VisualSFM的使用方法

最新推荐文章于 2025-05-22 13:51:52 发布

陈不在小胖了

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分类专栏： sfm 文章标签： SFM 三维重建 VisualSFM

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012989207/article/details/45032469

本文详细介绍了使用VisualSFM进行三维重建的过程，包括匹配特征点、运动恢复结构、稀疏和密集重建。通过SIFT算法提取特征，利用Bundler进行相机位置计算，结合PMVS/CMVS实现点云重建，最后生成3D模型。文章提供了安装和操作VisualSFM的步骤，并展示了不同重建阶段的效果。

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照片重建的主要步骤：

1.找出各张图片中的特征点，进行两两匹配；

要求能够精确识别物体的局部特征，并且进行快速准确的匹配。现常用的算法是由Dacid Lowe提出的SIFT方法。

2.根据匹配结果，利用射影定理计算得到相机位置等场景信息；

此步又称运动恢复结构（Structure from Motion），或稀疏重建（Sparse Reconstruction）。结果的衡量标准注意是准确性，现常用是基于Lecenberg-Marquardt算法的Bundler。

3.运用场景信息与原始照片，得到照片中物体的3D点云；

此步又称密集重建（Dense Reconstruction）。运用多视立体重建（Multi-view Stereo Reconstruction），得到3D点云。点云质量受到处理图像精度的执行效率、重建精度和完整性影响，目前最好的算法是PMVS。

4.根据3D点云构建3D模型；

将点连成面，才可在一般三维建模软件中使用。现常用的是泊松表面重建算法（Possion Surface Reconstruction）。

VisualSFM的基本理念是SFM（Structure From Motion）：

Structure from motion (SfM) is a range imaging technique; it refers to the process of estimating three-dimensional structures from two-dimensional image sequences which may be coupled with local motion signals. It is studied in the fields of computer vision and visual perception. In biological vision, SfM refers to the