colmap 输入已知的相机内参

### 使用已知相机内参与COLMAP 为了在 COLMAP 中利用已知的相机内参进行三维重建或特征点匹配，可以按照如下方法操作： #### 准备工作 确保已经安装并配置好 COLMAP 环境。准备用于重建的一系列图像以及相应的相机参数文件。 #### 导入已有相机内参 当拥有预先校准好的相机内参矩阵时，在导入图片之前可以通过编辑数据库来指定这些参数。具体做法是在命令行工具中使用 `database_path` 和 `image_path` 参数启动 COLMAP GUI 或者通过脚本方式调用相应接口[^1]。 对于每张图片，创建一条记录包含其 ID、宽度、高度、相机型号（如 PINHOLE）、焦距 f (px)，主点 u0, v0 及径向畸变系数 k1,k2...等信息。如果不存在畸变，则设为零值即可。这一步骤可通过编写 Python 脚本来批量处理多个图像及其对应的内参数据[^2]。 ```bash colmap database_creator \ --database_path path/to/database.db colmap image_importer \ --image_path path/to/images \ --database_path path/to/database.db \ --default_camera_model OPENCV \ --camera_params "fx,fy,cx,cy" ``` 上述代码片段展示了如何初始化一个新的 SQLite 数据库，并将带有固定内参设置的照片集加载进去。注意这里的 `--camera_params` 需要用实际测量获得的具体数值替换掉占位符 fx fy cx cy。 #### 执行稀疏重建 完成以上准备工作之后就可以运行 SfM 流程来进行初步的空间结构恢复了。此时由于已经提供了精确的内部参数估计，理论上应该能够取得更好的重建效果和更高的效率。 ```bash colmap feature_extractor \ --database_path path/to/database.db \ --ImageReader.single_camera 1 colmap exhaustive_matcher \ --database_path path/to/database.db mkdir sparse colmap mapper \ --database_path path/to/database.db \ --output_path sparse/0 ``` 这段 shell 命令序列依次完成了特征提取、描述子匹配及增量式映射构建三个阶段的任务。其中特别指定了单目模式下统一采用相同的相机模型以适应预定义的内参情况。 #### 进行稠密重建 一旦获得了可靠的稀疏点云表示形式后，便能进一步开展 MVS 步骤获取更精细的结果。此过程同样依赖于先前给定的相机内外方位元素作为约束条件之一。 ```bash mkdir dense colmap image_undistorter \ --input_path sparse/0 \ --output_path dense \ --image_path path/to/images \ --output_type COLMAP colmap patch_match_stereo \ --workspace_path dense colmap stereo_fusion \ --workspace_path dense \ --output_path dense/fused.ply ``` 最后这几条指令负责消除镜头失真影响、执行立体匹配算法计算深度图并通过融合技术形成完整的三维表面网格。