下面的链接是配置环境的教程，可自行学习配置。

https://blog.csdn.net/sakuya__/article/details/135376331?spm=1001.2014.3001.5506

下面四个命令是我在尝试从录制好的roasbag提取出一组图片，以供3DGS训练，无ros基础可不予理会。

python3 extract_rgb.py

rosbag record /rgb/image_raw

rosbag info xxx.bag

rosbag play -l xxx.bag

开始训练

1.首先进入Gaussian Splatting源码的路径下，然后创建一个data文件夹，并把准备的MP4格式的视频放到data文件夹下，我这里视频的名字为1.MP4。（这里我使用了我自己搭建的虚拟环境 3dgs）

cd gaussian-splatting/data/ conda activate 3dgs

2.使用FFmpeg截取视频帧为图片，在data目录下创建input目录，使用下面的代码可以截取视频帧并把图片放到input目录下：

ffmpeg -i 1.mp4 -vf "setpts=0.2*PTS" input/input_%4d.jpg

3.进入到源码的目录下，使用源码中的 convert.py 文件生成点云，其中就是调用colmap生成点云，所以需要先安装好colmap，运行后的data文件夹中目录结构如下：（启动python脚本时一定要看版本是否兼容，如有报错就可向我一样用conda虚拟环境）

python convert.py -s data

4.开始训练，接下来等待训练完即可：

python train.py -s data -m data/output

训练结束后在output文件夹下找到.ply文件

然后访问这个网站，把.ply文件直接拉入这个网页即可可视化，网页的使用小技巧请自行学习。

SuperSplat Editor

常用扩展小技巧

• 自动覆盖文件，不用手动确认：加-y

ffmpeg -y -i 1.mp4 -vf "setpts=0.2*PTS" input/input_%4d.jpg

• 控制图片清晰度（-q:v 2高质量，1–31，数字越小越清晰）

ffmpeg -i 1.mp4 -vf "setpts=0.2*PTS" -q:v 2 input/input_%4d.jpg