openMVG源码学习（1）：main_SfMInit_ImageListing

前言

        OpenMVG（Open Multiple View Geometry）是一个开源的项目，主要用于处理计算机视觉和摄影测量学中的多视图几何问题，尤其在三维重建领域有着广泛的应用。它通过一系列工具和算法，能够从一组无序的图像中恢复场景的稀疏三维结构，包括特征的提取与计算、特征点的匹配以及运动恢复结构的解算等步骤。OpenMVG支持多种相机模型，能够估计相机的内参和外参，并提供多种特征提取与匹配算法，如SIFT和SURF等，以满足不同的应用场景需求。

        该库使用C++编写，具有简洁的代码设计和良好的可读性，方便开发者进行二次开发和扩展。同时，它采用严格的测试驱动开发方式，确保了模块的稳定性和可靠性。此外，OpenMVG可以与其他开源项目（如OpenMVS、CMVS-PMVS）无缝结合，实现从稀疏点云到稠密点云、表面重建以及纹理映射的完整三维重建管线，从而满足从简单到复杂的各种三维重建需求。总之，OpenMVG以其强大的功能、灵活的扩展性和广泛的适用性，成为计算机视觉和三维重建领域中不可或缺的开源工具之一。

main_SfMInit_ImageListing

        这个程序主要用于从输入的图像集合中提取必要的信息（如包括图像目录、传感器宽度数据库文件、输出目录、相机内参、是否使用GPS姿态先验等），并生成一个用于后续三维重建的SfM（Structure from Motion）数据文件。

        从主函数的入口进入，通过命令行参数了解程序的输入。

命令行参数

• 程序支持的命令行参数及其对应的变量：

• -i imageDirectory：输入图像目录

• -d sensorWidthDatabase：传感器宽度数据库文件路径

• -o  outputDirectory：输出目录

• -f focal：焦距（以像素为单位）

• -k intrinsics：相机内参矩阵

• -c camera_model：相机模型

• -g group_camera_model：是否对相机模型进行分组

• -P use_pose_prior：是否使用GPS姿态先验

• -W prior_weights：姿态先验权重

• -m  gps_to_xyz_method：GPS坐标转换方法（0为ECEF，1为UTM）。

        如果用户没有提供任何参数，程序会抛出一个异常信息，接着程序会输出详细的使用说明：所有支持的命令行参数及其含义。

        将用户输入的命令行参数值输出到日志中，方便确认程序的配置是否正确

        接下来是进行一些必要的初始化操作，初始化图像属性，检查输入输出目录、解析传感器宽度数据库文件、内参矩阵等输入的参数都是有效的，避免出现错误。

生成图像列表文件sfm_data.json

        接下来的代码是程序的核心部分，负责处理输入图像目录中的所有图像，提取它们的图像属性（如尺寸、焦距等），并根据这些信息构建一个用于后续三维重建的SfM（Structure from Motion）数据结构sfm_data。

        获取指定输入图像目录 sImageDir 中的所有文件名，并将它们存储在 vec_image 中，对文件名列表进行排序

        初始化SfM数据结构，创建一个空的SfM数据结构 sfm_data，输入图像目录，获取SfM数据结构中的视图（views）和内参（intrinsics）的引用，以便后续添加图像视图和相机内参

        初始化进度条和错误报告流，显示处理图像进度，记录处理过程中遇到的错误信息

        遍历图像文件列表

        读取图像元数据，初始化图像属性变量（宽度、高度、焦距等），记录完整的图像文件路径 sImageFilename，并提取文件名部分 sImFilenamePart

        检查图像文件的格式是否受支持

        检查是否为掩膜图像

        读取图像的头信息（如宽度、高度等）

        处理焦距信息：如果提供了内参矩阵字符串（-k），验证其格式并提取焦距、主点坐标。如果提供了焦距值（-f），直接使用该值。如果焦距未手动提供或无效，尝试从图像的EXIF元数据中读取焦距，并结合传感器宽度数据库计算焦距

        根据指定的相机模型类型（e_User_camera_model），创建相应的相机内参对象

        根据图像的GPS信息和用户选项，决定是构建带有姿态先验的视图（ViewPriors）还是普通视图（View）。处理相机内参，确保每个视图都有对应的内参信息。将构建好的视图对象添加到SfM数据结构中，为后续的三维重建流程做准备。

        处理和保存处理过程中生成的sfm_data.json数据，并输出处理结果的报告。将处理过程中遇到的警告和错误信息输出到日志中。对相机内参进行分组：如果用户启用了分组功能，对相机内参进行分组，以提高后续三维重建的效率和稳定性。保存SfM数据：将处理后的视图和内参信息保存到一个JSON文件中，供后续的三维重建工具使用。提供详细的处理报告，帮助用户了解程序的执行结果。