Comprendre la structure à partir du mouvement (SFM) dans la vision par ordinateur

SFM signifie « Structure à partir du mouvement ». Il s'agit d'une technique de vision par ordinateur utilisée pour reconstruire des scènes 3D à partir de séquences d'images 2D. L'idée de base derrière SFM est d'utiliser le mouvement des objets dans une scène pour estimer la structure 3D de la scène.

Dans SFM, plusieurs images de la même scène sont prises depuis différents points de vue. En analysant ces images, l'algorithme peut déterminer les positions 3D des objets dans la scène et créer une représentation en nuage de points 3D de la scène. Cela peut être utilisé pour un large éventail d'applications, telles que la robotique, la réalité augmentée et la réalité virtuelle.

Les principales étapes d'un pipeline SFM comprennent généralement :

1. Collection d'images : capture de plusieurs images de la scène sous différents points de vue.
2. Extraction de caractéristiques : identifier et extraire des caractéristiques (telles que des coins ou des bords) de chaque image.
3. Correspondance : fonctionnalités de correspondance entre les images pour déterminer la pose relative (position et orientation) de chaque image.
4. Reconstruction : utilisation des fonctionnalités correspondantes pour trianguler les points 3D de la scène et créer une représentation de nuage de points 3D.
5. Affinage : affiner la reconstruction en améliorant de manière itérative les estimations de pose et en ajustant le nuage de points 3D.

Il existe de nombreuses bibliothèques de logiciels et outils disponibles pour effectuer la SFM, notamment OpenCV, COLMAP et MeshLab. Ces bibliothèques fournissent des fonctions et des classes prédéfinies qui facilitent l'exécution de SFM sur vos propres images.