Memahami Structure from Motion (SFM) dalam Computer Vision

SFM adalah singkatan dari "Struktur dari Gerak". Ini adalah teknik visi komputer yang digunakan untuk merekonstruksi adegan 3D dari rangkaian gambar 2D. Ide dasar di balik SFM adalah menggunakan gerakan objek dalam sebuah adegan untuk memperkirakan struktur 3D adegan tersebut.

Dalam SFM, beberapa gambar dari adegan yang sama diambil dari sudut pandang yang berbeda. Dengan menganalisis gambar-gambar ini, algoritme dapat menentukan posisi 3D objek dalam pemandangan dan membuat representasi titik awan 3D dari pemandangan tersebut. Ini dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, seperti robotika, augmented reality, dan virtual reality.

Langkah-langkah utama dari pipeline SFM biasanya meliputi:

1. Koleksi gambar: Mengambil banyak gambar pemandangan dari sudut pandang berbeda.
2. Ekstraksi fitur: Mengidentifikasi dan mengekstraksi fitur (seperti sudut atau tepi) dari setiap gambar.
3. Matching: Mencocokkan fitur antar gambar untuk menentukan pose relatif (posisi dan orientasi) setiap gambar.
4. Rekonstruksi: Menggunakan fitur yang cocok untuk melakukan triangulasi titik 3D dalam pemandangan dan membuat representasi awan titik 3D.
5. Penyempurnaan: Menyempurnakan rekonstruksi dengan meningkatkan perkiraan pose secara berulang dan menyesuaikan titik cloud 3D.

Ada banyak perpustakaan perangkat lunak dan alat yang tersedia untuk melakukan SFM, termasuk OpenCV, COLMAP, dan MeshLab. Pustaka ini menyediakan fungsi dan kelas bawaan yang memudahkan melakukan SFM pada gambar Anda sendiri.