Înțelegerea structurii din mișcare (SFM) în viziunea computerizată

SFM înseamnă „Structure from Motion”. Este o tehnică de viziune computerizată folosită pentru a reconstrui scene 3D din secvențe de imagini 2D. Ideea de bază din spatele SFM este de a utiliza mișcarea obiectelor dintr-o scenă pentru a estima structura 3D a scenei.

În SFM, mai multe imagini ale aceleiași scene sunt luate din puncte de vedere diferite. Analizând aceste imagini, algoritmul poate determina pozițiile 3D ale obiectelor din scenă și poate crea o reprezentare 3D a scenei în nor de puncte. Acesta poate fi utilizat pentru o gamă largă de aplicații, cum ar fi robotica, realitatea augmentată și realitatea virtuală.

Principalii pași ai unei conducte SFM includ de obicei:

1. Colectare de imagini: capturarea mai multor imagini ale scenei din diferite puncte de vedere.
2. Extragerea caracteristicilor: identificarea și extragerea caracteristicilor (cum ar fi colțurile sau marginile) din fiecare imagine.
3. Potrivire: potrivirea caracteristicilor dintre imagini pentru a determina poziția relativă (poziția și orientarea) fiecărei imagini.
4. Reconstrucție: Utilizarea caracteristicilor potrivite pentru a triangula punctele 3D din scenă și pentru a crea o reprezentare 3D a unui nor de puncte.
5. Rafinare: Rafinarea reconstrucției prin îmbunătățirea iterativă a estimărilor de poziție și ajustarea norului de puncte 3D.

Există multe biblioteci software și instrumente disponibile pentru efectuarea SFM, inclusiv OpenCV, COLMAP și MeshLab. Aceste biblioteci oferă funcții și clase predefinite care facilitează efectuarea SFM pe propriile imagini.