了解计算机视觉中的运动结构 (SFM)

SFM 代表“运动结构”。它是一种计算机视觉技术，用于从 2D 图像序列重建 3D 场景。 SFM 背后的基本思想是利用场景中物体的运动来估计场景的 3D 结构。在 SFM 中，从不同的视点拍摄同一场景的多个图像。通过分析这些图像，算法可以确定场景中对象的 3D 位置并创建场景的 3D 点云表示。这可用于广泛的应用，例如机器人、增强现实和虚拟现实。 SFM 管道的主要步骤通常包括： 1。图像采集：从不同视点捕获场景的多幅图像。
2．特征提取：从每个图像中识别并提取特征（例如角点或边缘）。
3．匹配：匹配图像之间的特征，以确定每个图像的相对姿势（位置和方向）。
4．重建：使用匹配的特征对场景中的 3D 点进行三角测量并创建 3D 点云表示。
5。细化：通过迭代改进位姿估计和调整 3D 点云来细化重建。有许多软件库和工具可用于执行 SFM，包括 OpenCV、COLMAP 和 MeshLab。这些库提供了预构建的函数和类，使您可以轻松地在自己的图像上执行 SFM。