猿创征文｜三维重建领域的开发者工具箱

下面推荐一些自己经常使用的，在自己所在领域内很有帮助的一些工具或者软件（排序不分先后，仅大致按照类别进行分类），希望能对大家有所帮助 ~

文章目录

1. CloudCompare

1.1 简介

CloudCompare是一款集三维点云（Point Cloud）数据查看、编辑、处理为一体的三维点云数据配套开源软件，该软件支持多种三维点云数据格式。其所功能包括点云可视化、配准、分割、合并、抽稀、旋转、法向量计算、泊松构网、滤波等功能。除了自带丰富强大的点云数据处理功能之外，CloudCompare（为了简化描述，后续简称cc）还可以方便地进行拓展，比如插件的编写，甚至是下载其源代码直接进行修改等等。
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1.2 相关链接

cc的相关链接如下：

官网：http://www.cloudcompare.org/main.html
下载链接：http://www.danielgm.net/cc/release/
github：https://github.com/CloudCompare/CloudCompare

1.3 使用评价

个人认为，cc在点云处理领域是具有举足轻重的地位的，应该是无人不知的。它的优势体现在如下几个方面：

开源免费，可扩展性强，其源代码可以直接下载获得。
轻量且功能丰富。cc的打开速度很快，基本不需要等待，功能强大，对点云的显示效果很好，同时也支持超大点云的导入和处理。我目前最多使用它处理过几千万点的点云数据。当然，其性能也和电脑本身性能息息相关。
支持GPU。这一点对于点云数据的渲染和处理加速都有很重要的意义。
界面简单友好。界面清爽，有汉化版，操作便捷。
持续更新。cc已经有了好多年的历史了，时至今日也还在不断更新和优化。

从我接触点云数据到现在，已经有了两三年的使用经验了。从一开始只是使用cc进行一下点云数据的可视化渲染，使用它里面的一些裁剪、旋转平移、配准、抽稀等已有工具，到后来直接下载它的源码，自己根据需求进行修改和编译，编写插件等等。关于cc的使用，我也写了有一个专栏，链接。大家如果有遇到什么问题的话，可以直接来这里找找~

2. PCL (Point Cloud Library)

2.1 简介

PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术，通过并行化提高程序实时性。K近邻搜索操作的构架是基于FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所实现的，速度也是技术中最快的。PCL中的所有模块和算法都是通过Boost共享指针来传送数据的，因而避免了多次复制系统中已存在的数据的需要。
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2.2 相关链接

官网：https://pointclouds.org/
下载链接：https://pointclouds.org/downloads/
github：https://github.com/PointCloudLibrary

2.3 使用评价

PCL也是我之前使用的比较多的一个库。与cc一样，PCL库也是点云处理领域的一个必备工具。不过它不是一个软件，而是一个C++编程库，里面实现了很多点云处理的相关算法，比如KD树的构建、法向量计算，而对于点云配准算法ICP，其实现的算法就包括一般ICP、GICP、TrimmedICP等等，非常丰富。而且这些算法的接口都很友好，使用起来非常方便，比如KD树的构建，一两行代码即可搞定，极大地提升了点云数据处理程序的编写效率。

3. MeshLab

3.1 简介

MeshLab是一个开源、可移植和可扩展的三维几何处理系统，主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格。该系统发布于2005年年底，旨在提供一整套三维扫描、编辑、清洗、拼合、检查、呈现和转换网格数据的工具。
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3.2 相关链接

官网：https://www.meshlab.net/
下载链接：https://www.meshlab.net/#download
github：https://github.com/cnr-isti-vclab/meshlab

3.3 使用评价

MeshLab，顾名思义，是专门用于处理三维数据类型中的mesh数据的。它可以对mesh数据进行很好的可视化和交互。相比较而言，cc也可以用于mesh数据的可视化和交互，但是MeshLab会更专业一些，而且它也是开源免费的。所以我们通常会默认，使用cc来处理点云数据，使用MeshLab来处理mesh数据。

