Question

我一直在尝试使用COLMAP从照片中生成3D网格，但是我所能获得的只是无用的点云。

我研究了各种YouTube教程，但是得到的结果与看到的结果有所不同，主要是因为我永远无法获得坚实的3D网格。

为了获得一致的曝光，我购买了一个名为ProMovie +的iPhone应用程序，该应用程序可以在锁定曝光的情况下以4K拍摄，但会根据需要聚焦在主体上。（iPhone的内置AE / AF锁定功能使许多镜头无法对焦，但该应用程序解决了这一问题。）

接下来，我从生成的4K视频中保存了静态PNG图像。就源图像而言，一切似乎都足够高的质量。

起初，每秒捕获1个PNG素材。在没有获得良好的效果之后，我尝试以各种增量增加FPS，甚至最高达到30fps（这是我拍摄的速度，我认为这太过分了）。因此，我现在排除帧数据不足的问题。可能还有其他原因导致我的拍摄效果不佳。

这就是我最终得到的：

相机位置以红色表示，由于我使用了这么多数据帧（将近500个）以期获得可用的结果，因此它显示为一条红色大实线。您能看到黄色的东西粘在点云中吗？那就是我试图捕获的对象。看起来什么都没...

我期望这样的结果（来自视频教程）：

很明显，我做错了什么，因为COLMAP对我而言并没有产生任何类似的结果。一旦将从COLMAP导出的.ply文件导出到MeshLab，当我按一下“点大小”滑块时，便可以区分顶点中的颜色。

但是它仅显示顶点颜色，并且由于我的几何图形上没有面，所以我被卡住了，不知道是否可以生成面或完全使用此3D数据。

更新：我发现的a much better tutorial比我一直关注的其他人要多。它详细说明了稀疏重建是该过程的第一部分，而密集重建是第二部分。不幸的是，COLMAP的开发人员在没有CUDA的情况下没有提供执行密集重构的方法，因此做得不好。

他们提供了一个不好的借口，那就是在CPU上执行速度会很慢。我猜他们是在告诉我去买一台新电脑。

所以现在我正在研究是否有其他软件可以填补这一空白，或者是一种破解COLMAP以使用CPU的方法。

更新＃2 ：尝试安装VSFM以进行密集的立体声重建，但是没有提供安装程序，因此我必须进行构建。这是如何进行的：

VSFM application failed to build, halting.

Answer 1

是的，这是稀疏的点云。您可以使用密集匹配算法将稀疏点云传送到CMVS和PMVS2之类的管道中。实际上，COLMAP为这些库explained here提供了导出功能。如果您需要有关此ID的帮助，建议您尝试一下并打开一个新问题。

一旦您有了密集的点云，如果COLMAP不提供网格划分算法，则可以考虑对点云进行网格划分。 MeshLab是免费的，可以用于此目的。

如果您想要一个可以处理稀疏和密集重构的OpenSfM（python）的SfM管道是一个不错的选择。这都是开源的，易于遵循。 Micmac是另一个不错的开源工具，但需要更多的学习步骤。 Micmac非常适合获得高质量的结果，但是与OpenSfM相比，很难遵循。

根据我的经验，VisualSfM具有相当的气质，我从来没有碰过运气。

最后请注意...如果您想进行商业化交易，Agisoft PhotoScan非常棒。