OpenCV实现SfM（二）：多目三维重建
上一次学习了双目三维重建，这次来学习基于多目的三维重建。首先，为了简化问题，我们要做一个重要假设：用于多目重建的图像是有序的，即相邻图像的拍摄位置也是相邻的。
求第三个相机的变换矩阵
由前面的文章我们知道，两个相机之间的变换矩阵可以通过findEssentialMat以及recoverPose函数来实现，设第一个相机的坐标系为世界坐标系，现在加入第三幅图像（相机），如何确定第三个相机（后面称为相机三）到到世界坐标系的变换矩阵呢？
最简单的想法，就是沿用双目重建的方法，即在第三幅图像和第一幅图像之间提取特征点，然后调用findEssentialMat和recoverPose。那么加入第四幅、第五幅，乃至更多呢？随着图像数量的增加，新加入的图像与第一幅图像的差异可能越来越大，特征点的提取变得异常困难，这时就不能再沿用双目重建的方法了。
那么能不能用新加入的图像和相邻图像进行特征匹配呢？比如第三幅与第二幅匹配，第四幅与第三幅匹配，以此类推。当然可以，但是这时就不能继续使用findEssentialMat和recoverPose来求取相机的变换矩阵了，因为这两个函数求取的是相对变换，比如相机三到相机二的变换，而我们需要的是相机三到相机一的变换。有人说，既然知道相机二到相机一的变换，又知道相机到三到相机二的变换，不就能求出相机三到相机一的变换吗？实际上，通过这种方式，你只能求出相机三到相机一的旋转变换（旋转矩阵R），而他们之间的位移向量T，是无法求出的。这是因为上面两个函数求出的位移向量，都是单位向量，丢失了相机之间位移的比例关系。
说了这么多，我们要怎么解决这些问题？现在请出本文的主角——solvePnP和solvePnPRansac。根据opencv的官方解释，该函数根据空间中的点与图像中的点的对应关系，求解相机在空间中的位置。也就是说，我知道一些空间当中点的坐标，还知道这些点在图像中的像素坐标，那么solvePnP就可以告诉我相机在空间当中的坐标。solvePnP和solvePnPRansac所实现的功能相同，只不过后者使用了随机一致性采样，使其对噪声更鲁棒，本文使用后者。
好了，有这么好的函数，怎么用于我们的三维重建呢？首先，使用双目重建的方法，对头两幅图像进行重建，这样就得到了一些空间中的点，加入第三幅图像后，使其与第二幅图像进行特征匹配，这些匹配点中，肯定有一部分也是图像二与图像一之间的匹配点，也就是说，这些匹配点中有一部分的空间坐标是已知的，同时又知道这些点在第三幅图像中的像素坐标，嗯，solvePnP所需的信息都有了，自然第三个相机的空间位置就求出来了。由于空间点的坐标都是世界坐标系下的（即第一个相机的坐标系），所以由solvePnP求出的相机位置也是世界坐标系下的，即相机三到相机一的变换矩阵。
加入更多图像
通过上面的方法得到相机三的变换矩阵后，就可以使用上一篇文章提到的triangulatePoints方法将图像三和图像二之间的匹配点三角化，得到其空间坐标。为了使之后的图像仍能使用以上方法求解变换矩阵，我们还需要将新得到的空间点和之前的三维点云融合。已经存在的空间点，就没必要再添加了，只添加在图像二和三之间匹配，但在图像一和图像三中没有匹配的点。如此反复。
为了方便点云的融合以及今后的扩展，我们需要存储图像中每个特征点在空间中的对应点。在代码中使用了一个二维列表，名字为correspond_struct_idx，correspond_struct_idx[i][j]代表第i幅图像第j个特征点所对应的空间点在点云中的索引，若索引小于零，说明该特征点在空间当中没有对应点。通过此结构，由特征匹配中的queryIdx和trainIdx就可以查询某个特征点在空间中的位置。
代码实现
前一篇文章的很多代码不用修改，还可以继续使用，但是程序的流程有了较大变化。首先是初始化点云，也就是通过双目重建方法对图像序列的头两幅图像进行重建，并初始化correspond_struct_idx。
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初始点云得到后，就可以使用增量方式重建剩余图像，注意，在代码中为了方便实现，所有图像之间的特征匹配已经事先完成了，并保存在matches_for_all这个列表中。增量重建的关键是调用solvePnPRansac，而这个函数需要空间点坐标和对应的像素坐标作为参数，有了correspond_struct_idx，实现这个对应关系的查找还是很方便的，如下。
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之后调用solvePnPRansac得到相机的旋转向量和位移，由于我们使用的都是旋转矩阵，所以这里要调用opencv的Rodrigues函数将旋转向量变换为旋转矩阵。之后，使用上一篇文章中用到的reconstruct函数对匹配点进行重建（三角化），不过为了适用于多目重建，做了一些简单修改。
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最后，将重建结构与之前的点云进行融合。
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整个增量方式重建图像的代码大致如下。
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测试
我用了八幅图像进行测试，正如问题简化中所要求的那样，图像是有序的。
程序的大部分时间花在特征提取和匹配上，真正的重建过程耗时很少。最终结果如下。
图中每个彩色坐标系都代表一个相机。
思考
- 这个多目三维重建程序，要求图像必须是有序的，如果图像无序，比如只是对某个目标在不同角度的随意拍摄，程序应该如何修改？
- 增量式三维重建方法，有一个很大的缺点——随着图像的不断增加，误差会不断累积，最后误差过大以至于完全偏离重建的目标，怎么解决？
有兴趣的读者可以思考一下上面两个问题，第二个问题比较难，我会在下一篇文章中详细介绍。
程序
程序运行后会将三维重建的结果写入Viewer目录下的structure.yml文件中，在Viewer目录下有一个SfMViewer程序，直接运行即可读取yml文件并显示三维结构。
完整程序：
#include
#include
#include
#include
#include
#include "tinydir.h"
using namespace cv;
using namespace std;
#define OUTPUT_NAME "Viewer/structure.yml"
void extract_features(
vector& image_names,
vector>& key_points_for_all,
vector& descriptor_for_all,
vector>& colors_for_all
)
{
key_points_for_all.clear();
descriptor_for_all.clear();
Mat image;
Ptr sift = xfeatures2d::SIFT::create(0, 3, 0.04, 10);
for (auto it = image_names.begin(); it != image_names.end(); ++it)