4. Colmap

4.1 简介

Colmap是一个通用的运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）和多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）管道，具有图形和命令行界面。它为有序和无序图像集合的重建提供了广泛的功能。该软件根据新的BSD许可证获得许可。该库由2016年CVPR上的一篇论文中提出，名为：Structure-from-motion revisited。我也曾写过一篇该论文的阅读笔记，感兴趣的话可以看看。截至目前，该库仍然是传统增量式SfM中的SOTA方法。由于其出色的结果和开源且持续维护，它在计算机视觉领域得到了广泛的应用。可以这么说，如果某篇论文需要使用到SfM方法去获取稀疏重建结果，那么该论文十有八九用的就是Colmap。截至目前，该论文的被引量已将近3000次。
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4.2 相关链接

官网：http://colmap.github.io/index.html
下载链接：http://colmap.github.io/install.html
github：https://github.com/colmap/colmap

4.3 使用评价

关于Colmap，我对它的使用算是比较深入了，它是和我的研究内容最相关的一个库。从一开始进入SfM这个领域，我自己动手复现了完整的增量式SfM，到后来使用Colmap进行一些稀疏重建的任务，对它的输出结果进行转换和应用，以及将自己获得的一些结果写成Colmap格式并导入其中进行可视化等等。对此，我也有写了一个关于Colmap的专栏，链接。而对于SfM这个方向，我也有一个专栏，链接。如果大家有遇到一些相关的问题，也许可以来这里找找，说不定有你想要的答案。
Colmap的界面非常清爽简洁，或者你也可以说是很朴素。实在的界面下，也是实在的功能。它提供了很完整且功能很强大的增量式重建pipeline，你既可以在可视化界面下进行UI交互操作，也可以通过命令行使用命令来进行重建。而且，它的功能还远不止稀疏重建，它还能进行稠密重建，输出密集点云和深度图等等，是一个小而精的三维重建利器。同时，它还提供了一些非常好用的数据转换脚本，链接，包括matlab、python、shell三种语言，可以帮助你快速认识其数据结构，并和你的实际需求进行转换。

5. PhotoScan / Metashape

5.1 简介

PhotoScan（现在改名叫Metashape了）是一款基于影像自动生成高质量三维模型的优秀软件，这对于3D建模需求来说实在是一把利器。PhotoScan无需设置初始值，无须相机检校，它根据最新的多视图三维重建技术，可对任意照片进行处理，无需控制点，而通过控制点则可以生成真实坐标的三维模型。照片的拍摄位置是任意的，无论是航摄照片还是高分辨率数码相机拍摄的影像都可以使用。其基本功能与Colmap类似，重建的效果也优于Colmap，但是它是一个商业软件。
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5.2 相关链接

官网：https://www.agisoft.com/
下载链接：https://www.agisoft.com/downloads/installer/

5.3 使用评价

作为三维重建领域的一个优秀商业软件，PhotoScan可以实现高质量的图像重建。它可以方便地对相机进行分组操作，比如我要对一个使用五镜头无人机倾斜摄影测量图像进行稀疏重建，相比于Colmap，PhotoScan的重建结果更为完整（对于大场景，Colmap容易丢失掉很多相机）。因此，若想要更好的重建结果，可以考虑使用PhotoScan。

6. OpenMVG

6.1 简介

OpenMVG是一款开源的SfM软件，它在某些方面要优于Bundler，可以利用多张任意拍摄的照片，重建场景的三维模型。其目标是，通过开发C++框架，从图像/摄影测量中扩展对3D重建的认识。
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6.2 相关链接

教程：https://github.com/openMVG/openMVG/wiki
github：https://github.com/openMVG/openMVG

