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ubuntu下安装运行colmap

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从源码安装

colmap可以在主流的系统windows,mac,linux安装

从github上获取colmap的最新源码 

git clone https://github.com/colmap/colmap

安装教程如下

Linux

Recommended dependencies: CUDA.

1. 安装依赖包 

$ sudo apt-get install openjdk--jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy python-six python3-six build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel python3-wheel libcurl3-dev libcupti-dev

其中openjdk是必须的，不然在之后配置文件的时候会报错。

2. 安装CUDA和cuDNN

这两个是NVIDIA开发的专门用于机器学习的底层计算框架，通过软硬件的加成达到深度学习吊打I卡的神功。
安装的CUDA和cuDNN版本以来所选用的显卡，可以在这里查询。这里我们用的是GeForce 1080ti，所以对应的版本为CUDA8.0(.run版本)（这里下载）和cuDNN6.0(这里下载)。 

# 安装cuda

$ wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux-run

$ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --override --silent --toolkit # 安装的cuda在/usr/local/cuda下面

# 安装cdDNN

$ cd /usr/local/cuda # cuDNN放在这个目录下解压

$ tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz

$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

然后将将一下路径加入环境变量： 

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

即将上述代码放入~/.bashrc文件保存后 source ~/.bashrc

Dependencies from default Ubuntu repositories: 

sudo apt-get install \

    cmake \

    build-essential \

    libboost-all-dev \

    libeigen3-dev \

    libsuitesparse-dev \

    libfreeimage-dev \

    libgoogle-glog-dev \

    libgflags-dev \

    libglew-dev \

    qtbase5-dev \

    libqt5opengl5-dev

Install Ceres Solver: 

sudo apt-get install libatlas-base-dev libsuitesparse-dev

git clone https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solver

cd ceres-solver

mkdir build

cd build

cmake .. -DBUILD_TESTING=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF

make

sudo make install

Configure and compile COLMAP: 

cd path/to/colmap

mkdir build

cd build

cmake ..

make

sudo make install

Run COLMAP: 

colmap -h

colmap gui

运行colmap

数据集下载：

A number of different datasets are available for download at: https://demuc.de/colmap/datasets/

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