MoGe 输出格式完全指南:一张图跑出的点云、深度、法线一次看懂

MoGe 输出格式完全指南:一张图跑出的点云、深度、法线一次看懂

【免费下载链接】MoGe[CVPR'25 Oral] MoGe: Unlocking Accurate Monocular Geometry Estimation for Open-Domain Images with Optimal Training Supervision项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/MoGe

MoGe 能从单张图像恢复点云、深度与法线。把 MoGe 输出格式搞明白,推理完才知道拿哪些文件去用。本文直接讲每个文件该怎么用、坑在哪里。

📦 MoGe 输出文件清单:一次推理产出五类结果

跑一次推理,会同时得到五类结果,先对照这张表:

输出是什么落到磁盘的文件
点云 Point Map每个像素的三维坐标points.exr
深度图 Depth Map每个像素到相机的距离depth.exr、depth_vis.png
法线图 Normal Map每个像素的表面法线方向normal.png
掩码 Mask哪些像素有效mask.png
相机内参视场角估计fov.json

五类尺寸都与输入图一致;mesh.glb 和 pointcloud.ply 是另外两类 3D 导出产物,后面单独讲。

🔎 MoGe 点云、深度图、法线图逐个拆

MoGe 深度图:单位含义与两种保存格式

深度图相当于给每个像素标了一把米尺,数值就是该像素到相机的距离。MoGe-2 里单位是米,可以直接量出真实尺寸。

两种保存格式、两种用途。depth.exr 是 32 位浮点,保留原始数值,做计算、光线投射、和其他传感器对准时用它;depth_vis.png 是颜色编码的可视化,给人看图确认,不做后续计算。

MoGe 点云:OpenCV 坐标系与 MoGe-2 度量尺度

点云把每个像素的三维坐标 (x, y, z) 写进 EXR,坐标系是 OpenCV 相机系:X 向右、Y 向下、Z 朝场景前方。这和多数 3D 软件的「Y 向上」正好相反,直接拿去加载会倒立。

不过导出 3D 文件时 MoGe 已经替你处理了:mesh.glb 和 pointcloud.ply 的顶点按 OpenGL 习惯(X 右、Y 上、Z 向后)写出,丢进 Blender 等软件就能直接用。

再留意 MoGe-2 的度量尺度:点云单位是米,同一间房量两次大小基本一致。老 v1 模型没有真实尺度,只有形状对,不能拿来量东西。

MoGe 法线图:MoGe-2 的颜色编码 RGB 能干什么

法线图只有 MoGe-2 的 normal 版本模型才输出(默认模型自带)。每个像素存该处表面法线方向,同样在 OpenCV 坐标系,按颜色编码 RGB 写进 normal.png。

它主要服务于光照计算和表面分析;建网格时法线还会一起附到顶点上,导出的模型表面光影更顺。

mask 与 fov.json:两个小配角

mask.png 是有效像素的二值掩码,导出网格时会自动剔除无效像素和深度断崖边,不用你自己清理。fov.json 存水平/垂直视场角 fov_x、fov_y(度);相机参数未知时 MoGe 会自己估,这份文件就是估计结果的留底。

⚙️ 命令参数速查:--maps、--glb、--ply 各产出什么

三个开关控制导出内容,对照表如下:

参数产出
--mapsimage.jpg、depth.exr、depth_vis.png、points.exr、normal.png、mask.png、fov.json
--glbmesh.glb,原图作为纹理
--plypointcloud.ply,带顶点颜色
moge infer -i IMG_PATH --maps --glb --ply

三个都不给时,脚本默认三种都存。

🛠 场景与常见坑:EXR 打不开、模型倒立、单位混淆

EXR 文件为什么打不开?depth.exr 和 points.exr 是 32 位浮点,普通看图软件默认不支持,用 OpenCV 读,或者干脆看 PNG 可视化版。

导出的模型是不是倒了?多半是坐标系问题:磁盘上的点云是 OpenCV 习惯(Y 向下),GLB/PLY 已转成 Y 向上。如果你自己拿 points.exr 建网格,先把 y、z 分量翻个号。

单位到底是米还是任意值?MoGe-2 系列是米制,MoGe-1 无度量尺度。用深度做测量前先确认你用的模型版本。

AR 重建直接把 GLB 丢进引擎;机器人避障拿深度图实时取障碍距离,两者都是米制,可以直接进算法。

一句话收束:人看 PNG,机器算 EXR,GLB/PLY 交给 3D 软件;坐标系和版本尺度别搞混,MoGe 输出格式就不难用。想再深入:

  • 项目 README
  • 推理脚本
  • 法线图说明

【免费下载链接】MoGe[CVPR'25 Oral] MoGe: Unlocking Accurate Monocular Geometry Estimation for Open-Domain Images with Optimal Training Supervision项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/MoGe

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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