Понимание структуры из движения (SFM) в компьютерном зрении

SFM означает «Структура из движения». Это метод компьютерного зрения, используемый для восстановления 3D-сцен из последовательностей 2D-изображений. Основная идея SFM заключается в использовании движения объектов в сцене для оценки трехмерной структуры сцены.

В SFM несколько изображений одной и той же сцены берутся с разных точек зрения. Анализируя эти изображения, алгоритм может определить трехмерное положение объектов на сцене и создать трехмерное представление сцены в виде облака точек. Его можно использовать для широкого спектра приложений, таких как робототехника, дополненная реальность и виртуальная реальность.

Основные этапы конвейера SFM обычно включают в себя:

1. Коллекция изображений: захват нескольких изображений сцены с разных точек зрения.
2. Извлечение объектов: идентификация и извлечение элементов (таких как углы или края) из каждого изображения.
3. Сопоставление: сопоставление характеристик изображений для определения относительной позы (положения и ориентации) каждого изображения.
4. Реконструкция: использование совпадающих функций для триангуляции 3D-точек на сцене и создания трехмерного представления облака точек.
5. Уточнение: Уточнение реконструкции путем итеративного улучшения оценок позы и корректировки трехмерного облака точек.

Существует множество программных библиотек и инструментов для выполнения SFM, включая OpenCV, COLMAP и MeshLab. Эти библиотеки предоставляют готовые функции и классы, которые упрощают выполнение SFM на ваших собственных изображениях.