1. 主要參考這篇博客實現?https://blog.csdn.net/Wuzebiao2016/article/details/94426905

2. 首先就是將自己采集的RGBD圖像的保存格式向Bundlefusion需要的格式對齊，如彩色圖的命名格式是frame-000000.color.png，深度圖的命名規則是frame-000000.depth.png.

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3. 最重要的事情是如何將你準備的數據生成.sens文件

（1）將工程中原始的main函數注釋掉，然后換成下面的main函數調用工程下的loadFromImages()和saveToFile()

int main()
{
ml::SensorData sd;
sd.loadFromImages("D:/Compressed/BundleFusionData", "frame-", "jpg");
sd.saveToFile("D:/Compressed/test.sens");
}

1. 主要參考這篇博客實現?https://blog.csdn.net/Wuzebiao2016/article/details/94426905

2. 首先就是將自己采集的RGBD圖像的保存格式向Bundlefusion需要的格式對齊，如彩色圖的命名格式是frame-000000.color.png，深度圖的命名規則是frame-000000.depth.png.

上面這篇文章中也談了很多關于壓縮類型的問題，為了能讓代碼正常運行，生成可用的.sens文件，則需要對sensorData.h中的

#defineM_SENSOR_DATA_VERSION 4下面，將彩色圖和深度圖的壓縮類型進行初始化，初始化制定類型。

m_colorCompressionType?=?TYPE_JPEG;//?TYPE_PNG;

m_depthCompressionType?=?TYPE_ZLIB_USHORT;

雖然.sens中圖像很多，但是重建的效果卻很差，只有這一點點，也許跟我們的采集方式有關，我們是拿著kinect相機徑直向前走的緣故，使用kinect采集圖像數據的正確打開方式是，使相機朝著obstacles（墻面或者物體）掃描，因為Kinect相機的有效工作距離比較短一般在3-4米。

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