BundleFusion编译与使用

最近淘宝了一个二手的Kinect v1, 没有涉足过RGB-D深度相机，感觉挺好玩的，BundleFusion算法可以实现三维的实时重建。那么就开始安装。
源码是基于Window平台下的.
我的安装环境

1. Windows 10
2. CUDA 8
3. VS 2013
4. DirectX SDK June 2010

我首先准备好了用到的所有软件

一个一个来解决：

安装CUDA8.0

操作系统就不用多讲了。我电脑上安装了cuda 9.2 可以在DOS命令下输入
nvcc -V 查看版本号

这是我按照cuda8 以后的，其实系统中可以安装多个cuda版本，我的系统中有两个版本，查看环境变量

如果想切换到cuda9.2的话，需要修改CUDA_PATH和PATH中的两个地址

安装Vs 2013

起初我电脑上有VS 2015,为了偷懒不想安装vs 2013 ,发现vs 2015加载项目失败，所以还是乖乖的安装了…

安装DirectX SDK June 2010

安装这个库，有时候会遇到报错，安装失败，一般是由于操作系统中已经安装了有关vs 2010c++的开发环境

那么在控制面板里把它卸载掉即可，还有我当时系统中还装了c++ 2010 的runtime的也把对应的卸载掉，否则还是安装不上。

安装源码

项目第地址 http://graphics.stanford.edu/projects/bundlefusion/添加链接描述

下载源码：https://github.com/niessner/BundleFusion
下载mlib：https://github.com/niessner/mLib
下载mlibexternal ：http://kaldir.vc.in.tum.de/mLib/mLibExternal.zip

然后把mlib 放到bundfusion目录下的external目录中
mLibExternal 放在bundfusion目录中
具体如截图

编译源码

1. 在编译之前，需要修改CUDA的版本，默认情况下是CUDA7.0
   用记事本或者Sublime 打开 FriedLiver/FriedLiver.vcxproj
   
   

第35、375行 把7.0 改成8.0

2. VS2013 启动项目以后，主要编译Release版本，然后需要设置gpu的计算力
   
   根据GPU可以到官网查询

3. 设置传感器的类型
   
   用到哪个开启哪个，然后编译。我这主要是kinect v1 所以第一个开启，
   还行要安装Kinectv1的驱动
   到官网下载 KinectDeveloperToolkit-v1.8.0-Setup.exe
   安装完之后，开始编译
   …
   在编译是我遇到了一个问题，找不到boost的array_wrapper.h文件，当时以为是自己还需要安装boost 版本吗，其实在mlibexternal中已经包含了用的所有的库，包括opencv boost 不过确实那个头文件不存在，但是array.h 文件存在，我用它进行了替换，然后就成功了。

运行BundleFusion

1. 创建scans文件夹，用来保存扫描后的mesh
   
2. 修改zParametersDefault.txt中的参数

s_sensorIdx = 0;  // 修改成0 表示Kinect v1 其他的上面有注释，改成对应的编号值
s_hashNumBuckets = 100000; //800000;				//smaller voxels require more space
s_hashNumSDFBlocks = 100000; //200000; 100000;	//smaller voxels require more space

// 可以改小些，否则需要更多的计算空间

3. zParametersBundlingDefault.txt

s_maxNumImages = 800;  // 1200 改成合适的即可

然后直接点击FriedLive.exe 运行，点击Tab键，显示窗口会出现帮助等操作，按2 加载彩色深度图，9 直接把扫描的结果保存到scans 文件中

速度还是可以的，不过可能是由于kinect v1 精度不高，所以质量不是太好，比较成本比较廉价嘛，该算法我还没有具体研究过的，但是看到代码框架是用到了siftgpu，也是基于特征点进行匹配的，所以在扫描的时候如果画面的特征太少或者是一个白墙的话，很容易卡着不动了，这一点需要注意，接下来要研究里面的源码才行。