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论文GLOMAP: 全局结构运动重访
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关于
GLOMAP是一个用于基于图像重建的通用全局结构运动管线。GLOMAP需要COLMAP数据库作为输入，并输出COLMAP稀疏重建结果。与COLMAP相比，该项目提供了更高效且可扩展的重建过程，通常快1-2个数量级，同时重建质量不相上下或更优。
如果您在研究中使用了本项目，请引用
@inproceedings{pan2024glomap,
author={Pan, Linfei and Barath, Daniel and Pollefeys, Marc and Sch\"{o}nberger, Johannes Lutz},
title={{Global Structure-from-Motion Revisited}},
booktitle={European Conference on Computer Vision (ECCV)},
year={2024},
}
开始使用
要构建GLOMAP，首先安装COLMAP依赖，然后使用以下命令构建GLOMAP：
mkdir build
cd build
cmake .. -GNinja
ninja && ninja install
预编译的Windows二进制文件可以从官方发布页面下载。
安装后，可以通过以下方式运行GLOMAP（从数据库开始）：
glomap mapper --database_path 数据库路径 --output_path 输出路径 --image_path 图像路径
有关命令行界面的更多详细信息，可以输入glomap -h或glomap mapper -h获取帮助。
我们还提供了一份改进重建结果的指南，可以在这里找到。
注意：
- GLOMAP依赖于两个外部库 - COLMAP和PoseLib。
默认设置下，这些库会通过
FetchContent自动构建。 但如果更喜欢使用自行安装的版本，也可以禁用FETCH_COLMAP和FETCH_POSELIBCMake选项。 - 要使用
FetchContent，cmake的最低要求版本是3.28。如果使用自行安装的版本，cmake可以降级到3.10。 - 如果您的系统没有提供足够新的CMake版本，可以按如下方式安装：
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.30.1/cmake-3.30.1.tar.gz tar xfvz cmake-3.30.1.tar.gz && cd cmake-3.30.1 ./bootstrap && make -j$(nproc) && sudo make install
端到端示例
在本节中，我们将使用此链接中的数据集作为示例。
下载数据集并将它们放在data文件夹下。
从数据库开始
如果已经存在COLMAP数据库，GLOMAP可以直接使用它进行映射：
glomap mapper \
--database_path ./data/gerrard-hall/database.db \
--image_path ./data/gerrard-hall/images \
--output_path ./output/gerrard-hall/sparse
从图像开始
要从图像获得重建结果，首先需要建立数据库。这里我们使用COLMAP的功能：
colmap feature_extractor \
--image_path ./data/south-building/images \
--database_path ./data/south-building/database.db
colmap exhaustive_matcher \
--database_path ./data/south-building/database.db
glomap mapper \
--database_path ./data/south-building/database.db \
--image_path ./data/south-building/images \
--output_path ./output/south-building/sparse
可视化和使用结果
结果以COLMAP稀疏重建格式输出。请参考COLMAP了解更多详情。
重建结果可以使用COLMAP GUI进行可视化，例如：
colmap gui --import_path ./output/south-building/sparse/0
其他选择如rerun.io也可以可视化COLMAP和GLOMAP的输出。
如果您想以编程方式检查重建结果，可以在Python中使用pycolmap或链接到COLMAP的C++库接口。
注意事项
- 对于大规模数据集，建议使用
COLMAP的sequential_matcher或vocab_tree_matcher。
colmap sequential_matcher --database_path 数据库路径
colmap vocab_tree_matcher --database_path 数据库路径 --VocabTreeMatching.vocab_tree_path 词汇树路径
- 另外，也可以使用hloc进行图像检索和基于学习的描述符匹配。
致谢
我们深受COLMAP、PoseLib和Theia的启发。如果在您的工作中使用GLOMAP，请考虑同时引用它们。
支持
请使用GitHub讨论区https://github.com/colmap/glomap/discussions提问，使用GitHub问题追踪器https://github.com/colmap/glomap报告错误、功能请求/添加等。
贡献
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许可证
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