openmvg和openmvs是可以配合着一起完成三维重构的工作的，也有两者之间的联系，也可以搜集一下两者是怎么完整的把三维模型构建出来的

OpenMVG (Multiple View Geometry) 和 OpenMVS (Multiple View Stereo) 是两个用于三维重构的开源库，它们可以配合使用来完成完整的三维模型构建工作。

OpenMVG 主要用于多视图几何的计算和图像特征提取。它提供了一系列的算法，包括相机姿态估计、特征匹配、三角化等，用于从多张图片中恢复相机的外部和内部参数，以及生成稀疏的点云数据。

一旦得到了稀疏的点云数据，就可以使用 OpenMVS 进行稠密重建。OpenMVS 是一个基于多视图立体匹配的库，它使用了多种算法来填充和细化稀疏点云，生成密集的点云以及三角网格。OpenMVS 还包含了一些后处理步骤，如法线估计、纹理映射等，以得到最终的三维模型。

综上所述，使用 OpenMVG 提取图像特征并进行几何计算，然后将结果传递给 OpenMVS 进行稠密重建，最终可以得到完整的三维模型。这两个库的结合提供了一个强大的工具链，可以在计算机视觉和三维重建领域进行广泛的应用。

相关问题

openmvg和openmvs三维重建原理

OpenMVG（多视图几何库）和OpenMVS（多视图表面重建库）是一对用于三维重建的开源工具库。

OpenMVG的三维重建原理是基于多视图几何的算法。它首先通过结构从运动（SfM）算法计算相机的位姿和三维特征点在多个图像中的位置。这个过程可以通过解决一系列视觉几何方程来实现，例如基础矩阵估计和光束法平差。然后，OpenMVG使用三角化算法将这些特征点转换成三维点云。最后，通过利用全局最优化技术，OpenMVG进行了相机内外参数的联合优化，从而进一步提高了三维重建的质量。

而OpenMVS的三维重建原理则是基于稠密点云的重建。它接受OpenMVG的输出结果，即相机的位姿和三维点云，然后使用逐像素的基于多视图的三角化算法，将这些稀疏点云转换为稠密点云。在这个过程中，OpenMVS还利用了光度一致性和相机位姿约束来提高点云的重建质量。接下来，OpenMVS使用基于代价体积的方法对稠密点云进行三角网格化，以生成具有几何形状的三维模型。最后，OpenMVS通过进行网格细化和纹理映射，进一步优化和完善三维模型的外观和细节。

总的来说，OpenMVG和OpenMVS组合使用，可以实现从多张图像到稠密三维模型的完整三维重建流程。OpenMVG通过基于多视图几何的算法，实现从图像到稀疏点云的转换；而OpenMVS则通过逐像素的三角化和基于代价体积的方法，将稀疏点云转换为稠密点云，并最终生成具有几何形状和纹理的三维模型。