opencv实现sfm(一):双目三维重建(包含sift特征点提取)

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于实现双目三维重建，其中包含了SIFT特征点提取的功能。

双目三维重建是利用双目摄像头获取的两幅图像，通过计算两幅图像之间的视差，进而确定三维场景中物体的位置和形状的方法。在OpenCV中，可以使用StereoBM或StereoSGBM算法计算视差图。这些算法基于图片中灰度值的变化，计算不同位置物体在两个相机视角下的差异，从而获得视差图。

在双目图像重建中，还需要提取图像中的特征点。在OpenCV中，可以使用SIFT（尺度不变特征变换）算法进行特征点的提取。SIFT算法是一种基于图像局部特征的检测算法，通过检测局部关键点及其灰度值的变化，提取出具有尺度不变性和旋转不变性的特征点。在OpenCV中，可以使用SIFT类进行特征点的提取和描述。

双目三维重建的流程一般包括以下几个步骤：
1. 加载双目图像，首先需要将左右目的图像加载到程序中。
2. 特征点提取，对于左右目的图像，使用SIFT算法提取特征点，并计算其特征描述子。
3. 特征点匹配，将左右目的特征点进行匹配，可以使用一些匹配算法，如基于最近邻的匹配或基于FLANN的匹配。
4. 计算视差图，利用匹配得到的特征点，可以使用StereoBM或StereoSGBM算法计算视差图。
5. 三维重建，通过视差图和相机的内外参数，可以计算出三维空间点的坐标。

总之，OpenCV提供了丰富的函数和算法，可以实现双目三维重建。使用SIFT算法提取图像的特征点，再使用StereoBM或StereoSGBM算法计算视差图，就可以实现双目三维重建的功能。