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从零开始跑通3DGS教程：(一)数据(采集)

article 2025/4/2 2:58:27

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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
在这里插入图片描述

将解压后的truck/images复制到YOUR_PATH/3dgs_tutorial/pro/truck/images 在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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 cv2

video_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.")
        break
    if frame_count % 10 != 0:
        frame_count += 1
        continue

    # save frame
    cv2.imwrite(f"{dir_save}/{save_count}.jpg", frame)
    print(f"saved {save_count}")
    frame_count += 1
    save_count += 1

# release the VideoCapture object
cap.release()