sfm

最新推荐文章于 2024-10-31 23:19:36 发布
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LALANDLI
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增量式sfm复现实践——成果展示、易错问题总结及体会
zeeq的博客
12-12 4356
  理论学习+编程实战，三个月的时间，算是把增量式sfm（在我们领域也叫空三）给复现了出来。先上成果图，然后简要说一些复现sfm过程中需要注意的点，最后谈谈自己的心得体会。 1 成果展示 Fig.1 用于重建的20张无人机拍摄的图像   Fig.2 增量式sfm重建出来的稀疏点云   Fig.3 按高程赋色的稀疏点云   Fig.4 BA后的20张图像位姿（仅显示出空间位置xyz）     照片拍摄时，无人机是从图像001一直拍摄到020的，与gps给出的位姿数据进行对比，其空间位置基本上是在一条直线
visualSFM:适用于 Ubuntu1404 的 VisualSFM
06-07
视觉SFM 在 github 上使用来自 pmoulon 的 pmvs/cmvs 按照那里的说明进行编译应该注意，在执行 cmake 时应在 program/ 而不是 program/main 中创建 outputlinux 文件夹，否则为 tinycthread不会被包括在内，从而导致编译错误 siftGPU 可能会被编译，但 CUDA 可能无法正常运行，因为如果 siftGPU 的 makefile 中的路径 sepcified（称为“simple_find_cuda”）失败，那么它会将不支持 CUDA 设置为默认值。 这可以通过简单地将第 14 行更改为“siftgpu_enable_cuda = 1”（将 0 更改为 1）来解决 其他第三方程序可以按照 Scott Sawyer 的教程进行正确编译
SFM算法流程及其原理
11-28
structure from motion 流程图及其原理，很好的入门教材
VINS-Mono+Fusion源码解析系列（十三）：纯视觉SFM
LDST_优快云的博客
10-25 900
假设滑窗中一共有11帧，首先需要选取一个枢纽帧，利用枢纽帧和最后一帧通过求出这两帧之间的相对位姿。对枢纽帧的要求是：一方面要求枢纽帧离最后一帧尽可能远，因为离最后一帧比较近时，二者之间的平移比较小，使得三角化精度较差，甚至会无法进行对极约束（平移为零的情况）。另一方面，要求枢纽帧与最后一帧之间不能距离太远，否则会使得二者之间关联的特征点比较少，导致求解出的位姿可信度不高，并且无法三角化出尽可能多的点。因此，在保证匹配点足够多的情况下，枢纽帧离最后一帧应该尽可能远，如下图中选取第4帧作为枢纽帧。
SFM原理简介
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lpj822的专栏
10-24 9万+
Structure From Motion SFM简介 通过相机的移动来确定目标的空间和几何关系，是三维重建的一种常见方法。它与Kinect这种3D摄像头最大的不同在于，它只需要普通的RGB摄像头即可，因此成本更低廉，且受环境约束较小，在室内和室外均能使用。 SFM基本原理 小孔相机模型 在计算机视觉中，最常用的相机模型就是小孔成像模型，它将相机的透镜组简化为一个小孔...
Sfm方法过程及原理
I feel lost
04-06 5万+
1. 算法简介       SFM算法是一种基于各种收集到的无序图片进行三维重建的离线算法。在进行核心的算法structure-from-motion之前需要一些准备工作，挑选出合适的图片。    先从图片中提取焦距信息(之后初始化BA( Bundle adjust)需要)，然后利用SIFT等特征提取算法去提取图像特征，用kd-tree模型去计算两张图片特征点之间的欧式距离进行特征点的匹配，从而找...
三维重建-SFM（合集）
08-27
三维重建--SFM（合集） 三维重建--SFM（合集） 三维重建--SFM（合集） 三维重建--SFM（合集） 三维重建--SFM（合集）三维重建--SFM（合集） v 三维重建--SFM（合集） v 三维重建--SFM（合集）三维重建--SFM（合集...
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OPENCV SFM 多视图三维重建
01-03
OpenCV库是这个领域的强大工具，提供了多种用于结构化从运动（Structure from Motion，简称SFM）的算法。本项目“OPENCV SFM 多视图 三维重建”显然旨在利用OpenCV实现这一过程。 首先，我们来理解一下OpenCV。...
