컴퓨터 비전의 SFM(Structure from Motion) 이해

SFM은 "Structure from Motion"을 의미합니다. 2D 이미지 시퀀스에서 3D 장면을 재구성하는 데 사용되는 컴퓨터 비전 기술입니다. SFM의 기본 아이디어는 장면의 3D 구조를 추정하기 위해 장면에 있는 객체의 움직임을 사용하는 것입니다.

SFM에서는 동일한 장면의 여러 이미지를 서로 다른 관점에서 가져옵니다. 이러한 이미지를 분석함으로써 알고리즘은 장면에 있는 객체의 3D 위치를 결정하고 장면의 3D 포인트 클라우드 표현을 생성할 수 있습니다. 이는 로봇 공학, 증강 현실 및 가상 현실과 같은 광범위한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다.

SFM 파이프라인의 주요 단계는 일반적으로 다음과 같습니다.

1. 이미지 수집: 다양한 관점에서 장면의 여러 이미지를 캡처합니다.
2. 특징 추출: 각 이미지에서 특징(예: 모서리 또는 가장자리)을 식별하고 추출합니다.
3. 일치: 각 이미지의 상대적인 포즈(위치 및 방향)를 결정하기 위해 이미지 간의 특징을 일치시킵니다.
4. 재구성: 일치된 특징을 사용하여 장면의 3D 점을 삼각 측량하고 3D 점 구름 표현을 만듭니다.
5. 개선: 포즈 추정을 반복적으로 개선하고 3D 포인트 클라우드를 조정하여 재구성을 개선합니다.

OpenCV, COLMAP 및 MeshLab을 포함하여 SFM을 수행하는 데 사용할 수 있는 많은 소프트웨어 라이브러리와 도구가 있습니다. 이러한 라이브러리는 자신의 이미지에 대해 SFM을 쉽게 수행할 수 있도록 사전 구축된 함수와 클래스를 제공합니다.