# Nerf_3d_reconstruction
基于无人机航拍数据的三维场景重建模型训练代码
部分三维重建的结果如results所示
## 数据集建设
#### 1.需要获得地面的多角度图片
#### 2.然后利用colmap估计位姿（作为模型训练中的一个基准）
#### 3.通过Behindthesences算法来获得航拍图像的深度图
#### 无人机数据集（包含深度图）上传于 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1mePnZ_vKuj_LyuxkZ8VYhg )
提取码：tcmh
## 训练
python train.py configs/Tanks/wurenji.yaml
## 训练好以后进行测试
python evaluation/eval.py configs/Tanks/wurenji.yaml
### 我们的代码借鉴了Nope-nerf,Nerfstudio,Ha-nerf, 感谢开源工作者的分享
基于无人机航拍数据的三维场景重建python源码+项目说明+模型+数据.zip
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2024-04-12
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基于无人机航拍数据的三维场景重建python源码+项目说明+模型+数据.zip （54个子文件） 
projectcode30312 ATE 
align_trajectory.py 2KB transformations.py 64KB trajectory_utils.py 1KB align_utils.py 4KB compute_trajectory_errors.py 3KB results_writer.py 2KB preprocess dpt_depth.ipynb 96KB dpt_depth.py 2KB get_log_to_txt.py 16KB configs Tanks wurenji.yaml 243B preprocess2.yaml 134B default.yaml 3KB dataloading __init__.py 101B dataset.py 9KB dataloading.py 5KB common.py 11KB configloading.py 1KB
loss.txt 52KB model __init__.py 409B losses.py 10KB training.py 16KB distortions.py 1KB network.py 1KB intrinsics.py 3KB eval_images.py 6KB poses.py 1KB official_nerf.py 5KB common.py 23KB eval_pose_one_epoch.py 3KB checkpoints.py 4KB extracting_images.py 5KB rendering.py 20KB config.py 648B psnr.txt 20KB third_party pytorch_ssim __init__.py 3KB utils_poses lie_group_helper.py 2KB vis_cam_traj.py 6KB align_traj.py 3KB comp_ate.py 2KB train.py 17KB results 
wuren_test.png 59KB
wurenji_small_resolution.mp4 15.16MB 正射投影.png 740KB
mountain2.gif 1.84MB gaoqing.mp4 2.73MB README.md 714B evaluation eval.py 10KB eval_poses.py 4KB scripts get_orthographic_by_arcgis.ipynb 502B get_depth.py 1KB get_volume.py 3KB get_volume2.py 4KB get_matrix_by_sfm.py 1KB get_volume_by_surface_reconstruction.py 3KB资源评论
