基于NeRF和手机拍摄物体图片的三维重建python源码+数据集+操作说明.zip

【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能。 训练的准备工作 自建数据集 拍摄的物体图片压缩包 https://pan.baidu.com/s/13DWlJgmLqqrlGUWiJMqRYw?pwd=kp7b 注意解压后所有图片放在 "./data/COLMAP_test/images/" 路径下 生成位姿和点云 ``` python imgs2poses.py "./data/COLMAP_test" ``` Install requirements: ``` pip install -r requirements.txt ``` 更改配置文件 打开 ./configs/COLMAP_test.txt 进行更改, 由于使用的是自建数据集，因此需将`dataset_type` 设置为 `llff`. 训练 ``` python run_nerf.py --config configs/COLMAP_test.txt ``` It will create an experiment directory in `./logs`, and store the checkpoints and rendering examples there. 测试 Once you have the experiment directory (downloaded or trained on your own) in `./logs`, - to render a video: ``` python run_nerf.py --config configs/COLMAP_test.txt --render_only ```