1. 主要参考这篇博客实现 https://blog.csdn.net/Wuzebiao2016/article/details/94426905

2. 首先就是将自己采集的RGBD图像的保存格式向Bundlefusion需要的格式对齐，如彩色图的命名格式是frame-000000.color.png，深度图的命名规则是frame-000000.depth.png.

 

3. 最重要的事情是如何将你准备的数据生成.sens文件

（1）将工程中原始的main函数注释掉，然后换成下面的main函数调用工程下的loadFromImages()和saveToFile()

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

1. 主要参考这篇博客实现 https://blog.csdn.net/Wuzebiao2016/article/details/94426905

2. 首先就是将自己采集的RGBD图像的保存格式向Bundlefusion需要的格式对齐，如彩色图的命名格式是frame-000000.color.png，深度图的命名规则是frame-000000.depth.png.

上面这篇文章中也谈了很多关于压缩类型的问题，为了能让代码正常运行，生成可用的.sens文件，则需要对sensorData.h中的

#defineM_SENSOR_DATA_VERSION 4下面，将彩色图和深度图的压缩类型进行初始化，初始化制定类型。

m_colorCompressionType = TYPE_JPEG;// TYPE_PNG;

m_depthCompressionType = TYPE_ZLIB_USHORT;

虽然.sens中图像很多，但是重建的效果却很差，只有这一点点，也许跟我们的采集方式有关，我们是拿着kinect相机径直向前走的缘故，使用kinect采集图像数据的正确打开方式是，使相机朝着obstacles（墙面或者物体）扫描，因为Kinect相机的有效工作距离比较短一般在3-4米。