opencv实现sfm(三) 多目三维重建 happygirl

Opencv 实现 SFM（Structure from Motion）的多目三维重建可以通过以下步骤完成：

Step 1：确定摄像机内部参数和外部参数。摄像机内部参数包括焦距、光轴的位置、像素的大小和相对位移等；摄像机外部参数包括相机的位置、朝向和姿态等。通常情况下，在实践中我们采用标定板等方式进行相机自动标定，自动计算出摄像机内外部参数。

Step 2：检测图像特征点。在每张输入图像中，我们需要检测图像中的特征点来建立特征匹配关系。常用的图像特征点检测方法有SIFT、SURF、ORB等。

Step 3：特征点匹配。通过基于特征点的描述子进行匹配。匹配方法涉及到近邻匹配和最优匹配等策略。

Step 4：生成基础矩阵。根据特征点的几何关系通过点对求得基础矩阵来对每对图像之间的几何关系进行恢复，并且通过基础矩阵可以进行图像几何形变矫正。

Step 5：三维重建。根据相似三角形原理和射影几何推算出三维点云模型并进行精细化优化。

最后，运用以上的方法就可以实现三维重建并生成点云模型，实现多目三维重建来让摄影爱好者的照片变得更加有趣、生动。