yeicor/colmap-openmvs-cpu

colmap-openmvs-cpu 镜像文档

镜像概述

colmap-openmvs-cpu 镜像提供了完整摄影测量流程所需的工具和脚本，集成了 colmap 和 openmvs 两大核心组件，基于最新开发版本构建并针对 CPU 环境优化编译，旨在简化摄影测量任务的部署与执行。

核心功能与特性

• 集成 colmap 和 openmvs 工具链，覆盖摄影测量全流程（从图像特征提取到三维模型生成）
• 基于最新开发版本构建，包含最新功能改进和 bug 修复
• 纯 CPU 编译版本，无需 GPU 支持即可运行
• 内置默认 pipeline 脚本，支持通过简单参数快速启动处理流程
• 支持自定义 entrypoint，可灵活调整或扩展 pipeline 流程

使用场景与适用范围

• 基于二维图像的三维重建项目
• 摄影测量算法开发与测试环境
• 无 GPU 计算资源的场景（如普通服务器、个人电脑）
• 需要快速部署标准化摄影测量流程的应用

使用方法与配置说明

基本使用方法

运行镜像时需指定一个挂载目录，该目录下需包含 images 子文件夹（用于存放待处理的图像文件）。基本命令格式如下：

bash
docker run -v /本地数据目录:/容器内目录 yeicor/colmap-openmvs-cpu /容器内目录

参数说明：

• -v /本地数据目录:/容器内目录：将本地数据目录挂载到容器内指定路径
• /容器内目录：作为镜像的执行参数，指向容器内挂载的数据目录（需包含 images 子文件夹）

示例：

bash
docker run -v /home/user/photogrammetry_data:/data yeicor/colmap-openmvs-cpu /data

上述命令会处理 /home/user/photogrammetry_data/images 目录下的图像文件，执行完整的摄影测量 pipeline。

自定义 Pipeline

如需自定义处理流程，可通过覆盖镜像的 entrypoint 实现，例如进入容器交互模式手动执行命令：

bash
docker run -v /home/user/photogrammetry_data:/data --entrypoint /bin/bash yeicor/colmap-openmvs-cpu

进入容器后，可直接调用 colmap 和 openmvs 工具执行自定义操作，如：

bash
# 运行 colmap 特征提取
colmap feature_extractor --database_path /data/database.db --image_path /data/images

# 运行 openmvs 稠密重建
OpenMVS/DensifyPointCloud /data/model.mvs