Zrozumienie struktury na podstawie ruchu (SFM) w wizji komputerowej

SFM oznacza „Strukturę z ruchu”. Jest to technika widzenia komputerowego wykorzystywana do rekonstrukcji scen 3D z sekwencji obrazów 2D. Podstawową ideą SFM jest wykorzystanie ruchu obiektów w scenie do oszacowania struktury 3D sceny. W SFM wiele obrazów tej samej sceny jest wykonywanych z różnych punktów widzenia. Analizując te obrazy, algorytm może określić położenie 3D obiektów w scenie i utworzyć trójwymiarową reprezentację sceny w chmurze punktów. Można to wykorzystać w szerokim zakresie zastosowań, takich jak robotyka, rzeczywistość rozszerzona i rzeczywistość wirtualna.

Główne etapy rurociągu SFM zazwyczaj obejmują:

1. Kolekcja obrazów: przechwytywanie wielu obrazów sceny z różnych punktów widzenia.
2. Ekstrakcja cech: Identyfikacja i wyodrębnianie cech (takich jak narożniki lub krawędzie) z każdego obrazu.
3. Dopasowywanie: dopasowywanie funkcji między obrazami w celu określenia względnej pozycji (położenia i orientacji) każdego obrazu.
4. Rekonstrukcja: Użycie dopasowanych funkcji do triangulacji punktów 3D w scenie i stworzenia reprezentacji chmury punktów 3D.
5. Udoskonalanie: Udoskonalanie rekonstrukcji poprzez iteracyjne ulepszanie szacunków ułożenia i dostosowywanie chmury punktów 3D.

Dostępnych jest wiele bibliotek oprogramowania i narzędzi do wykonywania SFM, w tym OpenCV, COLMAP i MeshLab. Biblioteki te zapewniają gotowe funkcje i klasy, które ułatwiają wykonywanie SFM na własnych obrazach.