colmap/colmap
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COLMAP 是一个通用的运动恢复结构和多视图立体重建流水线，用于从有序或无序的图像集合中重建高精度三维场景模型。
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# COLMAP
## 关于
COLMAP 是一个通用的运动恢复结构 和多视图立体 (MVS) 流水线，提供图形和命令行界面。它提供了广泛的功能，用于重建有序和无序的图像集合。该软件根据新的 BSD 许可证授权。
最新的源代码可在 https://github.com/colmap/colmap 获取。COLMAP 基于现有工作构建，在 COLMAP 中使用特定算法时，请同时引用源代码中指定的原作者，并考虑引用相关的第三方依赖项（最 notably ceres-solver, poselib, sift-gpu, vlfeat）。
## 下载
* **Windows** 的二进制文件和其他资源可以从 https://github.com/colmap/colmap/releases 下载。
* **Linux/Unix/BSD** 的二进制文件可在 https://repology.org/metapackage/colmap/versions 获取。
* 预构建的 **Docker** 镜像可在 https://hub.docker.com/r/colmap/colmap 获取。
* Conda 包可在 https://anaconda.org/conda-forge/colmap 获取，并可通过 `conda install colmap` 安装。
* **Python bindings** 可在 https://pypi.org/project/pycolmap 获取。支持 CUDA 的 wheels 可在 https://pypi.org/project/pycolmap-cuda12 获取。
* 如需**从源代码构建**，请参阅 https://colmap.github.io/install.html。
## 入门指南
1. 下载预构建的二进制文件或从源代码构建。
2. 下载提供的[示例数据集](https://demuc.de/colmap/datasets/)之一或使用您自己的图像。
3. 使用**自动重建**功能，通过单击或命令轻松构建模型。
## 文档
文档可在[此处](https://colmap.github.io/)获取。
要在文档网站构建和更新文档，请遵循[这些步骤](https://colmap.github.io/install.html#documentation)。
## 支持
请使用 [GitHub Discussions](https://github.com/colmap/colmap/discussions) 进行提问，并使用 [GitHub issue tracker](https://github.com/colmap/colmap) 提交错误报告、功能请求/新增等。
## 致谢
COLMAP 最初由 [Johannes Schönberger](https://demuc.de/) 编写，由他的博士生导师 Jan-Michael Frahm 和 Marc Pollefeys 提供资金支持。
核心项目维护者团队目前包括
[Johannes Schönberger](https://github.com/ahojnnes)、
[Paul-Edouard Sarlin](https://github.com/sarlinpe)、
[Shaohui Liu](https://github.com/B1ueber2y) 和
[Linfei Pan](https://lpanaf.github.io/)。
PyCOLMAP 中的 Python bindings 最初由
[Mihai Dusmanu](https://github.com/mihaidusmanu)、
[Philipp Lindenberger](https://github.com/Phil26AT) 和
[Paul-Edouard Sarlin](https://github.com/sarlinpe) 添加。
该项目还得益于无数的社区贡献，包括错误修复、改进、新功能、第三方工具和社区支持（特别感谢 [Torsten Sattler](https://tsattler.github.io))。
## 引用
如果您在研究中使用本项目，请引用：
```
@inproceedings{schoenberger2016sfm,
author={Sch\"{o}nberger, Johannes Lutz and Frahm, Jan-Michael},
title={Structure-from-Motion Revisited},
booktitle={Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
year={2016},
}
@inproceedings{schoenberger2016mvs,
author={Sch\"{o}nberger, Johannes Lutz and Zheng, Enliang and Pollefeys, Marc and Frahm, Jan-Michael},
title={Pixelwise View Selection for Unstructured Multi-View Stereo},
booktitle={European Conference on Computer Vision (ECCV)},
year={2016},
}
```
如果您使用全局 SfM 流水线 (GLOMAP)，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},
}
```
如果您使用图像检索 / 词汇树引擎，请引用：
```
@inproceedings{schoenberger2016vote,
author={Sch\"{o}nberger, Johannes Lutz and Price, True and Sattler, Torsten and Frahm, Jan-Michael and Pollefeys, Marc},
title={A Vote-and-Verify Strategy for Fast Spatial Verification in Image Retrieval},
booktitle={Asian Conference on Computer Vision (ACCV)},
year={2016},
}
```
## 贡献
非常欢迎贡献（错误报告、错误修复、改进等），应以新 issue 和/或 GitHub 上的 pull request 的形式提交。
## 许可证
COLMAP 库根据新的 BSD 许可证授权。请注意，本文本仅指 COLMAP 本身的许可证，与其第三方依赖项无关，后者单独授权。使用这些依赖项构建 COLMAP 可能会影响生成的 COLMAP 许可证。
```
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All rights reserved.
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modification, are permitted provided that the following conditions are met:
* Redistributions of source code must retain the above copyright
notice, this list of conditions and the following disclaimer.
* Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
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* Neither the name of ETH Zurich and UNC Chapel Hill nor the names of
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INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN
CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)
ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE
POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
```
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