{
image = imread(*it);
if (image.empty()) continue;
cout << "Extracing features: " << *it << endl;
vector key_points;
Mat descriptor;
sift->detectAndCompute(image, noArray(), key_points, descriptor);
if (key_points.size() <= 10) continue;
key_points_for_all.push_back(key_points);
descriptor_for_all.push_back(descriptor);
vector colors(key_points.size());
for (int i = 0; i < key_points.size(); ++i)
{
Point2f& p = key_points[i].pt;
colors[i] = image.at(p.y, p.x);
}
colors_for_all.push_back(colors);
}
}
void match_features(Mat& query, Mat& train, vector& matches)
{
vector> knn_matches;
BFMatcher matcher(NORM_L2);
matcher.knnMatch(query, train, knn_matches, 2);
//获取满足Ratio Test的最小匹配的距离
float min_dist = FLT_MAX;
for (int r = 0; r < knn_matches.size(); ++r)
{
//Ratio Test
if (knn_matches[r][0].distance > 0.6*knn_matches[r][1].distance)
continue;
float dist = knn_matches[r][0].distance;
if (dist < min_dist) min_dist = dist;
}
matches.clear();
for (size_t r = 0; r < knn_matches.size(); ++r)
{
//排除不满足Ratio Test的点和匹配距离过大的点
if (
knn_matches[r][0].distance > 0.6*knn_matches[r][1].distance ||
knn_matches[r][0].distance > 5 * max(min_dist, 10.0f)
)
continue;
//保存匹配点
matches.push_back(knn_matches[r][0]);
}
}
void match_features(vector& descriptor_for_all, vector>& matches_for_all)
{
matches_for_all.clear();
// n个图像，两两顺次有 n-1 对匹配
// 1与2匹配，2与3匹配，3与4匹配，以此类推
for (int i = 0; i < descriptor_for_all.size() - 1; ++i)
{
cout << "Matching images " << i << " - " << i + 1 << endl;
vector matches;
match_features(descriptor_for_all[i], descriptor_for_all[i + 1], matches);
matches_for_all.push_back(matches);
}
}
bool find_transform(Mat& K, vector& p1, vector& p2, Mat& R, Mat& T, Mat& mask)
{
//根据内参矩阵获取相机的焦距和光心坐标（主点坐标）
double focal_length = 0.5*(K.at(0) + K.at(4));
Point2d principle_point(K.at(2), K.at(5));
//根据匹配点求取本征矩阵，使用RANSAC，进一步排除失配点
Mat E = findEssentialMat(p1, p2, focal_length, principle_point, RANSAC, 0.999, 1.0, mask);
if (E.empty()) return false;
double feasible_count = countNonZero(mask);
cout << (int)feasible_count << " -in- " << p1.size() << endl;
//对于RANSAC而言，outlier数量大于50%时，结果是不可靠的
if (feasible_count <= 15 || (feasible_count / p1.size()) < 0.6)
return false;
//分解本征矩阵，获取相对变换
int pass_count = recoverPose(E, p1, p2, R, T, focal_length, principle_point, mask);
//同时位于两个相机前方的点的数量要足够大
if (((double)pass_count) / feasible_count < 0.7)
return false;
return true;
}
void get_matched_points(
vector& p1,
vector& p2,
vector matches,
vector& out_p1,
vector& out_p2
)
{
out_p1.clear();
out_p2.clear();
for (int i = 0; i < matches.size(); ++i)
{
out_p1.push_back(p1[matches[i].queryIdx].pt);
out_p2.push_back(p2[matches[i].trainIdx].pt);
}
}
void get_matched_colors(
vector& c1,
vector& c2,
vector matches,
vector& out_c1,
vector& out_c2
)
{
out_c1.clear();
out_c2.clear();
for (int i = 0; i < matches.size(); ++i)
{
out_c1.push_back(c1[matches[i].queryIdx]);
out_c2.push_back(c2[matches[i].trainIdx]);
}
}
void reconstruct(Mat& K, Mat& R1, Mat& T1, Mat& R2, Mat& T2, vector& p1, vector& p2, vector& structure)
{
//两个相机的投影矩阵[R T]，triangulatePoints只支持float型
Mat proj1(3, 4, CV_32FC1);
Mat proj2(3, 4, CV_32FC1);