三维重建项目-使用OpenCV+SFM实现三维重建算法-优质项目实战.zip
10-17
在三维重建项目中，OpenCV和SFM（Structure from Motion，运动从结构）是两个关键技术点。 OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量...
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sfm算法python实现
06-14
sfm算法运行效果可前往https://www.bilibili.com/video/BV1sY4y1G7Lg?spm_id_from=333.999.list.card_archive.click&vd_source=e8f9d8e0215b5f0f5af60e2c77580aa9
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sfm双目重建python版本
03-12
【标题】"sfm双目重建python版本"指的是使用Python编程语言实现的一种结构化光度测量（Structure from Motion，简称SFM）技术，用于通过两幅图像数据进行三维场景重建。在计算机视觉领域，SFM是一种重要技术，它可以...
单目视觉（2）：SFM之概述(一)
吕爽
04-14 8845
SFM: Struct From Motion 概述(一) SFM: Struct From Motion 概述(一) 特征提取 特征匹配 矩阵计算 三维重建 参数优化 References 特征提取 特征点是图像中的一些特殊点，具有一些特殊的属性。这样的特征点相对于一些普通的点具有相对较多的信息量。我们可以根据这样的特征点，来描述图像中的关键信息。图像特征主要包括线...
vins 解读_VINS-Mono 代码详细解读6——视觉SFM详解 initialStructure（）
weixin_29143339的博客
01-07 1467
视觉部分流程图该图来自于极品巧克力的博客Estimator类本文将重点讲解ProcessImage()函数 1.检查两帧的视差判断是否为关键帧f_manager.addFeatureCheckParallax（）在 VINS-Mono 代码详细解读——feature_manager.cpp中已经解释2.IMU预积分 IntegrationBase 在 VINS-Mono 代码详细解读——IMU离...
基于图像的三维重建——增量式SFM(7)
AAAA202012的博客
05-03 3573
文章目录前言流程图关键步骤 前言 目前主流的SfM（Structure from Motion，运动结构恢复）可以分为三大类型，一种是全局式的，一种是增量式的。全局式sfm是先对所有的图像计算匹配关系、进行三角化生成三维点、通过pnp估计出位姿，然后用BA（Bundle Adjustment）进行一个整体的优化。增量式sfm则是一边三角化和pnp，一边进行局部ba。 流程图 关键步骤 特征点提取与匹配：在无序图像中两两进行匹配，得到相应的匹配点； 图像连接图构建：从给定文件中读取焦距f，由相应匹配点
Mastering Opencv ch4：SFM详解（一）
chuhang_zhqr的博客
10-27 8308
从运动中恢复结构以便能更好的通过摄像机移动来提取图像几何结构。在书中为了使用单目相机，一个离散且稀疏的视频帧集合，而不是连续的视频流。这在后面两两循环组合配对提供了方便性。主要内容： 1：从两幅图像估计摄像机的运动姿态。 2：重构场景 3：从视图中重构 4：重构细化 5：可视化三维点云I：假定使用一个标定过的摄像机——一个先前标定过的摄像机。前面的博客也提到如何进行相机标定。因此，我们假定
视觉SFM详解及松耦合初始化
lqql2012的博客
09-18 1371
0整体框架 1 数据预处理 camera： 1）提取Harris角点，KLT金字塔光流跟踪相邻帧；2）2 维特征点先矫正为不失真的，然后在通过外点剔除后投影到一个单位球面上；3）去除异常点：先进行F矩阵测试，通过RANSAC去除异常点；4）关键帧选取：1、当前帧相对最近的关键帧的特征平均视差大于一个阈值就为关键帧（因为视差可以根据平移和旋转共同得到，而纯旋转则导致不能三角化成功，所以这一步需要IMU预积分进行补偿）2、当前帧跟踪到的特征点数量小于阈值视为关键帧； IMU： 1...
