SFM与MVS区别

最新推荐文章于 2025-04-12 20:35:53 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-12 20:35:53 发布 · 5.7k 阅读 · 22 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

简单说明

SFM是Structrue From Motion(从运动恢复结构)。MVS是Multi View Stereo(多视图立体)，SFM生成的是稀疏点云，恢复相机之间的几何关系，MVS生成的是密集点云。由sfm获得的一些相机参数和相机之间的几何关系，而MVS是对上面步骤的细化从而产生所谓的密集重构。

学习资料

基于图像的大规模场景三维重建(上)：https://www.leiphone.com/news/201711/9dxX6g30dlEoqvPZ.html
基于图像的大规模场景三维重建(下)：https://www.leiphone.com/news/201711/s6CHNAyjurPPyKiz.html

 

更多《计算机视觉与图形学》知识，可关注下方公众号：
在这里插入图片描述

SFM与MVS的区别
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
10-08 768
但是，有一个问题: PMVS2执行相当复杂的优化，可能会非常缓慢，或者在大图像序列上占用天文数字的内存。然后，CMVS将把每个PMVS2输出合并到一个统一的详细模型中SfM旨在使用结构化（但未知)的图像序列执行3D重建，而MVS是基于人类立体视觉的双视立体视觉的概括。由于它适用于更受约束的问题(因为它们已经具有每个图像的摄像机参数，例如位置，旋转，焦点等)，因此MVS将在2D特征未正确(或无法正确检测)的区域上计算3D顶点或匹配。2D特征的特点:可以可靠的表示高度纹理区域或者粗糙的几何形状。
SFM、MVS特点、作用、关系、区别、联系 SFM(structure from motion 从运动恢复结构)和MVS(multi-view stereo 多视图立体视觉)区别和联系
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
01-23 1365
SFM(structure from motion 从运动恢复结构)和MVS(multi-view stereo 多视图立体视觉)
MVS、SFM的区别和联系（双目相机重建步骤、SFM重建步骤、MVS重建步骤、SFM 和MVS 各自的目的、传统MVS和深度学习MVS对比）
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
09-10 1316
本文介绍了三种三维重建方法：双目三维重建、SFM（运动推断结构）和MVS（多视图立体）。双目重建需要预先标定相机参数，通过立体匹配生成视差图和深度图；SFM从多视角图像中恢复稀疏三维结构和相机位姿；MVS则在已知相机位姿下进行稠密重建。传统MVS依赖几何匹配，易受纹理缺失影响，而深度学习MVS通过代价计算和深度优化提升精度。三种方法的主要区别在于输入要求（标定/非标定）、输出密度（稀疏/稠密）和适用场景（静态/动态）。MVS通常需结合SFM的相机位姿结果进行稠密重建。
SFM 与MVS的区别
热门推荐
weeeeeida的博客
09-30 1万+
参考问题 Structure from Motion(SFM) Multi View Stereo(MVS) 使用开源工具pipeline: Bundler(SFM) -> CMVS(MVS) -> PMVS2(MVS) 回答： sfM 和MVS两者互补，它们基于不同的假设。且他们的输入也不相同。 sfM： （bundler, VisualSFM, OpenMVG） input： 一组...
SFM与MVS
qq_46454669的博客
04-01 1977
SFM是可以重建稀疏点云的和相机参数(内外)， 主要目的是：estimating the geometry of the scene and camera poses from a set of images. 使用场景最多还是标定相机内外参。MVS重建的是稠密点云。输入的数据：SFM是没有标定的图像，而MVS输入的是标定的图像(具有相机参数)，PS:相机参数可以通过SFM标定，所以如果从一组图像中重建三维模型，我们可以首先采用SFM标定相机内外参，然后根据标定结果进行稠密点云重建。
基于SfM-MVS的高山区无人机航摄数据处理.pdf
08-15
在详细分析“基于SfM-MVS的高山区无人机航摄数据处理”这一文件时，我们需要从无人机航摄技术、SfM-MVS技术、以及在高山地区地形测绘的应用三个方面来进行知识点的梳理。 首先，无人机航摄技术是指利用无人机搭载...
SFM和MVS精选参考论文pdf集合
03-28
SFM和MVS精选参考论文pdf集合，有学习SFM和MVS的同学可参考学习。
基于视觉SFM+MVS的三维重建程序c++源码(带GUI界面).zip
07-24
基于视觉SFM+MVS的三维重建程序c++源码(带GUI界面).zip 该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工...
SFM(structure from motion 从运动恢复结构)和MVS(multi-view stereo 多视图立体视觉)
Vpn_zc的博客
05-06 1万+
主要目的：SFM是重建稀疏点云的，MVS重建的是稠密点云。 输入的数据：SFM是没有标定的数据，而MVS输入的是标定的数据。 为什么SFM无法重建出稠密的点云，但是MVS可以？ SFM中我们用来做重建的点是由特征匹配提供的！这些匹配点天生不密集！MVS则几乎对照片中的每个像素点都进行匹配，几乎重建每一个像素点的三维坐标，这样得到的点的密集程度可以较接近图像为我们展示出的清晰度。 SFM和MVS关系 SFM给MVS算好了输入视角的位姿,内参,稀疏点云以及它们的共视关系,MVS再利用这些信息以及彩色图
