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Limpiador COLMAP

Filtra puntos malos e imágenes débiles de una reconstrucción COLMAP y descarga un modelo válido, listo para COLMAP o 3D Gaussian Splatting.

upload_file

Haz clic para buscar o arrastra y suelta archivos aqui

cameras, images y points3D — .bin o .txt, o un zip

Aceptado: .bin,.txt,.zip

Hacen falta los tres archivos. Los nombres de carpeta se ignoran: solo cuentan los nombres de archivo.scatter_plot Filtros de puntosSe eliminan los puntos por encima de este valor. Alrededor de 2 px es un buen punto de partida; 0 desactiva el filtro.En cuántas fotografías debe haberse visto un punto. Dos no se pueden contrastar; tres o más es más seguro. 0 desactiva el filtro.Descarta los puntos más lejos del centro que este múltiplo de la distancia mediana. 3 caza casi todos los puntos sueltos; 0 lo desactiva.photo_camera Filtro de imágenes y salidaLas imágenes que aportan menos puntos 3D que esto se eliminan por completo. 0 conserva todas.El binario es lo que escribe COLMAP y lo que leen más rápido las herramientas siguientes. El texto se puede comparar con diff.infoCada filtro se desactiva con 0. Con los cuatro a 0 la salida es idéntica byte a byte a la entrada: una forma útil de confirmar el viaje de ida y vuelta antes de comprometerte con un filtro.

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Limpiar una reconstrucción, no solo medirla

Muchas herramientas te dicen que un modelo COLMAP tiene puntos malos. Esta los quita y vuelve a escribir el modelo: tres archivos que COLMAP, un ajuste de haces o un entrenamiento de 3D Gaussian Splatting aceptarán sin rechistar.

Eso solo es fiable porque los escritores que hay detrás reproducen una reconstrucción real de 45 imágenes byte a byte: ejecuta el limpiador con todos los filtros desactivados y la salida es idéntica bit a bit a la entrada. Si la operación nula es exacta, las ediciones son seguras.

Los cuatro filtros

  • Error de reproyección: descarta los puntos por encima de un umbral en píxeles. La cola larga de la derecha del histograma es donde viven los puntos mal triangulados.
  • Longitud de traza: descarta los puntos vistos en menos de N fotografías. Un punto visto solo en dos no se puede contrastar; tres o más es mucho más seguro.
  • Distancia al centro: descarta los puntos más lejos de cierto múltiplo de la distancia mediana al centroide. La mediana, no la media, porque los atípicos que se busca cazar arrastrarían la media consigo y se esconderían.
  • Observaciones por imagen: descarta las imágenes que aportan menos de N observaciones. Fotogramas movidos, mal expuestos o tomados desde donde nada más miró.

Mantener el modelo coherente

Borrar de un modelo COLMAP sin romperlo exige cuidado en ambos sentidos: las trazas nombran imágenes y las imágenes nombran puntos. Tras aplicar los filtros, cada punto superviviente pierde las entradas de traza que nombraban una imagen eliminada; y si eso lo deja por debajo de dos observaciones, COLMAP lo consideraría no triangulado, así que también se va. Después, cada imagen superviviente reapunta sus características 2D, marcando con −1 los puntos 3D eliminados.

No se reindexa nada y ningún ID cambia, así que nada aguas abajo tiene que enterarse. Las cámaras nunca se eliminan: una cámara sin usar es legal y ocupa 64 bytes.

Todo se ejecuta en tu navegador; la reconstrucción nunca se sube.