R1.convertTo(proj1(Range(0, 3), Range(0, 3)), CV_32FC1);
T1.convertTo(proj1.col(3), CV_32FC1);
R2.convertTo(proj2(Range(0, 3), Range(0, 3)), CV_32FC1);
T2.convertTo(proj2.col(3), CV_32FC1);
Mat fK;
K.convertTo(fK, CV_32FC1);
proj1 = fK*proj1;
proj2 = fK*proj2;
//三角重建
Mat s;
triangulatePoints(proj1, proj2, p1, p2, s);
structure.clear();
structure.reserve(s.cols);
for (int i = 0; i < s.cols; ++i)
{
Mat_ col = s.col(i);
col /= col(3); //齐次坐标，需要除以最后一个元素才是真正的坐标值
structure.push_back(Point3f(col(0), col(1), col(2)));
}
}
void maskout_points(vector& p1, Mat& mask)
{
vector p1_copy = p1;
p1.clear();
for (int i = 0; i < mask.rows; ++i)
{
if (mask.at(i) > 0)
p1.push_back(p1_copy[i]);
}
}
void maskout_colors(vector& p1, Mat& mask)
{
vector p1_copy = p1;
p1.clear();
for (int i = 0; i < mask.rows; ++i)
{
if (mask.at(i) > 0)
p1.push_back(p1_copy[i]);
}
}
void save_structure(string file_name, vector& rotations, vector& motions, vector& structure, vector& colors)
{
int n = (int)rotations.size();
FileStorage fs(file_name, FileStorage::WRITE);
fs << "Camera Count" << n;
fs << "Point Count" << (int)structure.size();
fs << "Rotations" << "[";
for (size_t i = 0; i < n; ++i)
{
fs << rotations[i];
}
fs << "]";
fs << "Motions" << "[";
for (size_t i = 0; i < n; ++i)
{
fs << motions[i];
}
fs << "]";
fs << "Points" << "[";
for (size_t i = 0; i < structure.size(); ++i)
{
fs << structure[i];
}
fs << "]";
fs << "Colors" << "[";
for (size_t i = 0; i < colors.size(); ++i)
{
fs << colors[i];
}
fs << "]";
fs.release();
}
void get_objpoints_and_imgpoints(
vector& matches,
vector& struct_indices,
vector& structure,
vector& key_points,
vector& object_points,
vector& image_points)
{
object_points.clear();
image_points.clear();
for (int i = 0; i < matches.size(); ++i)
{
int query_idx = matches[i].queryIdx;
int train_idx = matches[i].trainIdx;
int struct_idx = struct_indices[query_idx];
if (struct_idx < 0) continue;
object_points.push_back(structure[struct_idx]);
image_points.push_back(key_points[train_idx].pt);
}
}
void fusion_structure(
vector& matches,
vector& struct_indices,
vector& next_struct_indices,
vector& structure,
vector& next_structure,
vector& colors,
vector& next_colors
)
{
for (int i = 0; i < matches.size(); ++i)
{
int query_idx = matches[i].queryIdx;
int train_idx = matches[i].trainIdx;
int struct_idx = struct_indices[query_idx];
if (struct_idx >= 0) //若该点在空间中已经存在，则这对匹配点对应的空间点应该是同一个，索引要相同
{
next_struct_indices[train_idx] = struct_idx;
continue;
}
//若该点在空间中已经存在，将该点加入到结构中，且这对匹配点的空间点索引都为新加入的点的索引
structure.push_back(next_structure[i]);
colors.push_back(next_colors[i]);
struct_indices[query_idx] = next_struct_indices[train_idx] = structure.size() - 1;
}
}
void init_structure(
Mat K,
vector>& key_points_for_all,
vector>& colors_for_all,
vector>& matches_for_all,
vector& structure,
vector>& correspond_struct_idx,
vector& colors,
vector& rotations,
vector& motions
)
{
//计算头两幅图像之间的变换矩阵
vector p1, p2;
vector c2;
Mat R, T; //旋转矩阵和平移向量
Mat mask; //mask中大于零的点代表匹配点，等于零代表失配点
get_matched_points(key_points_for_all[0], key_points_for_all[1], matches_for_all[0], p1, p2);
