三维重建 sfm matlab

三维重建是通过多个二维图像来还原物体的三维结构。在Matlab中，可以使用Structure from Motion (SfM)算法进行三维重建。下面是一个简单的流程示例：

1. 加载图像和相机标定：

imageDir = fullfile('D:','picture','box'); % 图像文件夹路径
imds = imageDatastore(imageDir); % 加载图像数据集

load('calibrationSession'); % 加载相机参数
cameraParams = calibrationSession.CameraParameters; % 获取相机参数

2. 提取图像特征点：

% 创建一个视觉里程计对象
vSet = viewSet;

% 遍历每个图像，提取特征点并添加到视觉里程计对象中
for i = 1:numel(imds.Files)
    I = readimage(imds, i); % 读取图像
    grayImage = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
    
    % 提取特征点和特征描述符
    points = detectSURFFeatures(grayImage);
    [features, validPoints] = extractFeatures(grayImage, points);
    
    % 添加特征点到视觉里程计对象中
    vSet = addView(vSet, i, 'Points', validPoints, 'Features', features);
end

3. 估计相机姿态：

% 估计相机姿态
vSet = estimateCameraPose(vSet, 'MaxReprojectionError', 1);

4. 三角测量：

% 三角测量
vSet = find3D(vSet);

% 获取三维点云
pointCloud = vSet.Views.Points;

5. 可视化结果：

% 可视化三维点云
pcshow(pointCloud);

请注意，这只是一个简单的示例流程，实际的三维重建过程可能更加复杂。你可以根据自己的需求和数据进行相应的调整和优化。