6.3 使用评价

OpenMVG也是一个开源三维重建库，与上面介绍的Colmap、PhotoScan功能类似。与Colmap相比，它不仅实现了增量式SfM Pipeline，同时还实现了全局式的SfM Pipeline。有关增量式和全局式SfM的介绍，可以参考我的这篇博客：增量式SfM详细流程介绍及实现方法。也就是说，它的功能更多，但是它没有UI界面，只能通过调用它提供的方法，去编写和完成自己的SfM任务。后续，我的工作中将会需要用到全局式SfM中的多个场景块的融合，也将使用OpenMVG进行进一步的研究。

7. ArcGIS

7.1 简介

ArcGIS作为一个可伸缩的平台，无论是在桌面，在服务器，在野外还是通过Web，为个人用户也为群体用户提供GIS的功能。ArcObjects包含了许多的可编程组件，从细粒度的对象（例如单个的几何对象）到粗粒度的对象（例如与现有ArcMap文档交互的地图对象），涉及面极广，这些对象为开发者集成了全面的GIS功能。ArcGIS是一个总称，其包含有多个分工不同的产品，包括ArcMap、ArcScene、ArcGlobe、ArcCatalogue等软件。
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7.2 相关链接

官网：https://www.esri.com/zh-cn/arcgis/about-arcgis/overview

7.3 使用评价

ArcGIS的体量很大，当然其功能也非常强大，是目前最顶级的GIS工具之一。还记得我本科那会，我们有不少专业课都是需要用到ArcGIS的，甚至还有专门讲解ArcGIS的课程。它可以实现几乎所有的GIS相关任务，比如路径规划、缓冲区分析、遮挡分析、应急模拟等等。其最核心的软件是ArcMap，我们可以使用它进行一些数据的可视化、修改、分析等工作。而使用ArcScene，我们则可以实现三维的地形可视化和交互操作。此外，ArcEngine则给我们提供了扩展和修改ArcGIS的接口，基于此，我们可以很方便地进行功能扩展、个性化功能定制。

8. Surfer

8.1 简介

Surfer软件是美国Golden Software公司编制的一款以画三维图（等高线、image map、3d surface）的软件。该软件简单易学，其自带的帮助（help）菜单对如何使用该软件解释详细，其中的教程（tutorial）也清晰介绍了Surfer的简单应用。
Surfer 具有的强大插值功能和绘制图件能力，使它成为用来处理XYZ数据，是地质工作者常用的专业成图软件。可以轻松制作基面图、数据点位图、分类数据图、等值线图、线框图、地形地貌图、趋势图、矢量图以及三维表面图等；提供11种数据网格化方法，包含几乎所有流行的数据统计计算方法；提供各种流行图形图像文件格式的输入输出接口以及各大GIS软件文件格式的输入输出接口，大大方便了文件和数据的交流和交换；提供新版的脚本编辑引擎，自动化功能得到极大加强。
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8.2 相关链接

官网：https://www.goldensoftware.com/products/surfer
下载链接：https://www.goldensoftware.com/products/download

8.3 使用评价

正如简介中所述，Surfer主要的应用领域是GIS中的三维图绘制、显示、编辑等，算是一个专业性比较强的软件了。我之前主要是用它来进行DEM数据的插值。提到插值，我们应该可以很容易想到最近邻插值、双线性插值、双三次插值等等。其实这些插值方法还只是比较普通常见的，而在地理信息领域，我们至少还应该知道克里金插值，这是一种在地形图插值中效果非常好的插值方法，而这一方法在一些开源库中我们是没法找到的，也许是因为它太复杂了。但是Surfer里面则有该方法的实现，我之前通过实践证明，在对地形图进行插值的时候，该插值方法确实优于一些通用插值方法。除此之外，Surfer里面还提供了很多其他的插值方法实现，有十余种。所以如果你也有一些地理信息数据处理的需求，不妨考虑一下Surfer，它也许会是你的一个得力助手。

