Compreendendo a estrutura do movimento (SFM) em visão computacional

SFM significa "Estrutura de Movimento". É uma técnica de visão computacional usada para reconstruir cenas 3D a partir de sequências de imagens 2D. A idéia básica por trás do SFM é usar o movimento dos objetos em uma cena para estimar a estrutura 3D da cena.

No SFM, múltiplas imagens da mesma cena são tiradas de diferentes pontos de vista. Ao analisar essas imagens, o algoritmo pode determinar as posições 3D dos objetos na cena e criar uma representação da cena em nuvem de pontos 3D. Isso pode ser usado para uma ampla gama de aplicações, como robótica, realidade aumentada e realidade virtual.

As etapas principais de um pipeline SFM normalmente incluem:

1. Coleta de imagens: Captura de múltiplas imagens da cena de diferentes pontos de vista.
2. Extração de recursos: Identificar e extrair recursos (como cantos ou bordas) de cada imagem.
3. Correspondência: Recursos de correspondência entre imagens para determinar a pose relativa (posição e orientação) de cada imagem.
4. Reconstrução: Usando os recursos correspondentes para triangular os pontos 3D na cena e criar uma representação de nuvem de pontos 3D.
5. Refinamento: Refinando a reconstrução melhorando iterativamente as estimativas de pose e ajustando a nuvem de pontos 3D.

Existem muitas bibliotecas de software e ferramentas disponíveis para realizar SFM, incluindo OpenCV, COLMAP e MeshLab. Essas bibliotecas fornecem funções e classes pré-construídas que facilitam a execução do SFM em suas próprias imagens.