一、环境准备

(1) COLMAP

进入COLMAP官网，打开下载页面，下载COLMAP程序。

(2) OpenMVS

OpenMVS可以自己从源码下载进行编译。如果觉得编译openmvs可能要费点时间，那也可以直接下载编译好的可执行程序。

Github源码：https://github.com/cdcseacave/openMVS
可执行程序：https://github.com/cdcseacave/openMVS_sample

二、COLMAP重建得到稠密点云

新建一个文件夹，在其中新建images文件夹，以及一个Database.db的空文件，注意文件路径不要出现中文。images文件夹中放入需要重建的图片，图片越多重建时间越长，图片过少可能会重建失败，我这里以96张图片为例，生成稠密点云05。

本文使用DTU数据集进行测试。

自建数据集要求：

尽量使用单反相机或专业数码相机进行数据采集，如果要用手机进行采集，请使用单摄像头的手机进行数据采集。
尽量选择纹理丰富的外界环境进行数据采集，避免玻璃围墙、瓷砖和打蜡地板等强反光材料环境
尽量选择光照明亮，且光照条件变化不剧烈的环境，最好选择室内环境。如室内客厅，开启客厅大灯进行灯光补偿。
尽量围绕重建物体或环境采集较多的影像，且在采集过程中控制快门速度，避免模糊。

打开colmap程序(COLMAP.bat)，点击File-New Project，在Database栏点击open，选择刚才新建的Database.db文件，在Images栏选择刚才新建的存放图片的images文件夹，点击save保存。

点击Processing-Feature Extraction，默认参数即可，点击Extract，等待程序运行完毕可看到右侧有log信息输出。

点击Processing-Feature matching，默认参数即可，点击Run，等待程序运行完毕可看到右侧有log信息输出。

点击Reconstruncion-Start reconstruction，等待执行完毕，即可得到重建的结果。

在之前images的同级目录下，新建一个文件夹dense。点击Reconstruncion-Dense reconstrction，点击select，选择刚才新建的dense文件夹用来保存稠密点云结果。依次点击Undistorion、Stereo、Fusion，执行完毕。

在程序中点击File-export model as txt，选择dense文件夹下的sparse文件夹（由于openmvs支支持txt格式的，所以需要将重建的文件转成txt文件）
检查camera.txt内的相机模型是否为Pinhole，如果不是则直接改成pinhole，不管之前选的是不是这里都可以直接改就行。

三、OpenMVS重建得到mesh模型

以编译好的openmvs_sample为例，我们要把colmap生成的稠密点云以及图片路径信息等转换成openmvs的.mvs文件。

打开命令提示窗口CMD，进入openmvs_sample下的bin目录，执行命令

interfaceCOLMAP.exe -i E:\Projects\2022.06-3DReconstruction\test\dense -o E:\Projects\2022.06-3DReconstruction\test\dense\scene.mvs --image-folder E:\Projects\2022.06-3DReconstruction\test\dense\images