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使用openMVG+PMVS实现视觉三维重建一、什么是视觉三维重建？我们知道，照相机的原理是将一个三维场景投影到二维平面。所谓视觉三维重建，顾名思义就是从已有的二维图像中恢复原始三维场景。三维重建的原理大致如下：1）首先，通过多角度拍摄或者从视频中提取得到一组图像序列，将这些图像序列作为三维重建系统的输入（即基于多图像的三维重建）；2）然后分析多个视角的图像，根据纹理特征提取出稀疏特征点（稀疏点云），通过这些特征点估计相机位置和参数（得到相机内、外参数及位置信息）；3）在得到相机参数并完成特征点

三维重建（四）PMVS算法 the patch-based MVS algorithm通过前面的介绍，已经获得了相机的参数，我们可以利用这些参数使用基于面片的三维多视角立体视觉算法（PMVS）重建出稠密的点云。下面详细介绍一下PMVS算法。一、基本概念介绍1、面片（patch）面片p是一个近似的正切与重建物体表面的一个小矩形，他的一边平行于参考相机的x轴。对于一个面片p，他的几何特征如下：中心点：c§；单位法向：n§，该向量指向相机的光心；面片p对应一个参考图像R§，在R§中p是可见的。针对p

一、针孔成像模型涉及到的坐标系由于相机的参数总数相对于某种光学模型而言的，这里用到的比较广泛的光学模型就是小孔成像的模型，下面针对小孔成像的光学模型涉及到的坐标系一一介绍。1、世界坐标系世界坐标系即为三维空间中物体的坐标，用(Xw,Yw,Zw)表示，如下图所示：2、相机坐标系摄像机坐标系用(Xc,Yc,Zc)表示，Xc,Yc与图像横轴和纵轴平行，以相机的光心O为坐标原点，Zc轴为相机的主光轴。3、图像坐标系图像坐标系以图像的中心为原点，水平方向为X轴，竖直方向为Y轴，用(x,y)表示，这里需

三维重建之（二）Sift特征提取与匹配SIFT算法详解（1）综述与尺度空间检测http://blog.youkuaiyun.com/lhanchao/article/details/52345845SIFT算法详解（2）极值点的精确定位与特征点方向的计算http://blog.youkuaiyun.com/lhanchao/article/details/52400936SIFT算法详解（3）特征点描述符的生成http://blog.youkuaiyun.com/lhanchao/article/details/52403284

三维重建之（一）之基础矩阵、对极几何的求解一、对极几何已知两个摄像头的光心O和O′，P为空间中的一点，p和p′是点P在两个摄像头成的像中的投影。平面OO′P称为外极平面，显然p和p′是OP和OP′上的，即该5点共面。外极平面OO′P与两个相机的视平面相交于线l和l′，这两条直线称为外极线。其中l是与p′相关的外极线，l′是与p相关的外极线。且p在l上，p′在l′上。O和O′与相关视平面相交于点e和e′，这两个点分别为O和O′在对方视平面的投影。如下图所示：按照上面的定义，假设p和p′分别是空间中同

三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程，把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。1.1 研究背景及意义人类通过双眼来探索与发现世界。人类接收外部信息的方式中，有不到三成来自于听觉、触觉、嗅觉等感受器官，而超过七成、最丰富、最复杂的信息则通过视觉[1]进行感知的。计算机视觉便是一种探索给计算机装备眼睛（摄像头）与大脑（算法）的技术，以使计算机能够自主独立的控制行为、解决问题，同时感知、理解、分析