Розуміння структури з руху (SFM) у комп’ютерному баченні

SFM розшифровується як «структура з руху». Це техніка комп’ютерного зору, яка використовується для реконструкції 3D-сцен із послідовностей 2D-зображень. Основна ідея SFM полягає у використанні руху об’єктів у сцені для оцінки 3D-структури сцени.

У SFM кілька зображень однієї сцени беруться з різних точок зору. Аналізуючи ці зображення, алгоритм може визначити 3D-положення об’єктів у сцені та створити тривимірне представлення хмари точок сцени. Це можна використовувати для широкого діапазону програм, таких як робототехніка, доповнена реальність і віртуальна реальність.

Основні кроки конвеєра SFM зазвичай включають:

1. Колекція зображень: зйомка кількох зображень сцени з різних точок зору.
2. Виділення функцій: визначення та виділення особливостей (таких як кути або краї) з кожного зображення.
3. Зіставлення: зіставлення функцій між зображеннями для визначення відносної пози (положення та орієнтації) кожного зображення.
4. Реконструкція: використання зіставлених функцій для тріангуляції 3D-точок у сцені та створення 3D-хмари точок.
5. Уточнення: уточнення реконструкції шляхом повторного вдосконалення оцінок пози та коригування 3D-хмари точок.

Існує багато бібліотек програмного забезпечення та інструментів, доступних для виконання SFM, включаючи OpenCV, COLMAP і MeshLab. Ці бібліотеки надають попередньо створені функції та класи, які спрощують виконання SFM на ваших власних зображеннях.