Struktur aus Bewegung (SFM) in Computer Vision verstehen

SFM steht für „Structure from Motion“. Dabei handelt es sich um eine Computer-Vision-Technik zur Rekonstruktion von 3D-Szenen aus 2D-Bildsequenzen. Die Grundidee von SFM besteht darin, die Bewegung von Objekten in einer Szene zu nutzen, um die 3D-Struktur der Szene abzuschätzen.

Bei SFM werden mehrere Bilder derselben Szene aus verschiedenen Blickwinkeln aufgenommen. Durch die Analyse dieser Bilder kann der Algorithmus die 3D-Positionen der Objekte in der Szene bestimmen und eine 3D-Punktwolkendarstellung der Szene erstellen. Dies kann für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, wie zum Beispiel Robotik, Augmented Reality und Virtual Reality.

Die Hauptschritte einer SFM-Pipeline umfassen typischerweise:

1. Bildsammlung: Aufnahme mehrerer Bilder der Szene aus verschiedenen Blickwinkeln.
2. Merkmalsextraktion: Identifizieren und Extrahieren von Merkmalen (wie Ecken oder Kanten) aus jedem Bild.
3. Matching: Matching-Funktionen zwischen Bildern, um die relative Pose (Position und Ausrichtung) jedes Bildes zu bestimmen.
4. Rekonstruktion: Verwendung der übereinstimmenden Features zur Triangulation der 3D-Punkte in der Szene und zur Erstellung einer 3D-Punktwolkendarstellung.
5. Verfeinerung: Verfeinerung der Rekonstruktion durch iterative Verbesserung der Posenschätzungen und Anpassung der 3D-Punktwolke.

Es stehen viele Softwarebibliotheken und Tools für die Durchführung von SFM zur Verfügung, darunter OpenCV, COLMAP und MeshLab. Diese Bibliotheken bieten vorgefertigte Funktionen und Klassen, die es einfach machen, SFM an Ihren eigenen Bildern durchzuführen.