sfm三维重建python代码

时间: 2023-11-08 18:04:54 浏览: 53
SFM(Structure from Motion)是一种从图像序列中恢复三维结构的技术,常用于三维重建。以下是一个使用Python实现SFM三维重建的代码示例: ```python import cv2 import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像序列 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') img3 = cv2.imread('image3.jpg') # 提取特征点 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None) kp3, des3 = sift.detectAndCompute(img3, None) # 匹配特征点 bf = cv2.BFMatcher() matches1 = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) matches2 = bf.knnMatch(des2, des3, k=2) # 筛选匹配点 good_matches1 = [] for m, n in matches1: if m.distance < 0.75 * n.distance: good_matches1.append(m) good_matches2 = [] for m, n in matches2: if m.distance < 0.75 * n.distance: good_matches2.append(m) # 提取匹配点对应的特征点坐标 src_pts1 = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches1]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts1 = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches1]).reshape(-1, 1, 2) src_pts2 = np.float32([kp2[m.queryIdx].pt for m in good_matches2]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts2 = np.float32([kp3[m.trainIdx].pt for m in good_matches2]).reshape(-1, 1, 2) # 计算相机位姿 E1, mask1 = cv2.findEssentialMat(src_pts1, dst_pts1) R1, t1, mask1 = cv2.recoverPose(E1, src_pts1, dst_pts1) E2, mask2 = cv2.findEssentialMat(src_pts2, dst_pts2) R2, t2, mask2 = cv2.recoverPose(E2, src_pts2, dst_pts2) # 三角化重建 P1 = np.hstack((np.eye(3), np.zeros((3, 1)))) P2 = np.hstack((R1, t1)) P3 = np.hstack((R2, t2)) points4D = cv2.triangulatePoints(P1, P2, src_pts1, dst_pts1) points4D /= points4D[3] points3D = points4D[:3].T # 可视化 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(points3D[:, 0], points3D[:, 1], points3D[:, 2]) plt.show() ```

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