コンピュータービジョンにおける Structure from Motion (SFM) を理解する

SFMは「Structure from Motion」の略です。これは、2D 画像シーケンスから 3D シーンを再構成するために使用されるコンピュータービジョン技術です。 SFM の背後にある基本的な考え方は、シーン内のオブジェクトの動きを使用してシーンの 3D 構造を推定することです。SFM では、同じシーンの複数の画像が異なる視点から撮影されます。これらの画像を分析することで、アルゴリズムはシーン内のオブジェクトの 3D 位置を決定し、シーンの 3D 点群表現を作成できます。これは、ロボット工学、拡張現実、仮想現実などの幅広いアプリケーションに使用できます。SFM パイプラインの主なステップには通常、次のものが含まれます。画像コレクション: さまざまな視点からシーンの複数の画像をキャプチャします。
2。特徴抽出: 各画像から特徴 (コーナーやエッジなど) を識別して抽出します。
3。マッチング: 画像間の特徴をマッチングして、各画像の相対的な姿勢 (位置と方向) を決定します。4. 再構築: 一致したフィーチャを使用して、シーン内の 3D 点を三角測量し、3D 点群表現を作成します。5. 詳細化: 姿勢推定を繰り返し改善し、3D 点群を調整することによって再構築を洗練します。

OpenCV、COLMAP、MeshLab など、SFM の実行に利用できるソフトウェアライブラリやツールが多数あります。これらのライブラリは、独自のイメージで SFM を簡単に実行できるようにする事前構築された関数とクラスを提供します。