高效初始位姿图生成算法在全局 SfM 中的应用

全局结构光三维重建（Structure from Motion, SfM）是计算机视觉中的一项重要任务，旨在通过从不同视角捕获的图像序列恢复场景的三维结构。在这个过程中，生成准确的初始位姿图对于后续的重建步骤至关重要。本文将介绍一种针对全局 SfM 的高效初始位姿图生成算法，并提供相应的源代码实现。

算法概述：
该算法主要包括以下步骤：

1. 图像特征提取与匹配：对输入的图像序列进行特征提取，并利用特征描述符进行特征匹配，以建立图像之间的对应关系。
2. 基础矩阵估计：利用匹配的特征点对，通过基础矩阵估计算法计算图像对之间的基础矩阵，从而得到初始的相机位姿估计。
3. 初始位姿图生成：根据相机位姿估计和基础矩阵，构建一个初始的位姿图，其中每个节点表示一个相机位姿，边表示相机之间的约束关系。
4. 位姿图优化：对初始位姿图进行优化，以提高位姿估计的准确性。优化过程可以使用图优化算法，如图优化器库g2o等。
5. 重建结果生成：根据优化后的位姿估计，通过三角化等方法计算场景中的三维点云，从而得到最终的三维重建结果。

源代码实现：
下面是一个简化的示例代码，展示了算法的主要实现步骤。请注意，这只是一个简化的示例，实际应用中可能需要更多的细节处理和算法优化。