python 实现视觉三维重建SFM

SFM（Structure from Motion，运动结构恢复）是一种通过多张图像进行三维重建的技术，可以实现对现实场景的三维建模。Python中有许多强大的计算机视觉库可以用来实现SFM，比如OpenCV和Scikit-learn等。

基本流程如下：
1. 读取图像序列
2. 提取关键点和特征描述子
3. 匹配关键点和计算相机运动（相机位置和姿态）
4. 三角剖分重建三维点云
5. 优化相机参数和三维点云

以下是一个简单的Python实现示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像序列
img1 = cv2.imread('img1.png')
img2 = cv2.imread('img2.png')
img3 = cv2.imread('img3.png')
imgs = [img1, img2, img3]

# 提取关键点和特征描述子
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp_list, des_list = [], []
for img in imgs:
    kp, des = sift.detectAndCompute(img, None)
    kp_list.append(kp)
    des_list.append(des)

# 匹配关键点和计算相机运动
matches_list, M_list = [], []
matcher = cv2.BFMatcher()
for i in range(len(imgs)-1):
    matches = matcher.knnMatch(des_list[i], des_list[i+1], k=2)
    good_matches = []
    for m, n in matches:
        if m.distance < 0.7 * n.distance:
            good_matches.append(m)
    matches_list.append(good_matches)
    M, mask = cv2.findHomography(kp_list[i+1], kp_list[i], cv2.RANSAC, 5.0)
    M_list.append(M)

# 三角剖分重建三维点云
points3D = []
for i, matches in enumerate(matches_list):
    src_pts = np.float32([kp_list[i+1][m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1,1,2)
    dst_pts = np.float32([kp_list[i][m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1,1,2)
    proj_mat1 = np.hstack((np.eye(3), np.zeros((3,1))))
    proj_mat2 = np.hstack((M_list[i], np.zeros((3,1))))
    points4D = cv2.triangulatePoints(proj_mat1, proj_mat2, src_pts, dst_pts)
    points4D /= points4D[3]
    points3D.append(points4D[:3].T)

# 优化相机参数和三维点云
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
ret, K, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(points3D, kp_list, img1.shape[::-1], None, None)
points3D_optimized = cv2.undistortPoints(np.array(points3D).reshape(-1,1,3), K, dist_coeffs).reshape(-1,3)

# 输出结果
print(points3D_optimized)

需要注意的是，这只是一个简单的实现示例，实际上SFM还有很多需要优化的地方。