hloc 项目流程
- 1. 数据集准备
- 2. 特征提取
- 3. 匹配特征
- 4. 三维重建
- 5. 定位
- 6. 结果评估
- 7. 示例脚本
这个项目涉及到了视觉定位和三维重建的一系列步骤,从特征提取、匹配、三维重建到定位和结果评估。通过提供的脚本文件,用户可以方便地运行整个流程。
1. 数据集准备
首先,数据集被下载并处理。项目中涉及到了多个数据集,包括Aachen、Cambridge、CMU、4Seasons和RobotCar。每个数据集都需要进行特定的处理,比如下载、解压和格式转换。
2. 特征提取
在视觉定位和三维重建中,首先需要提取图像的特征。项目中使用了多种特征提取方法,如SIFT、SuperPoint等。特征提取的代码可以在extract_features.py
中找到。示例代码如下:
features = extract_features.main(feature_conf, images, outputs, as_half=True)
3. 匹配特征
提取特征之后,需要对这些特征进行匹配,以找到两幅图像之间的对应点。项目中使用了多种特征匹配方法,如SuperGlue。匹配特征的代码可以在match_features.py
中找到。示例代码如下:
matches = match_features.main(matcher_conf, pairs, feature_conf["output"], outputs)
4. 三维重建
在特征匹配之后,可以利用匹配结果进行三维重建。项目中使用了多种三维重建方法,如三角化和基于SfM(Structure from Motion)的方法。相关的代码可以在triangulation.py
和reconstruction.py
中找到。
5. 定位
最后一步是利用三维模型对新的图像进行定位。项目中使用了多种定位方法,如基于SfM的定位方法。定位的代码可以在localize_sfm.py
中找到。示例代码如下:
localize_sfm.main(
reference_sfm,
dataset / "queries/*_time_queries_with_intrinsics.txt",
loc_pairs,
features,
loc_matches,
results,
covisibility_clustering=False,
)
6. 结果评估
定位之后,需要对结果进行评估。项目中涉及到了多种评估方法,如计算定位误差和绘制定位结果的可视化。评估的代码可以在多个文件中找到,如evaluate_submission.py
。
7. 示例脚本
为了方便用户运行整个流程,项目中还提供了一些脚本文件,如pipeline_Aachen.py
、pipeline_Cambridge.py
和pipeline_RobotCar.py
等。这些脚本文件包含了上述步骤的完整代码,用户可以通过运行这些脚本来完成整个流程。