从二维图像到三维重建：由运动到结构（SfM）的完整流程推导【含数学原理及推导】
qq_22841387的博客
10-31 6171
运动（Motion）：相机的姿态，即相机在空间中的位置和方向，通过旋转矩阵（R）和位移向量（t）描述。运动信息的恢复帮助我们确定相机在拍摄不同图像时的相对位置和视角。结构（Structure）：物体的三维几何形状，通常是场景的三维点云。通过对多张图像的分析，SfM可以生成稀疏的三维点云模型，甚至可以在进一步的多视图立体视觉（Multi-View Stereo, MVS）处理中生成更为密集的模型。本质矩阵EEE。
计算机视觉之三维重建-SFM系统
qq_42472662的博客
05-03 7502
SFM系统PnP问题二级目录三级目录 北邮三维重建课笔记 PnP问题 PnP问题：就是利用其中两个相机算出三维点坐标，再利用三维点坐标和第三个相机的像平面坐标求出第三个相机的外参数。（这样计算的速度快一点。） P3P求摄像机位姿。 二级目录 三级目录 ...
ubuntu20.04使用openmvg官网案例进行SFM稀疏重建
qq_42766387的博客
12-23 642
1、首先打开openMVG_Build/software/SfM文件夹，把tutorial_demo.py复制到一个文件夹里我是在桌面/text文件夹里。如下图所示：2、打开终端 输入 python tutorial_demo.py 3、会在文件夹中生成俩个文件，一个是数据集，另一个是输出文件夹tutorial_out，tutorial_out文件夹里面有俩个文件夹，一个是全局重建，一个是序列重建，用meshlab打开.ply文件即可查看稀疏重建结果。 参考官网：https://openmvg.readt
Sfm
最新发布
06-04
### Structure from Motion (SfM) 的核心概念与实现 Structure from Motion (SfM) 是一种基于多视图几何的三维重建技术，其目标是从一系列不同视角拍摄的图像中恢复出场景的三维结构以及相机的姿态信息。这一过程主要包括两个关键部分：**运动估计**（即相机姿态的估计）和**结构恢复**（即三维点云的重建）。以下是 SfM 的主要步骤及其相关细节： #### 1. 相机标定 在 SfM 流程中，相机内参通常需要提前获取或通过算法估计[^3]。尽管某些先进的 SfM 软件（如 COLMAP 和 VisualSfM）能够在无需显式标定的情况下运行，但内部仍然会进行隐式的相机参数估计。因此，相机标定并非严格必要，但在某些高精度应用中仍然是推荐的。 #### 2. 特征提取与匹配 为了从图像中恢复三维结构，首先需要提取图像中的特征点并进行匹配。常用的特征检测算法包括 SIFT、SURF 和 ORB 等。这些算法能够识别图像中的显著点，并通过描述子匹配找到跨图像的对应关系[^2]。 ```python import cv2 # 特征检测与匹配示例 sift = cv2.SIFT_create() keypoints_1, descriptors_1 = sift.detectAndCompute(image1, None) keypoints_2, descriptors_2 = sift.detectAndCompute(image2, None) matcher = cv2.BFMatcher() matches = matcher.knnMatch(descriptors_1, descriptors_2, k=2) ``` #### 3. 基础矩阵与本质矩阵计算 通过匹配的特征点对，可以计算基础矩阵 \( F \) 或本质矩阵 \( E \)，从而推导出相机的相对姿态。基础矩阵描述了两视图之间的几何约束，而本质矩阵则进一步结合了相机内参信息[^2]。 #### 4. 相机姿态估计 利用本质矩阵 \( E \)，可以通过奇异值分解（SVD）恢复相机的旋转矩阵 \( R \) 和平移向量 \( t \)。这一过程是 SfM 中的关键步骤之一，因为它直接影响到后续三维点的重建质量[^1]。 #### 5. 稀疏三维重建 一旦获得了相机的姿态信息，就可以通过三角化方法将匹配的特征点投影到三维空间中，形成稀疏点云。这一过程通常使用非线性优化方法（如 Bundle Adjustment）来提高重建精度。 ```python # 三角化示例 points_3d = cv2.triangulatePoints(projection_matrix1, projection_matrix2, point1, point2) points_3d /= points_3d[3] ``` #### 6. SFM 策略分类 根据图像数据的特点和处理方式，SfM 可分为以下三种主要策略： - **增量式**：从两张图像开始初始化，逐步添加新图像并更新三维模型。这种方法在无序图像数据集上表现良好，但可能受累积误差影响。 - **全局式**：一次性处理所有图像，适合大规模数据集，但计算复杂度较高。 - **层级式**：先将图像分组处理，再合并结果，兼具效率与精度。 ###
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