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写在前面

• 本文内容
  本文所属《从零开始跑通3DGS教程》系列文章;
  本文介绍数据准备或者采集准备方式

• 平台/环境
  linux, nvidia GPU, docker

• 转载请注明出处：
  https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/146533367

系列文章

• 介绍
  从零开始跑通3DGS教程：介绍

• 数据(采集):
  从零开始跑通3DGS教程：(一)数据(采集)

• SFM(colmap)计算初始点云和相机pose:
  从零开始跑通3DGS教程：(二)SFM(colmap)计算初始点云和相机pose
  该步骤将通过structure from motion算法，计算出每张图像的pose，以及整个场景和目标的稀疏点云

• 坐标系与尺度编辑(CloudCompare):
  从零开始跑通3DGS教程：(三)坐标系与尺度编辑(CloudCompare)

• 3DGS训练:
  从零开始跑通3DGS教程：(四)3DGS训练

• Gaussian Model编辑与渲染:
  从零开始跑通3DGS教程：(五)Gaussian Model编辑与渲染

公开数据

下载官方给出的公开数据集
https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting?tab=readme-ov-file

将解压后的truck/images复制到YOUR_PATH/3dgs_tutorial/pro/truck/images

自己的数据

使用手机或者相机采集视频，然后对视频进行抽帧，建议保留3-5帧/s即可。比如原始视频30fps，抽成3fps，那么就抽1/10，下面是抽帧的代码

import os
import cv2video_path = "xxx/my_video.mp4"
print(video_path)
dir_save = "YOUR_PATH/3dgs_tutorial/pro/my_video/images"
if not os.path.exists(dir_save):os.makedirs(dir_save)cap = cv2.VideoCapture(video_path)if not cap.isOpened():print("Error: Could not open video.")exit()frame_count = 0
save_count = 0# read each frame
while True:ret, frame = cap.read()if not ret:print("Done extracting frames. End of video.")breakif frame_count % 10 != 0:frame_count += 1continue# save framecv2.imwrite(f"{dir_save}/{save_count}.jpg", frame)print(f"saved {save_count}")frame_count += 1save_count += 1# release the VideoCapture object
cap.release()

参考

文中已列出

完

主要做激光/影像三维重建，3DGS，配准、分割等常用点云算法，熟悉open3d、pcl等开源点云库，技术交流、咨询可私信