Ubuntu Instant-ngp 训练自有数据集

1. 运行环境配置

conda create -n instant-ngp python=3.10
conda activate instant-ngp
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. COLMAP稀疏重建生成transform.json

colmap 环境配置参考文档；

终端定位在instant-ngp/data/duck，执行以下命令：

instant-ngp/data/duck$ python ../../scripts/colmap2nerf.py --colmap_matcher exhaustive --colmap_camera_model SIMPLE_PINHOLE --run_colmap --images images/ --aabb_scale 4

注：
遇到以下报错：

解决办法：colmap2nerf.py 的可执行命令中以下参数设置为false：
–SiftExtraction.estimate_affine_shape=false
–SiftExtraction.domain_size_pooling=false

3. Instant-ngp 训练

cd instant-ngp
./instant-ngp ./data/duck/

此可执行程序默认打开gui，若不启用，使用命令./instant-ngp ./data/duck/ --no-gui

python 脚本：

```bash
python ./scripts/run.py --mode nerf --scene ./data/duck/

此可执行程序默认不打开gui，若启用，使用命令python ./scripts/run.py --mode nerf --scene ./data/duck/ --gui --train

4. 导出模型文件（obj、ply）

脚本 scripts/run.py 中有一个 save_mesh 参数，它支持 OBJ 和 PLY 格式；

python ./scripts/run.py --mode nerf --scene ./data/duck/ --save_snapshot saved/duck.msgpack --save_mesh saved/duck.ply