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学习参考：
- 3D Gaussian Splatting入门指南
- 【五分钟学会渲染自己的NeRF模型，有手就行！】
- 三维重建instant-ngp环境部署与colmap、ffmpeg的脚本参数使用
一、3D Gaussian Splatting
（一）3D Gaussian Splatting环境配置
1.环境需要
我在conda环境中使用的是python3.8，cuda用的是11.8版本，cudann用的是8.9.6.50。
（1）CUDA和CUDANN安装提示：
- 在下面这个教程中，作者提到不要勾选Visual Studio Integration，但是我第一次下的时候没有勾选就一直说nvcc不是内部指令。
- 在CUDA安装好后，我的是自动添加了环境变量，没有的建议“刷新”一下。
教程：安装CUDA和CudaNN
（2）接下来就跟着教程走
3D Gaussian Splatting入门指南
（3）执行完之后的目录结构如下：
（4）可视化工具执行后效果如下：
一、Instant-NGP
（一）Instant-NGP环境配置
-三维重建instant-ngp环境部署与colmap、ffmpeg的脚本参数使用
跟着上面两个参考走，下面记录几点不一样的地方：
1.使用instent-ngp
视频放在此处：
执行以下命令生成用于三维重建的images和transforms.json等文件：
python scripts\colmap2nerf.py --video_in data\data_laptop\laptop.mp4 --run_colmap --colmap_db data\data_laptop\colmap.db --text data\data_laptop\text_colmap --aabb_scale 16 --out data\data_laptop\transforms.json --colmap_matcher exhaustive --video_fps 10
命令参数解释：
执行后的目录结构如下：
运行instent-ngp：
instant-ngp.exe --scene data\data_laptop\transforms.json
但是运行的时候报错了： ERROR Uncaught exception: No training images were found for NeRF training!。
我对比了一下官方fox文件夹里给的transforms.json写的图片路径，发现，我保存的路径有问题（但我还不知道是哪段代码导致存储的是这个路径）
所以将我的transforms.json写的图片路径改成和官方示例一样：
再次执行，成功。结果如下：
