MP4 影片進行 SLAM 範例

 只有 MP4 影片也是可以進行 SLAM 的！

不過你需要先做一點點前處理，因為大多數 SLAM 系統（像 ORB-SLAM3、RTAB-Map）需要的輸入是影格序列（image sequence）或是ROS 影像話題（image topic）。

---

✅ 可行流程：用 MP4 執行 SLAM

🪜 Step-by-step 操作流程如下：

---

1️⃣ 影片轉影格（MP4 → 圖片序列）

使用 ffmpeg 或 Python 把 MP4 影片拆成影格：

➤ 使用 ffmpeg

bash
mkdir frames
ffmpeg -i your_video.mp4 -qscale:v 2 frames/frame_%06d.png

這會把影片拆成連續圖片，例如：

bash
frames/frame_000001.png
frames/frame_000002.png
...

➤ 使用 Python（可控制時間範圍）

python
import cv2
import os

video = cv2.VideoCapture("your_video.mp4")
os.makedirs("frames", exist_ok=True)

i = 0
while video.isOpened():
    ret, frame = video.read()
    if not ret:
        break
    cv2.imwrite(f"frames/frame_{i:06d}.png", frame)
    i += 1
video.release()

---

2️⃣ 建立 SLAM 配置與檔案清單

以 ORB-SLAM3 為例，它需要一個 rgb.txt：

txt
# timestamp filename
0.000000 frames/frame_000000.png
0.033333 frames/frame_000001.png
0.066666 frames/frame_000002.png
...

你可以假設影片是 30 fps，frame 間隔為 0.033333 秒。

---

3️⃣ 準備相機參數（相機內參）

如果你知道影片是用哪個相機拍的，提供對應的 .yaml 設定檔會比較準確。

如果不知道，也可以用簡單的預設值開始實驗（例如 focal length 約為影像寬度的 1 倍）。

範例 TUM.yaml（供 ORB-SLAM3 使用）你可以從官方範例中修改即可。

---

4️⃣ 執行 SLAM 工具

使用 ORB-SLAM3：

bash
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt TUM.yaml rgb.txt

或是用 RTAB-Map 也支援 rtabmap-dataset 模式匯入圖片序列進行 SLAM。

---

🚀 可搭配強化的工具

工具	作用	說明
Cosmos tokenizer	將影片壓縮成 token 加速處理	搭配視覺模型訓練
Isaac Sim 錄影	產生模擬影片資料集（可導出 MP4）	模擬真實世界訓練場景
ffmpeg	拆影格、調整解析度與格式	非常好用的 CLI 工具

---

🎯 結論

🟢 是的，你可以只用 MP4 執行 SLAM。
不過你需要先：

1. 把影片轉成影格（PNG/JPG）
2. 給 SLAM 工具正確格式與相機參數

📌 SLAM 本身其實不關心資料從哪來，只要有一連串時間有序的影像，它就能建圖與定位。

---

如果你提供 MP4 路徑，我也可以幫你自動產生影格資料夾、rgb.txt，以及 ORB-SLAM3 的啟動腳本。

需要我幫你寫成 Python 腳本或 bash pipeline 嗎？還是你想先嘗試哪一個 SLAM 工具？

================================

mp4@SLAM 這裡是完整的 Python 腳本，幫你從一個 MP4 檔案：

1. 擷取每一影格並儲存為圖片
2. 根據影片的 FPS 自動產生對應的 rgb.txt（供 ORB-SLAM3 使用）

---

🐍 mp4_to_slam_dataset.py

python
import cv2
import os
from pathlib import Path

def extract_frames_from_video(video_path, output_dir, prefix="frame", image_ext=".png"):
    output_dir = Path(output_dir)
    output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    cap = cv2.VideoCapture(str(video_path))
    if not cap.isOpened():
        raise RuntimeError(f"無法開啟影片：{video_path}")

    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    print(f"影片 FPS: {fps}")
    timestamps = []
    frame_count = 0

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        filename = f"{prefix}_{frame_count:06d}{image_ext}"
        filepath = output_dir / filename
        cv2.imwrite(str(filepath), frame)
        timestamps.append((frame_count / fps, filename))
        frame_count += 1

    cap.release()
    return timestamps

def save_rgb_txt(timestamps, output_path):
    with open(output_path, "w") as f:
        f.write("# timestamp filename\n")
        for t, name in timestamps:
            f.write(f"{t:.6f} {name}\n")

def main():
    video_path = "your_video.mp4"              # ← 替換為你的影片路徑
    output_image_dir = "slam_frames"           # ← 影格儲存資料夾
    rgb_txt_path = "rgb.txt"                   # ← ORB-SLAM3 使用的輸入清單

    timestamps = extract_frames_from_video(video_path, output_image_dir)
    save_rgb_txt(timestamps, rgb_txt_path)

    print(f"✅ 共擷取 {len(timestamps)} 張影格")
    print(f"📝 影格已儲存於：{output_image_dir}")
    print(f"📄 rgb.txt 產生於：{rgb_txt_path}")

if __name__ == "__main__":
    main()

---

🧪 使用說明：

1. 把你的 MP4 影片放在同個資料夾下或給絕對路徑
2. 修改 main() 裡的 video_path 參數
3. 執行：

bash
python mp4_to_slam_dataset.py

完成後會產生：

• slam_frames/：影片拆出來的圖片
• rgb.txt：ORB-SLAM3 可以讀取的影格清單

---

如果你接下來想結合 ORB-SLAM3、RTAB-Map，或是我幫你接成 Docker / ROS 環境，也可以再告訴我 🔧
要不要我下一步幫你做 ORB-SLAM3 的執行範例整合？