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SIBR_viewers Ubuntu 安装与构建指南

SIBR_viewers 是一个面向图像基渲染（Image-Based Rendering, IBR）研究的开源系统，包含多种渲染算法与数据处理工具。
本指南适用于 Ubuntu 20.04/22.04 及类似 Linux 发行版。

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1. 许可协议

本项目仅限非商业科研用途，详细条款请参见 LICENSE.md。

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2. 依赖环境

2.1 系统依赖

请先更新系统并安装以下依赖：

sudo apt update
sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config \
    libgl1-mesa-dev libglew-dev libassimp-dev libopencv-dev \
    libboost-all-dev libffmpeg-dev libopenmp-dev libembree-dev \
    libegl1-mesa-dev libglfw3-dev doxygen python3 python3-pip \
    python3-opencv python3-numpy python3-scipy python3-pillow \
    imagemagick

说明：

• 推荐使用 Ubuntu 20.04 及以上版本。
• 若需 GPU 加速渲染，建议安装 NVIDIA 驱动及 CUDA Toolkit（可选）。
• libembree-dev、libegl1-mesa-dev、libglfw3-dev 仅部分模块需要，建议一并安装。

2.2 Python 依赖

部分数据处理脚本依赖 Python 包：

pip3 install pymeshlab pillow opencv-python numpy scipy

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3. 获取源码

git clone https://gitlab.inria.fr/sibr/sibr_core.git
cd sibr_core

或直接使用你当前的源码目录。

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4. 编译构建

4.1 创建构建目录

mkdir build
cd build

4.2 配置 CMake

cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

如需自定义安装路径，可添加 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/your/path。

4.3 编译与安装

make -j$(nproc)
make install

编译产物默认安装到 install/ 目录。

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5. 运行与测试

5.1 运行示例

1. 下载官方数据集（如 sibr-museum-front）：

   wget https://repo-sam.inria.fr/fungraph/sibr-datasets/museum_front27_ulr.zip
   unzip museum_front27_ulr.zip -d DATASETS_PATH

2. 进入安装目录并运行：

   cd install/bin
   ./sibr_ulrv2_app --path ../DATASETS_PATH/sibr-museum-front

5.2 交互说明

• 默认支持 WASD/trackball 等多种交互模式，具体请参考官方文档。

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6. 文档生成（可选）

如需生成开发文档：

sudo apt install doxygen
cd docs
cmake .
make DOCUMENTATION
# 文档生成于 install/docs/index.html

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7. 常见问题

• 依赖缺失/找不到库：请确认所有依赖已正确安装，部分库如 OpenCV、Boost 需较新版本。
• OpenGL/GLFW 报错：请确保已安装显卡驱动及相关 OpenGL 库。
• Python 脚本报错：请检查 Python 依赖是否齐全，建议使用 Python 3.8 及以上版本。

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8. 参考与支持

• SIBR 官方文档
• 数据集下载
• 问题反馈请邮件联系：[email protected]