f_out.write(line)
深度图： 在稠密重建后(stereo)获得深度图，这时在stereo文件夹下有两种深度图（我也不知道哪种好），任选一种放在目标文件夹F:/code1/nice-slam-master/Datasets/dist3.6-2/depth_colmap下的代码。
import shutil
import os
import re
from ntpath import join
def sorted_alphanum(file_list_ordered):
convert = lambda text: int(text) if text.isdigit() else text
alphanum_key = lambda key: [convert(c) for c in re.split('([0-9]+)', key)]
return sorted(file_list_ordered, key=alphanum_key)
def get_file_list(path, extension=None,a=None):
if extension is None:
file_list = [path + f for f in os.listdir(path) if os.path.isfile(join(path, f))]
else:
file_list = [
path + f
for f in os.listdir(path)
if os.path.isfile(os.path.join(path, f)) and os.path.splitext(f)[1] == extension and a in os.path.splitext(f)[0]
]
file_list = sorted_alphanum(file_list)
return file_list
depth_image_path = get_file_list(os.path.join('E:/test/dense_pc_78/stereo/depth_maps/'),
extension=".bin",a='geometric') # geometric photometric
print(depth_image_path)
for i in range(len(depth_image_path)):
c = '%s'%(depth_image_path[i][38:])
shutil.copyfile(depth_image_path[i],
'F:/code1/nice-slam-master/Datasets/dist3.6-2/depth_colmap/%s'%c)
很庆幸无意间发现colmap生成的外参是w2c，此处本来也想用来验证自己的深度图有多大误差，使用show_cube_with_extrinsic.py文件选择几张位姿差距较大的图像，重建场景，用到open3d包
依旧参考链接 下载LLFF代码并配置环境，这里不要听他的使用python3.8，因为没有tensorflow1.*版本，我使用的python3.6。接着把你刚刚生成的文件copy到llff文件夹下（图方便），激活环境后就运行如下命令，其中cube就是scene78-3，下面包含了images和sparse等。
python imgs2poses.py cube
获得如下结果：
于是就能在该路径下看到：poses_bounds.npy文件，把它移动到nerf目录下并修改nerf配置文件，还是参考那个链接。
最后放一个colmap文档网址