Förstå struktur från rörelse (SFM) i datorseende

SFM står för "Structure from Motion". Det är en datorseendeteknik som används för att rekonstruera 3D-scener från 2D-bildsekvenser. Grundtanken bakom SFM är att använda rörelsen hos objekt i en scen för att uppskatta scenens 3D-struktur.

I SFM tas flera bilder av samma scen från olika synvinklar. Genom att analysera dessa bilder kan algoritmen bestämma 3D-positionerna för objekten i scenen och skapa en 3D-punktmolnrepresentation av scenen. Detta kan användas för ett brett spektrum av tillämpningar, såsom robotik, förstärkt verklighet och virtuell verklighet. Bildsamling: Fånga flera bilder av scenen från olika synpunkter.
2. Funktionsextraktion: Identifiera och extrahera funktioner (som hörn eller kanter) från varje bild.
3. Matchning: Matcha funktioner mellan bilder för att bestämma den relativa posituren (position och orientering) för varje bild.
4. Rekonstruktion: Använd de matchade funktionerna för att triangulera 3D-punkterna i scenen och skapa en 3D-punktmolnrepresentation.
5. Förfining: Förfina rekonstruktionen genom att iterativt förbättra positionsuppskattningarna och justera 3D-punktmolnet.

Det finns många mjukvarubibliotek och verktyg tillgängliga för att utföra SFM, inklusive OpenCV, COLMAP och MeshLab. Dessa bibliotek tillhandahåller förbyggda funktioner och klasser som gör det enkelt att utföra SFM på dina egna bilder.