Comprensión de la estructura a partir del movimiento (SFM) en visión por computadora

SFM significa "Estructura a partir del movimiento". Es una técnica de visión por computadora que se utiliza para reconstruir escenas 3D a partir de secuencias de imágenes 2D. La idea básica detrás de SFM es utilizar el movimiento de los objetos en una escena para estimar la estructura 3D de la escena. En SFM, se toman múltiples imágenes de la misma escena desde diferentes puntos de vista. Al analizar estas imágenes, el algoritmo puede determinar las posiciones 3D de los objetos en la escena y crear una representación de nube de puntos 3D de la escena. Esto se puede utilizar para una amplia gama de aplicaciones, como robótica, realidad aumentada y realidad virtual.

Los pasos principales de un proceso de SFM suelen incluir:

1. Colección de imágenes: capturar múltiples imágenes de la escena desde diferentes puntos de vista.
2. Extracción de características: identificar y extraer características (como esquinas o bordes) de cada imagen.
3. Coincidencia: Coincidencia de características entre imágenes para determinar la pose relativa (posición y orientación) de cada imagen.
4. Reconstrucción: uso de las funciones coincidentes para triangular los puntos 3D en la escena y crear una representación de nube de puntos 3D.5. Refinamiento: refinar la reconstrucción mejorando iterativamente las estimaciones de pose y ajustando la nube de puntos 3D. Hay muchas bibliotecas de software y herramientas disponibles para realizar SFM, incluidos OpenCV, COLMAP y MeshLab. Estas bibliotecas proporcionan funciones y clases prediseñadas que facilitan la realización de SFM en sus propias imágenes.