OpenCV SFM模块的安装和使用（C/C++）

最新推荐文章于 2024-10-19 11:09:47 发布
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文章标签： opencv c语言 c++ C/C++
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本文详细介绍了如何安装和使用OpenCV的SFM模块进行三维结构和相机运动恢复。从下载OpenCV源代码到创建C/C++项目，再到添加库依赖和编写示例代码，一步步指导读者实现图像序列的处理。最后，提醒读者根据自己的需求调整代码，并鼓励进一步学习OpenCV的相关文档和示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。其中的SFM（Structure from Motion）模块允许我们从图像序列中恢复三维结构和相机运动。在本文中，我们将详细介绍如何安装和使用OpenCV的SFM模块。

  1. 安装OpenCV
    首先，我们需要安装OpenCV库。你可以从OpenCV官方网站（https://opencv.org ↗）下载最新的源代码，并按照官方文档中的指示进行安装。请确保在安装过程中选择了编译SFM模块的选项。

  2. 创建C/C++项目
    在开始使用SFM模块之前，我们需要创建一个C/C++项目。你可以使用任何你喜欢的集成开发环境（IDE），如Visual Studio、Code::Blocks或Eclipse等。

  3. 添加OpenCV库依赖
    在你的C/C++项目中，我们需要将OpenCV库添加为依赖项。具体的步骤取决于你使用的IDE，但通常包括以下操作：

  • 设置包含目录：将包含OpenCV头文件的目录添加到项目的包含路径中。
  • 设置库目录：将
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OpenCV SFM模块安装
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-24 909
OpenCV SFM模块安装SFM模块安装依存关系安装必需的依存关系Ceres Solver SFM模块安装 依存关系 Motion的结构模块取决于某些开源库。 Eigen 3.2.2 或更高版本。必需的 GLog 0.3.1 或更高版本。必需的 GFlags. 必需的 Ceres Solver. 重建API需要解决的部分Bundle Adjustment加点Intersect。如果您的系统上未安装Ceres Solver，则重建功能将被禁用。 安装 必需的依存关系 如果您使用的是Ubuntu，则可以通过键
OpenCV的SFM模块安装
cl6789的博客
08-29 441
OpenCV是一款广泛应用于计算机视觉领域的开源软件库，它提供了许多功能强大且易于使用的模块。其中，SFM模块是一个能够实现结构光扫描和立体成像等功能的重要组成部分。在此，我们将介绍如何安装OpenCV的SFM模块。通过以上步骤，您已成功安装OpenCV的SFM模块，并且可以开始使用它来实现结构光扫描和立体成像等功能。编译并运行此代码，如果输出结果为“0”，则意味着SFM模块已经安装成功了。在安装SFM模块之前，需要先安装一些依赖项。这些命令将更新软件库，并安装OpenCV所需的所有依赖项。
OpenCV实现SfM（一）：相机模型
aipiano
09-01 5万+
相机的标定SfM介绍SfM的全称为Structure from Motion，即通过相机的移动来确定目标的空间和几何关系，是三维重建的一种常见方法。
【环境配置】（四）opencv3中配置sfm模块
qq_28602183的博客
10-30 2406
1、配置前准备 下载：glog, gflags, eigen, ceres solver，地址见https://docs.opencv.org/trunk/db/db8/tutorial_sfm_installation.htmlopencv配置sfm官方说明 Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法 Glog是google提供的一个开源...
机器视觉之SFM
qq_42244167的博客
08-22 424
在这里，我将提供一个简单的Python示例，演示如何使用OpenCV中的SfM模块进行SfM处理。然后，我们使用FLANN匹配器对两个图像的特征进行匹配，通过Lowe’s比率测试筛选出好的匹配。接下来，我们使用基础矩阵估计相机运动，然后使用基础矩阵和匹配点恢复三维点云。请注意，这只是一个SfM示例的基本框架，实际的SfM系统可能需要更多的图像，以及更复杂的特征匹配和三维点云恢复方法。此外，一些SfM库，如OpenMVG和COLMAP，提供了更全面的SfM功能和工具。首先，确保你已经安装了OpenCV库。
Opencv+contrib SfM 配置及测试
qq_42968061的博客
07-01 1909
Opencv+contrib SfM 配置及测试 文章目录Opencv+contrib SfM 配置及测试Opencv+contribdependenciesopencv:SfM：build & installConfigurationTest构建工程Clion环境变量设置输入数据测试结果 Opencv+contrib 源文件下载： OpenCV OpenCV_contrib dependencies opencv: sudo apt update sudo apt install cmake bu
opencv-contrib sfm扩展模块下载安装
小白学习过程
11-04 1832
VS2017 OPENCV3 contrib(SFM模块) 血泪记录下安装opencv扩展模块踩过的坑！！！ 一开始我已经安装了opencv4.5.1，最近需要使用到扩展模块，故上网查询了一些帖子，按照教程操作了好几遍，花了三四天时间始终不能安装编译。。。。。。最后卸载了opencv4.5.1，安装了opencv3.4.13，终于能够编译通过了。不知道是opencv版本问题还是我的问题，csdn上找到的版本最高是4.2的，跟着用opnecv4.5.1,安装了几次都不行，没试过4.2版本的。 看教程一定要先大
