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ubuntu20 #xff0c;cuda11.8 #xff0c;也安装了anaconda。因为根据colmap的官方文档说的#xff0c;如果根据apt-get安装的话#xff0c;默认是非cuda版本的#xff0c;而我觉得既然都安装了cuda11.8了#xff0c;自然也要安装cuda版本的colmap。
安装步骤…系统环境
ubuntu20 cuda11.8 也安装了anaconda。因为根据colmap的官方文档说的如果根据apt-get安装的话默认是非cuda版本的而我觉得既然都安装了cuda11.8了自然也要安装cuda版本的colmap。
安装步骤
整体的安装步骤就是参考的官方文档https://colmap.github.io/install.html
安装依赖
sudo apt-get install \git \cmake \ninja-build \build-essential \libboost-program-options-dev \libboost-filesystem-dev \libboost-graph-dev \libboost-system-dev \libeigen3-dev \libflann-dev \libfreeimage-dev \libmetis-dev \libgoogle-glog-dev \libgtest-dev \libsqlite3-dev \libglew-dev \qtbase5-dev \libqt5opengl5-dev \libcgal-dev \libceres-dev注意这里是安装了ceres这个非线性优化库了所以也就没必要再自己手动去源码安装。 如果apt-get的时候遇到问题了可以参考这篇博客https://www.cnblogs.com/gooutlook/p/17682885.html 我在安装这些依赖的时候没有遇到问题所以直接下一步。
克隆代码
git clone https://github.com/colmap/colmap.git
cd colmap在编译之前根据文档的提示需要在CMakeLists中设置参数来使cuda生效。 就是下面这段原话 Or, manually install latest CUDA from NVIDIA’s homepage. During CMake configuration specify CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES as “native”, if you want to run COLMAP on your current machine only, “all”/”all-major” to be able to distribute to other machines, or a specific CUDA architecture like “75”, etc. 所以在CMakeLists中添加一句
set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES native)结果如下 然后就可以继续下面的编译安装。
编译安装
mkdir build
cd build
cmake .. -GNinja
ninja
sudo ninja install在cmake的时候需要注意如果你是安装了anaconda的话还需要将anaconda的路径从当前终端去掉否则很多库会被anaconda覆盖而造成版本不一致报错。具体参考我的这篇博客anaconda与ros联合使用
在ninja的时候会等待一点时间 结果因为前面的依赖安装很顺利所以比较轻松的安装好了colmap。
测试
colmap gui打开可以用于3D高斯训练的数据集File-Import model-data-train-spase-0 可以看到稀疏的火车点云。
结束
主要是安装依赖的时候按照官方文档去装注意配置cmakelist和消去anaconda的影响就可以装上colmap。
