视觉几何三维重建-openmvs源码解析

### 回答1：
视觉几何三维重建是指利用摄像机拍摄的多个视角下的图像，通过计算机图形学算法获得三维模型的过程。其中，openmvs是一种基于MVS（多视角几何重建）实现的三维重建工具。

OpenMVS是一个开源的三维重建工具，基于MVS算法，可以实现从多个图像中生成高精度的三维模型。OpenMVS的几何重建算法主要是采用光束法，通过对图像进行矩阵重建来计算相机位置和三角形点云。OpenMVS的几何重建方法相对于其他算法具有较高的稳定性和精度。

在OpenMVS的源码分析中，主要包括三个部分：几何重建、点云和网格处理。几何重建是基于多视角几何的，通过将多个图像的视角转化到同一个坐标系中，可以计算出三角形的点云。点云处理主要包括点云优化和稠密重建。网格处理则是在点云的基础上生成三角形网格模型。

OpenMVS的优势在于能够充分利用多视图几何的信息，提高三维重建的精度和效率。而且该工具具有良好的可扩展性和适应性，可以在不同场景下应用。同时，OpenMVS的开源代码也为研究者提供了一个可靠的研究平台，进行更深入的算法研究和开发。

总之，视觉几何三维重建是一项非常复杂的任务，而OpenMVS作为一个优秀的三维重建工具，通过独特的几何重建算法和优秀的可扩展性，加速了三维重建的研究和应用。

### 回答2：
首先，视觉几何三维重建是一项重要的计算机视觉技术，其主要目的是利用多视角图像或视频序列来恢复场景的三维结构。在该过程中，重建算法必须解决诸多技术难题，如图像匹配、相机姿态估计、点云配准、三维重建等。

而OpenMVS则是一款优秀的三维重建软件，其核心算法基于多视图几何，能够高效、精确地处理大规模三维数据。具体来说，OpenMVS采用稀疏点云表示法（Sparse Point Cloud）和密集点云表示法（Dense Point Cloud）来表示场景中的点云信息，其中稀疏点云用于初始匹配，密集点云用于表面重建。

在实现中，OpenMVS采用先进的图像流水线（Image Pipeline）来处理输入的图像序列，包括预处理（Pre-processing）、特征提取（Feature Extraction）、特征匹配（Feature Matching）等多个步骤。在此基础上，OpenMVS还提供了多种优化方法，如基于非线性优化的相机姿态估计、自适应曲率滤波等，以进一步提高重建效果。

值得指出的是，OpenMVS作为一款开源软件，其源代码也是完全开放的。此外，OpenMVS还具有友好的用户界面和丰富的文档，能够帮助用户快速上手并实现高质量的三维重建。