get_matched_colors(colors_for_all[0], colors_for_all[1], matches_for_all[0], colors, c2);
find_transform(K, p1, p2, R, T, mask);
//对头两幅图像进行三维重建
maskout_points(p1, mask);
maskout_points(p2, mask);
maskout_colors(colors, mask);
Mat R0 = Mat::eye(3, 3, CV_64FC1);
Mat T0 = Mat::zeros(3, 1, CV_64FC1);
reconstruct(K, R0, T0, R, T, p1, p2, structure);
//保存变换矩阵
rotations = { R0, R };
motions = { T0, T };
//将correspond_struct_idx的大小初始化为与key_points_for_all完全一致
correspond_struct_idx.clear();
correspond_struct_idx.resize(key_points_for_all.size());
for (int i = 0; i < key_points_for_all.size(); ++i)
{
correspond_struct_idx[i].resize(key_points_for_all[i].size(), -1);
}
//填写头两幅图像的结构索引
int idx = 0;
vector& matches = matches_for_all[0];
for (int i = 0; i < matches.size(); ++i)
{
if (mask.at(i) == 0)
continue;
correspond_struct_idx[0][matches[i].queryIdx] = idx;
correspond_struct_idx[1][matches[i].trainIdx] = idx;
++idx;
}
}
void get_file_names(string dir_name, vector & names)
{
names.clear();
tinydir_dir dir;
tinydir_open(&dir, dir_name.c_str());
while (dir.has_next)
{
tinydir_file file;
tinydir_readfile(&dir, &file);
if (!file.is_dir)
{
//cout< img_names;
get_file_names("images", img_names);
for (auto it = img_names.begin(); it != img_names.end(); ++it)
{
cout<<*it<> key_points_for_all;
vector descriptor_for_all;
vector> colors_for_all;
vector> matches_for_all;
extract_features(img_names, key_points_for_all, descriptor_for_all, colors_for_all);
match_features(descriptor_for_all, matches_for_all);
vector structure;
vector> correspond_struct_idx;
vector colors;
vector rotations;
vector motions;
init_structure(
K,
key_points_for_all,
colors_for_all,
matches_for_all,
structure,
correspond_struct_idx,
colors,
rotations,
motions
);
//增量方式重建剩余的图像
for (int i = 1; i < matches_for_all.size(); ++i)
{
vector object_points;
vector image_points;
Mat r, R, T;
//Mat mask;
//获取第i幅图像中匹配点对应的三维点，以及在第i+1幅图像中对应的像素点
get_objpoints_and_imgpoints(
matches_for_all[i],
correspond_struct_idx[i],
structure,
key_points_for_all[i+1],
object_points,
image_points
);
//求解变换矩阵
solvePnPRansac(object_points, image_points, K, noArray(), r, T);
//将旋转向量转换为旋转矩阵
Rodrigues(r, R);
//保存变换矩阵
rotations.push_back(R);
motions.push_back(T);
vector p1, p2;
vector c1, c2;
get_matched_points(key_points_for_all[i], key_points_for_all[i + 1], matches_for_all[i], p1, p2);
get_matched_colors(colors_for_all[i], colors_for_all[i + 1], matches_for_all[i], c1, c2);
//根据之前求得的R，T进行三维重建
vector next_structure;
reconstruct(K, rotations[i], motions[i], R, T, p1, p2, next_structure);
//将新的重建结果与之前的融合
fusion_structure(
matches_for_all[i],
correspond_struct_idx[i],
correspond_struct_idx[i + 1],
structure,
next_structure,
colors,
c1
);
}
//保存
save_structure(OUTPUT_NAME, rotations, motions, structure, colors);
cout< CXX ?= g++
CXXFLAGS += -c -std=c++11 -Wall $(shell pkg-config --cflags opencv)
LDFLAGS += -lopencv_xfeatures2d -lopencv_highgui -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_imgcodecs -lopencv_calib3d -lopencv_features2d
all: opencv_example
opencv_example: example.o; $(CXX) $< -o $@ $(LDFLAGS)
%.o: %.cpp; $(CXX) $< -o $@ $(CXXFLAGS)
clean: ; rm -f example.o opencv_example