OpenCV实现SfM（二）：双目三维重建
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aipiano
09-02 6万+
使用OpenCV3.0实现双目三维重建，原理清晰，实践有效。
OpenCV中的模块：三维重建-SFM（1）
A_Jia_17的博客
04-01 912
在三维重建中，运动中恢复结构（SFM）可以用来重建目标的稀疏点云并为后续的稠密重建提供相对精度更高的种子点。笔者在三维重建的相关工作中除了采用结构光（线激光和条纹光等）外，还使用过OpenMVG + C/PMVS和COLMAP等。在浏览OpenCV contrib模块时发现OpenCV也可实现SFM，基于兴趣这里也编译学习了一下。同样，笔者会在Ubuntu下和windows下分别编译及测试
OpenCV中的模块：三维重建-SFM（2）
A_Jia_17的博客
04-03 1414
接上一篇文章，本篇将介绍SFM模块在windows平台上的编译。与Ubuntu下的过程类似，主要过程也是依赖库的下载、编译及安装，不同点是：与Ubuntu直接安装不同，windows下我们将对库的依赖关系更加清晰。
opencv SFM实现
12-07
使用opencv扩展库实现SFM，包含测试数据，IDE编程环境Qt5
OpenCV实现SfM:双目三维重建
09-02
使用OpenCV3.0进行双目三维重建。 代码是用VS2013写的，OpenCV版本为3.0且包含扩展部分，如果不使用SIFT特征，可以修改源代码，然后使用官方未包含扩展部分的库。软件运行后会将三维重建的结果写入Viewer目录下的structure.yml文件中，在Viewer目录下有一个SfMViewer程序，直接运行即可读取yml文件并显示三维结构。
Opencv3.4.1+contrib（包含SFM）
03-14
编译环境为 VS2017，Windows10 专业版，cmake3.11.3。
apolloscape-sfm：Motion（SfM）管道的C ++结构，带有用于Apolloscape数据集的OpenGL可视化
02-04
在Apolloscape数据集上具有OpenGL可视化功能的SfM 3D重建和运动结构（SfM）是当今视觉Odometry，SLAM和定位任务研究中许多算法的重要组成部分。 在此项目中，我从已知姿势构建了稀疏3D重建，该姿势在C ++上通过捆绑调整优化实现了SfM管道，并使用了纯OpenGL进行可视化。 有关更多详细信息，请参见博客文章 以前，我通过构建Pytorch阅读器并训练PoseNet直接回归汽车姿态来探索该的Apolloscape数据集。 依赖关系和构建 构建依赖项： Boost 1.59文件系统 OpenCV3.4 Ceres解算器1.14_04 gflags 2.2.
spherical-sfm:C ++中的运动球面结构
05-28
运动球面结构 我们论文的代码： Baker，L.，S。Mills，S。Zollmann和J. Ventura，“ CasualStereo：使用运动球面结构随意捕获立体全景”，IEEE虚拟现实和3D用户界面会议，2020年。 Ventura，J.，“球体上的运动结构”，欧洲计算机视觉会议（ECCV），2016年。 依存关系 OpenCV 3+ 谷神星求解器 本征3+ CUDA（用于立体全景拼接器） 用法 如果图像有径向变形，请先使用以下方法取消失真： undistort_images -intrinsics <path> -intrinsicsout <path> -video <path> -output <path ot folder for
OPENCV SFM 多视图三维重建
01-03
OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python、Java等，使得开发者能够方便地进行图像处理和计算机视觉相关的开发工作。 结构化从运动（SFM）是一种非结构化的三维重建方法，它基于一系列的二维图像，通过估计图像间的...
OpenCV 3.4.1+contrib版本实战：包含SFM模块
最新发布
weixin_33557333的博客
10-19 1021
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：OpenCV 3.4.1+contrib版本是一个包含 contrib 模块的特别构建，扩展了OpenCV标准库的功能，其中涵盖了Structure from Motion（SFM）技术，这对于3D场景重建至关重要。SFM模块提供了一系列算法，包括基础矩阵和本质矩阵估计，特征匹配等，为开发者提供了方便的API来构建基于S...
Mastering Opencv ch4：SFM详解（一）
chuhang_zhqr的博客
10-27 8171
从运动中恢复结构以便能更好的通过摄像机移动来提取图像几何结构。在书中为了使用单目相机，一个离散且稀疏的视频帧集合，而不是连续的视频流。这在后面两两循环组合配对提供了方便性。主要内容： 1：从两幅图像估计摄像机的运动姿态。 2：重构场景 3：从视图中重构 4：重构细化 5：可视化三维点云I：假定使用一个标定过的摄像机——一个先前标定过的摄像机。前面的博客也提到如何进行相机标定。因此，我们假定
学习OpenCV在SFM系统的使用
weixin_43825012的博客
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OpenCV构建SFM模型 在本章中，我们将讨论**运动结构（SfM）**的概念，或者更好地说，使用OpenCV API中的函数从通过相机运动拍摄的图像中提取几何结构来帮助我们。首先，让我们避免其他漫长的路实现目标，而限制只使用单摄像机（通常称为单目方法）和离散且稀疏的帧集（而不是连续的视频流）的方法。这两个约束将大大简化我们将在接下来的页面中绘制的系统，并帮助我们理解任何SfM方法的基本原理。 在本章中，我们将介绍以下内容： 运动恢复结构的概念 从一对图像估计相机运动 重建场景 从多个视图重建 重建的细
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