深度图像匹配：开源项目教程

深度图像匹配：开源项目教程

1. 项目介绍

深度图像匹配（DEEP-IMAGE-MATCHING，简称DIM）是一个用于多视角图像匹配的工具箱，旨在支持结构从运动（SfM）软件。它结合了最先进的深度学习和传统手工特征提取方法，支持高分辨率格式和旋转图像。DIM既支持命令行界面（CLI）也支持图形用户界面（GUI），并且可以与多种SfM软件兼容，如COLMAP、OpenMVG、MICMAC等。

2. 项目快速启动

以下是快速启动DIM项目的步骤：

首先，创建一个conda环境并激活它：

conda create -n deep-image-matching python=3.9
conda activate deep-image-matching

接着，升级pip并克隆仓库：

pip install --upgrade pip
git clone https://github.com/3DOM-FBK/deep-image-matching.git
cd deep-image-matching

安装deep-image-matching：

pip install -e .

可选地，安装pycolmap：

pip install pycolmap==0.6.1

使用以下命令查看所有可用的CLI选项：

python main.py --help

例如，要在数据集上运行SuperPoint和LightGlue匹配，可以使用以下命令：

python main.py --dir assets/example_cyprus --pipeline superpoint+lightglue

这里，--dir 参数定义了处理目录，所有结果将保存在此目录中。该目录必须包含一个名为 images 的子文件夹，其中存储了所有的图像。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 图像重建：使用DIM对一系列图像进行特征提取和匹配，进而进行3D重建。
• 图像检索：利用深度学习特征提取器进行图像检索。

最佳实践

• 数据准备：确保所有图像都存储在指定的 images 子文件夹中。
• 特征选择：根据项目需求和图像特点选择合适的特征提取器和匹配器。

4. 典型生态项目

• COLMAP：用于图像重建的开源多视角立体匹配系统。
• OpenMVG：一个开源的SfM库，用于从一系列图像中创建3D模型。
• MICMAC：用于摄影测量和遥感处理的通用软件包。

以上就是关于深度图像匹配开源项目的使用教程。希望对您有所帮助！