openMVG入门：软件架构与基础库详解

openMVG是一个开源的计算机视觉库集合，特别关注结构从影像（SfM）任务，旨在提供一组小型库来解决视觉问题并构建完整的结构化光场处理流程。该库的核心是`ImageContainer`类，它是一个基于Eigen库的矩阵类型，支持不同类型的数据存储，如灰度、RGB、RGBA以及自定义数据。`Image<T>`类提供了基本的像素读写操作，例如创建8位灰度图像、32位灰度图像以及8位RGB图像等。 在openMVG的示例代码中，展示了如何实例化不同类型的图像，如： 1. 一个8位灰度图像： ```cpp Image<unsigned char> grayscale_image_8bit; ``` 2. 一个32位灰度图像： ```cpp Image<double> grayscale_image_32bit; ``` 3. 多通道图像，例如8位RGB图像： ```cpp Image<RGBColor> rgb_image_8bit; // 或者使用预定义像素类型： Image<Rgb<unsigned char>> rgb_image2_8bit; ``` 此外，openMVG还包括官方提供的样本程序，这些示例有助于用户理解库的使用方式和功能。它不仅包含了用于SfM（结构从运动）算法的核心模块，还可能包含一些用于图像处理、特征检测、匹配、稠密重建等子系统的代码。 在openMVG的文档中，详细介绍了软件架构，包括各个库的功能划分、软件工具和第三方依赖。对于初学者来说，这是入门的良好起点，因为文档不仅解释了库的设计原则，还提供了常见问题解答（FAQ），便于用户在遇到问题时快速找到解决方案。 openMVG的专利情况也在文档中有所提及，确保用户在使用过程中了解版权和许可条款。对于其他选择的库，文档也进行了对比分析，帮助读者评估openMVG与其他同类库的优劣。 openMVG例程是一个强大的计算机视觉开发工具包，通过提供灵活的图像容器、基础操作以及示例代码，使得构建和应用结构从运动模型变得简单易行。无论是研究还是实际项目开发，它都是一个值得深入学习和使用的资源。