Forstå struktur fra bevegelse (SFM) i datasyn

SFM står for "Structure from Motion". Det er en datasynsteknikk som brukes til å rekonstruere 3D-scener fra 2D-bildesekvenser. Den grunnleggende ideen bak SFM er å bruke bevegelsen til objekter i en scene for å estimere 3D-strukturen til scenen.

I SFM er flere bilder av samme scene tatt fra forskjellige synspunkter. Ved å analysere disse bildene kan algoritmen bestemme 3D-posisjonene til objektene i scenen og lage en 3D punktsky-representasjon av scenen. Dette kan brukes til et bredt spekter av applikasjoner, for eksempel robotikk, utvidet virkelighet og virtuell virkelighet. Bildesamling: Ta flere bilder av scenen fra forskjellige synspunkter.
2. Funksjonsuttrekking: Identifisere og trekke ut funksjoner (som hjørner eller kanter) fra hvert bilde.
3. Matching: Matching av funksjoner mellom bilder for å bestemme den relative posituren (posisjon og orientering) til hvert bilde.
4. Rekonstruksjon: Bruke de matchede funksjonene til å triangulere 3D-punktene i scenen og lage en 3D-punktskyrepresentasjon.
5. Forfining: Avgrense rekonstruksjonen ved iterativt å forbedre positur-estimatene og justere 3D-punktskyen.

Det er mange programvarebiblioteker og verktøy tilgjengelig for å utføre SFM, inkludert OpenCV, COLMAP og MeshLab. Disse bibliotekene har forhåndsbygde funksjoner og klasser som gjør det enkelt å utføre SFM på dine egne bilder.