openMVG::sfm::SfM_Data数据结构形式总结

本文详细介绍了openMVG库中用于结构化从运动(Structure from Motion, SfM)的数据结构openMVG::sfm::SfM_Data,包括view图像、Pose3位姿、IntrinsicBase相机内参基类以及Landmark和Observation的定义。" 132808793,19687574,Matlab实现正交扩展移动-移动衰落信道模拟,"['matlab', '无线通信', '信道模拟', 'OFDM']

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因为项目中需要用到openMVG::sfm::SfM_Data,这里总结一下它的具体数据结构形式。

首先来看结构体定义:

struct SfM_Data
{
  /// Considered views
  Views views;
  /// Considered poses (indexed by view.id_pose)
  Poses poses;
  /// Considered camera intrinsics (indexed by view.id_intrinsic)
  Intrinsics intrinsics;
  /// Structure (3D points with their 2D observations)
  Landmarks structure;
  /// Controls points (stored as Landmarks (id_feat has no meaning here))
  Landmarks control_points;

  /// Root Views path
  std::string s_root_path;
}

view图像的定义:

/// A view define an image by a string and unique indexes for the view, the camera intrinsic & the pose
struct View
{
  // image path on disk
  std::string s_Img_path;

  // Id of the view
  IndexT id_view;

  // Index of intrinsics and the pose
  IndexT id_intrinsic, id_pose;

  // image size
  IndexT ui_width, 
### 使用OpenMVG进行效果展示 为了更好地理解 OpenMVG 的功能及其实际应用场景,下面提供了一个具体的实例来说明如何使用此工具实现多视角几何重建。 #### 安装与配置 首先需要安装 OpenMVG 软件包。可以从官方网站获取最新版本并按照官方文档完成编译和设置过程[^1]。 #### 数据准备 选择一组具有重叠区域的照片作为输入数据集。这些图片应该覆盖同一场景的不同角度,以便后续处理能够提取足够的特征点用于匹配计算。 #### 运行流程概述 通过命令行调用 OpenMVG 提供的功能模块依次执行以下操作: - **图像描述子提取** 利用 SIFT 或者 AKAZE 特征检测器从每张照片中抽取局部不变量描述符。 - **两两图像间特征匹配** 对所有可能成对组合的两张相片之间寻找共同存在的兴趣点,并建立初步对应关系列表。 - **增量式结构恢复 (Incremental Structure-from-Motion, SFM)** 基于上述得到的关键帧关联信息逐步构建稀疏三维模型,同时估计各摄像机的姿态参数。 - **全局优化** 应用光束法平差技术调整整体坐标系下的位置分布情况,减少累积误差影响最终成果质量。 ```bash # 创建项目目录并将原始素材放置于此处 mkdir my_project && cd $_ cp /path/to/images ./images/ # 执行SfM管道中的各个阶段任务 openMVG_main_SfMInit_ImageListing -i images/ -o sfm_data/ openMVG_main_ComputeFeatures -i sfm_data/sfm_data.json -o features/ openMVG_main_ComputeMatches -i sfm_data/sfm_data.json -g e -r 0.8 -n ACRF -o matches/ openMVG_main_IncrementalSfM -i sfm_data/sfm_data.json -m matches/ -o reconstruction/ ``` #### 可视化结果呈现 一旦完成了以上步骤,则可以在 `reconstruction` 文件夹内找到生成好的 `.ply` 格式的点云文件以及其他辅助资料。借助第三方软件比如 MeshLab 即可直观查看重建后的三维空间布局状况。
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