三维重建 SFM 与MVS
jacke121的专栏
04-15 4573
Structure from Motion(SFM) Multi View Stereo(MVS) 使用开源工具pipeline: Bundler(SFM) -> CMVS(MVS) -> PMVS2(MVS) 回答： sfM 和MVS两者互补，它们基于不同的假设。且他们的输入也不相同。 sfM： （bundler, VisualSFM, OpenMVG） input： 一组图片 output： 场景粗糙的3D形状（稀疏重建）， 还有每张图片对应的相机参数。 sfm只能稀疏重建的原因..
MVStudio:集成的SfM（运动结构）和MVS（多视图立体声）解决方案
05-02
关于 MVStudio是一种轻巧，易于使用的集成SfM（运动结构）和MVS（多视图立体声）解决方案。 它旨在学习/研究3D计算机视觉。 预建的二进制文件 预编译的可执行文件（适用于macOS ， Linux和Windows ）可在下载。 从源构建 MVStudio依赖于某些第三方库，并且所有依赖项（Qt除外）都包含在发行版中。 要构建MVStudio，您需要Qt，CMake，当然还需要一个编译器： 支持>= C++11的编译器 MVStudio已在macOS（Xcode> = 8），Windows（MSVC> = 2015）和Linux（GCC> = 4.8，Clang> = 3.3）上进行了测试。 如今的机器通常会提供更高的，因此您应该能够在几乎所有平台上构建MVStudio。 有很多选择来构建MVStudio。 选择以下一项（或您熟悉的任何一项）： 选项1：使用可以直接处理CMa
SFM（三维重建技术）
12-03
三维重建，将不同视角的多张图片处理成物体三维信息的方法，简明易懂。。。
Structure from Motion (SFM) Photogrammetry
03-03
地形数据测量是许多地貌研究应用程序的基本方面，尤其是那些包括地形监测和地形变化研究的应用程序。然而，大多数测量技术需要相对昂贵的技术或专门的用户监督。 Motion（SfM）摄影测量技术的结构通过允许使用消费级数码相机和高度自动化的数据处理（可以免费使用）减少了这两个限制。因此，SfM摄影测量法提供了快速，自动化和低成本获取3D数据的可能性，这不可避免地引起了地貌界的极大兴趣。在此贡献中，介绍了SfM摄影测量的基本概念，同时也承认了其传统。举几个例子来说明SfM在地貌研究中的应用潜力。特别是，SfM摄影测量为地貌学家提供了一种工具，用于在一定范围内对3-D形式进行高分辨率表征，并用于变化检测。 SfM数据处理的高度自动化既创造了机遇，也带来了威胁，特别是因为用户控制倾向于将重点放在最终产品的可视化上，而不是固有的数据质量上。因此，这项贡献旨在指导潜在的新用户成功地将SfM应用于一系列地貌研究。 关键词：运动结构，近距离摄影测量，智能手机技术，测量系统，表面形态echnology reduces both these constraints by allowing the use of consumer grade digital cameras and highly automated data processing, which can be free to use. SfM photogrammetry therefore offers the possibility of fast, automated and low-cost acquisition of 3-D data, which has inevitably created great interest amongst the geomorphological community. In this contribution, the basic concepts of SfM photogrammetry are presented, whilst recognising its heritage. A few examples are employed to illustrate the potential of SfM applications for geomorphological research. In particular, SfM photogrammetry offers to geomorphologists a tool for high-resolution characterisation of 3-D forms at a range of scales and for change detection purposes. The high level of automation of SfM data processing creates both opportunities and threats, particularly because user control tends to focus upon visualisation of the final product rather than upon inherent data quality. Accordingly, this contribution seeks to guide potential new users in successfully applying SfM for a range of geomorphic studies.
SFM/MVS_NERF_3DGAUSS三维重建
最新发布
weixin_41245988的博客
04-12 878
