Hiểu cấu trúc từ chuyển động (SFM) trong Thị giác máy tính

SFM là viết tắt của Cấu trúc từ chuyển động. Nó là một kỹ thuật thị giác máy tính được sử dụng để tái tạo lại cảnh 3D từ chuỗi hình ảnh 2D. Ý tưởng cơ bản đằng sau SFM là sử dụng chuyển động của các vật thể trong một cảnh để ước tính cấu trúc 3D của cảnh đó.

Trong SFM, nhiều hình ảnh của cùng một cảnh được chụp từ các góc nhìn khác nhau. Bằng cách phân tích những hình ảnh này, thuật toán có thể xác định vị trí 3D của các đối tượng trong cảnh và tạo ra biểu diễn đám mây điểm 3D của cảnh. Điều này có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng, chẳng hạn như robot, thực tế tăng cường và thực tế ảo.

Các bước chính của quy trình SFM thường bao gồm:

1. Bộ sưu tập hình ảnh: Chụp nhiều hình ảnh của cảnh từ các góc nhìn khác nhau.
2. Trích xuất tính năng: Xác định và trích xuất các tính năng (như góc hoặc cạnh) từ mỗi hình ảnh.
3. So khớp: So khớp các đặc điểm giữa các hình ảnh để xác định tư thế tương đối (vị trí và hướng) của mỗi hình ảnh.
4. Tái tạo: Sử dụng các tính năng phù hợp để sắp xếp tam giác các điểm 3D trong cảnh và tạo biểu diễn đám mây điểm 3D.
5. Tinh chỉnh: Tinh chỉnh việc tái tạo bằng cách liên tục cải thiện các ước tính tư thế và điều chỉnh đám mây điểm 3D.

Có nhiều thư viện phần mềm và công cụ có sẵn để thực hiện SFM, bao gồm OpenCV, COLMAP và MeshLab. Các thư viện này cung cấp các hàm và lớp dựng sẵn giúp bạn dễ dàng thực hiện SFM trên hình ảnh của riêng mình.