opencv:sfm reconstruct point

### 回答1：
Opencv中的Sfm（Structure From Motion）模块提供了三维重建的功能，能够通过多张图片中的相机拍摄信息，计算出物体的三维几何模型。其中，recontruct()函数实现了三维点云的生成。具体来说，该函数会先求解出相机位置和姿态，然后根据相机参数和匹配的像素对，计算出每个像素对应的三维点坐标，并将所得三维点进行筛选和优化。

在使用该函数进行三维重建时，可以先通过读取多张图片获取相机拍摄的信息，包括相机参数（焦距、畸变等）和相机拍摄时的姿态（旋转矩阵、平移向量等）。接着，可以利用Opencv的特征提取和匹配技术，找到多张图片中匹配的像素对（即对应的特征点）。

最后，调用reconstruct()函数， 输入相机参数和匹配的像素对，即可通过SFM算法实现三维重建，生成点云，并对点云进行筛选和优化。将所得的点云进行可视化，可以看到其中的物体在三维空间中的形态，从而具有更深入的了解和分析。

总之，利用Opencv中的SFM模块可以轻松实现三维重建。需要注意的是，该模块适用于比较简单的场景，当场景比较复杂或相机运动比较快时，需要进行更复杂的处理才能得到准确的三维模型。

### 回答2：
OpenCV中的SFM（Structure from Motion，运动结构）技术是一种将多张图像序列中的2D图像重新构建为三维模型的算法。根据摄像机从不同角度对同一场景的拍摄，SFM可以推断出三维场景中物体的位置和方向。

在SFM技术中，点重建是其中的一个重要任务。点重建是指根据多张图像中的像素点位置，推断出该像素点对应的三维点坐标。这可以通过计算多张图像中相机的位置和方向，以及像素点在每个图像中的位置，利用三角剖分算法重建每个像素点的三维位置。

OpenCV中，点重建可以通过以下步骤实现：

1.读取多张图像序列，并提取每张图像的SIFT特征点。

2.对提取的特征点进行匹配。

3.通过匹配的特征点计算每张图像的相机位置和方向。

4.利用三角剖分算法重建每个像素点的三维位置。

5.根据重建的三维点坐标，生成三维场景模型。

SFM技术的应用非常广泛，例如地图制作、自动驾驶、虚拟现实等。作为一种基础性的图像处理技术，SFM的发展趋势是向着更高精度、更快速的重建方向发展。