9. QGIS

9.1 简介

QGIS是一个用户界面友好的桌面地理信息系统，可运行在Linux、Unix、Mac OSX和Windows等平台之上。QGIS是基于Qt，使用C++开发的一个用户界面友好、跨平台的开源版桌面地理信息系统。QGIS软件的主要特点有：

支持多种GIS数据文件格式。通过GDAL/OGR扩展可以支持多达几十种数据格式.
支持PostGIS数据库。
支持从WMS,WFS服务器中获取数据
集成了Grass的部分功能。
支持对GIS数据的基本操作，如属性的编辑修改等。
支持创建地图。
通过插件的形式支持功能的扩展

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9.2 相关链接

主页：https://qgis.org/en/site/getinvolved/index.html
下载链接：https://qgis.org/en/site/forusers/download.html
github：https://github.com/qgis/QGIS

9.3 使用评价

QGIS也是一个功能非常丰富的地理信息软件，与ArcGIS相比，其是开源的。因此，你可以轻松将其下载并安装使用。它也提供了丰富详细的操作手册、简洁友好的UI，可以让你快速上手。不过我使用它最多的功能是图像的查看。因为对于一张图像，使用默认的图像查看器是没法准确获取某个像素在图像中的坐标，以及该像素的RGB三通道数值信息的。而使用QGIS，我们就可以方便地完成这个任务，这对于一些图像处理任务是至关重要的。

10. Visual Studio / VS Code

10.1 简介

上述介绍的软件可能都有点儿专业性，最后就也介绍一种开发者绕不开的通用的工具——IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境）吧。Microsoft Visual Studio（简称VS），相信所有开发者都不会陌生。它是美国微软公司的开发工具包系列产品。VS是一个基本完整的开发工具集，它包括了整个软件生命周期中所需要的大部分工具，如UML工具、代码管控工具、集成开发环境(IDE)等等。所写的目标代码适用于微软支持的所有平台，包括Microsoft Windows、Windows Mobile、Windows CE、.NET Framework、.NET Compact Framework和Microsoft Silverlight 及Windows Phone。Visual Studio是最流行的Windows平台应用程序的集成开发环境。最新版本为 Visual Studio 2022版本，基于.NET Framework 4.8 。
VS虽然功能非常强大，但是它只能在Windows/Mac系统上运行。对此，微软也推出了跨平台的，更加轻量级的IDE——VS Code。相比于VS，它少了很多功能，但是基本的开发管理工具还是齐全的，更轻量且可以在Linux等其他系统上运行，也是一个非常受欢迎的免费IDE。
一般的使用方法是，在Windows/Mac系统上进行C++开发时使用Visual Studio，而在Linux上，无论是C++开发，还是python深度学习任务，都使用VS Code（当然在Linux系统上你也用不了Visual Studio）。
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10.2 相关链接

官网：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/

10.3 使用评价

在琳琅满目的开发者IDE中，相信VS说第二，没人敢说第一了。我从接触计算机编程开始，就在使用VS了。正如上面所说的，一般在Windows/Mac系统上，我都会首选VS作为IDE。因为它的功能实在是太强大了，它提供了非常多的开发辅助功能，可以大大减轻我们的开发负担。当然，它也是有缺陷的，最明显的就比如，它的体量太大了，要占用系统几十G内存，同时在打开过程中的加载也会需要一点儿等待时间。此外，我们还需要明确的一点是，在Windows系统上进行C++开发是一件比较让人头疼的事，因为经常会遇到各种环境问题和各种Bug。对此，我在之前开发的过程中，有写了一个专栏，链接，记录了在VS使用过程中遇到的一些问题。而后来，我开始接触深度学习，需要在Linux系统下进行python开发。这时，VS Code则成了一个非常不错的选择。它不仅可以在Linux系统上使用，而且体量也大大减小，可以算是一款轻量级的IDE了。关于VS Code，我有一个小专栏，链接。
总结一下就是，Windows/Mac系统上选择VS，Linux系统上选择VS Code就对了。