SphereSfM：实现球形图像的稀疏重建

SphereSfM：实现球形图像的稀疏重建

SphereSfM SfM for sphere image 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/SphereSfM

项目介绍

SphereSfM 是一个开源项目，旨在利用增量结构从运动（Incremental Structure from Motion, SfM）技术，对等距矩形投影（EquiRectangular Projection, ERP）格式的球形图像进行稀疏重建。随着球形相机如 Insta360 和 Ricoh theta 的流行，球形图像在复杂城市场景的三维建模中越来越受到重视，尤其是用于地面附近的建筑和街道的建模。SphereSfM 提供了一个图像定向的软件包，可以集成到 SfM-MVS 工作流程中。

项目技术分析

SphereSfM 采用了 ColMap 作为其 SfM 引擎，这是一个广泛使用的开源多视图立体匹配系统。通过集成 ColMap，SphereSfM 能够处理球形图像并提供一个完整的从图像特征提取到稀疏重建的流程。项目利用了以下技术：

• 相机模型和参数处理：通过读取图像的相机模型和参数，SphereSfM 能够正确处理球形图像的几何特性。
• 特征提取与匹配：项目支持从图像中提取特征，并进行特征匹配，以确定图像之间的空间关系。
• 稀疏重建：基于增量的 SfM 方法，SphereSfM 能够逐步构建出场景的三维稀疏点云。

项目及技术应用场景

SphereSfM 的主要应用场景包括但不限于：

• 城市建模：利用球形相机捕获的城市图像，通过 SphereSfM 进行三维建模，为城市规划、虚拟现实和增强现实提供支持。
• 环境监测：在环境监测中，SphereSfM 可以用于分析球形图像中的变化，如城市绿化、建筑变化等。
• 科学研究：在地理信息系统（GIS）、遥感等领域，SphereSfM 可用于处理球形图像，以进行更深入的空间分析。

项目特点

SphereSfM 项目具有以下特点：

1. 集成成熟引擎：通过集成 ColMap，保证了项目的稳定性和效率。
2. 支持多种数据格式：项目支持 ERP 格式的球形图像，并能够处理多种数据源。
3. 易于使用：提供图形用户界面（GUI）和命令行界面，用户可以根据自己的喜好和工作流程选择使用方式。
4. 开放性和扩展性：SphereSfM 的代码开源，允许用户根据自己的需求进行定制和扩展。

以下是关于 SphereSfM 的详细使用步骤：

创建数据库

colmap database_creator --database_path ./colmap/database.db

特征提取

colmap feature_extractor 
--database_path ./colmap/database.db 
--image_path ./images 
--ImageReader.camera_model SPHERE 
--ImageReader.camera_params "1,3520,1760" 
--ImageReader.single_camera 1 
--ImageReader.camera_mask_path ./camera_mask.png 
--ImageReader.pose_path ./POS.txt

特征匹配

colmap spatial_matcher 
--database_path ./colmap/database.db 
--SiftMatching.max_error 4 
--SiftMatching.min_num_inliers 50 
--SpatialMatching.is_gps 0 
--SpatialMatching.max_distance 50

稀疏重建

colmap mapper 
--database_path ./colmap/database.db 
--image_path ./images 
--output_path ./colmap/sparse 
--Mapper.ba_refine_focal_length 0 
--Mapper.ba_refine_principal_point 0 
--Mapper.ba_refine_extra_params 0 
--Mapper.sphere_camera 1

显示模型

colmap gui --database_path ./colmap/database.db --image_path ./images --import_path ./colmap/sparse/0

立方体转换

colmap sphere_cubic_reprojecer --image_path ./images --input_path ./colmap/sparse/0/ --output_path ./colmap/sparse-cubic

通过以上步骤，用户可以轻松地使用 SphereSfM 进行球形图像的稀疏重建。SphereSfM 的开源特性和高效的算法设计使其成为球形图像处理领域的一个有力工具。

SphereSfM SfM for sphere image 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/SphereSfM