structure from motion的代码

资 源 简 介

structure from motion的代码

详 情 说 明

Structure from Motion (SfM) 是计算机视觉中一种从二维图像序列恢复三维场景结构的技术。其核心思路是通过分析多张图像中匹配的特征点，同时估计相机位姿和三维点坐标。

### 1. 特征提取与匹配 首先对每张图像提取局部特征（如SIFT、SURF或ORB），然后在图像对之间进行特征匹配。这一步骤的关键是保证匹配的准确性，通常会使用RANSAC算法结合基础矩阵或单应矩阵过滤误匹配。

### 2. 相机位姿估计 通过2D-2D匹配点对，计算本质矩阵或单应矩阵，进而分解出相机相对位姿（旋转和平移）。对于多视图，一般采用增量式或全局式方法优化相机位姿，其中增量式SfM先初始化两视图，再逐步添加新视图，而全局式SfM则同时优化所有相机参数。

### 3. 三角测量 已知相机位姿后，利用多视图几何中的三角测量方法将匹配的2D点反投影到三维空间，得到初始3D点云。为了提高精度，通常使用光束平差法（Bundle Adjustment）同时优化相机位姿和3D点坐标。

### 4. 稠密重建（可选） 在稀疏点云的基础上，可以通过多视图立体视觉（MVS）进一步生成稠密点云或网格模型。

SfM的代码实现通常依赖于开源库，如COLMAP、OpenMVG或TheiaSfM，这些库封装了上述核心步骤，并提供高效的优化策略。实际应用中还需考虑特征匹配的鲁棒性、相机畸变校正以及大规模场景的优化效率等问题。