是一种经典的SFM/MVS开源框架，Correspondence Search时，首先对所有图片进行特征提取Feature Extraction，然后进行特征匹配match，匹配分为暴力两两匹配和按序列匹配等的多种方式，最后进行几何校验Geometric Verification，通过对极几何等约束删除异常匹配Incremental Reconstruction时，首先选取匹配较好两帧进行初始化nitialization(选取策略优化)，类似ORBSLAM根据F/H比值选取分解F或H矩阵进行初始化；
SFM&MVS
dinghhhhh的博客
10-30 1055
Method SFM(Structue from Motion) MVS(Multiple-View Stereo) Libriry Bundler OpenMVG VisualSFM PMVS2(Patch-based Multi-view Stereo Software...
（长文）基于图像的三维重建（SFM+MVS+MVSNET+点云重建）
qq_60225495的博客
07-19 1408
一、三维视觉的核心问题 三维视觉的核心问题是通过海量的二维图像，还原现实场景的三维结构、场景的语义信息、相机的空间位姿（如下图）。同时，我们希望得到的信息具备几何精确性、场景完整性、语义准确性、高效矢量表达等特性。 二、三维视觉与视觉计算框架 其中，2.5维深度图指以观察者为视点的深度图。不过它只能看到物体可见表面的深度。而三维模型指的是物体不变量，任何观察视角下，重建出来的物体形状都不会发生改变。 三、三维视觉与类脑计算 四、三维几何视觉的核心问题 三维几何视觉核心问题即场景结构+相机位姿+(相机参
【public】借助openMVG、openMVS,使用自己的数据实现三维重建pipeline（SFM+MVS）
小rivaaaa的博客
08-10 2844
借助openMVG、openMVS,使用自己的数据实现三维重建pipeline（SFM+MVS）0、PRE1、openMVG部分1.1、实验设计1.2、实验分析及代码实现1.2.1、实验1 （重点分析，详细理解代码）1.2.1.1、匹配问题1) 理论分析2） 代码实现1.2.1.2、实验结果1.2.2、实验21.2.3、实验31.2.4、实验4、5、91.2.6、实验61.2.7、实验71.2.8、实验8-11.2.9、实验8-21.3、代码进一步理解1.4、注意事项2、openMVS部分 0、PRE 为确
SLAM、SFM、MVG与MVS的区别和联系
今天写代码了吗
05-13 6369
看了许多与本人研究方向有关的论文，经常涉及到SLAM、SFM、MVG、MVS的范畴，这几个部分有很大的相似之处，但侧重点有所不同，所以根据目标所设计的策略有所不同。 以下是本人的理解，如果有问题，欢迎在评论区指出、探讨。 1.SLAM（Simultaneous Localization and Mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization） 顾名思义，同步定位与建图，目的是让在未知的环境中的机器人（无人机、无人车等等）边走边确定自己的定位的同时描绘
基于SFM，MVS的水果表面重建技术
Hhsh672772的博客
05-04 647
水果表面三维重建工作
sfm和mvs区别
03-12
### 结构从运动(SfM)与多视图立体视觉(MVS)的区别 #### SfM的特点 SfM是从一系列不同视角拍摄的图像集中恢复场景的三维结构和摄像机的姿态参数的技术。该方法主要关注于通过分析物体在连续帧中的移动来计算其空间位置，从而建立稀疏点云模型并确定各相机的位置与姿态[^3]。 #### MVS的特点 相比之下，MVS侧重于利用已知或预先估算好的多个视角下的摄像机参数（包括内外方位元素），通过对同一场景的不同角度成像进行密集匹配以生成高分辨率的深度图或者稠密点云数据[^2]。 #### 工作流程上的差异 - **前期准备** - 对于SfM而言，在处理之前通常不需要精确知道各个摄影设备的具体摆放情况；相反，它能够自动解析出这些信息作为输出的一部分。 - 而对于MVS来说，则往往依赖于外部提供的较为准确的摄像装置配置资料作为输入条件之一。 - **中间过程** - 在执行过程中，SfM会先定位特征点并通过三角化形成初步的空间坐标系框架——即所谓的“骨架”部分； - 接着由MVS接手这项工作，基于前述成果进一步细化表面细节直至获得完整的外形轮廓描述——相当于给这个‘骨架’添上肌肉皮肤等软组织[^4]。 - **最终产物** - 经过上述步骤之后，SfM所能产生的主要是关于对象形状的大致概括表示形式，比如一些离散分布的关键节点组成的网络状图形； - 可是经由MVS加工后的成品则更加贴近真实世界里的实体模样，因为后者能提供更为详尽全面的数据集用于描绘目标的整体外观特性[^1]。 ```python # Python伪代码展示两者的工作流简化版实现思路 def sfm(images): # Step 1: 特征检测与匹配 keypoints, matches = detect_and_match_features(images) # Step 2: 初始重建 (PnP or BA) camera_poses, sparse_point_cloud = initial_reconstruction(keypoints, matches) return camera_poses, sparse_point_cloud def mvs(camera_poses, images): dense_point_cloud = [] for i in range(len(images)): depth_map_i = estimate_depth(i, camera_poses[i], images[i]) fused_points = fuse_with_existing(dense_point_cloud, depth_map_i) dense_point_cloud.extend(fused_points) return dense_point_cloud ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值