机器视觉之SFM

Structure from Motion（SfM）是一种计算机视觉技术，用于从一系列图像中恢复出三维场景的结构和相机运动信息。这可以用于从多张图片中创建三维模型或测量物体的尺寸。在这里，我将提供一个简单的Python示例，演示如何使用OpenCV中的SfM模块进行SfM处理。

首先，确保你已经安装了OpenCV库。接下来，你可以使用以下示例代码来执行SfM。

import cv2

# 创建一个SfM对象
sfm = cv2.SfM()

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 提取关键点和匹配特征点
kp1, des1 = sfm.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sfm.detectAndCompute(img2, None)

# 使用FLANN匹配器进行特征匹配
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 根据Lowe's比率测试选择好的匹配
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 估计相机运动和三维点云
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

# 使用基础矩阵估计相机运动
F, mask = cv2.findFundamentalMat(src_pts, dst_pts, cv2.FM_RANSAC)

# 使用基础矩阵和匹配点恢复三维点云
points, _ = cv2.findEssentialMat(src_pts, dst_pts, F)
_, R, t, mask = cv2.recoverPose(points, src_pts, dst_pts)

# 打印相机运动矩阵和三维点云
print("Rotation Matrix:")
print(R)
print("Translation Vector:")
print(t)
print("3D Points:")
print(points)

在这个示例中，我们首先使用SIFT检测关键点和提取特征描述符。然后，我们使用FLANN匹配器对两个图像的特征进行匹配，通过Lowe’s比率测试筛选出好的匹配。接下来，我们使用基础矩阵估计相机运动，然后使用基础矩阵和匹配点恢复三维点云。

请注意，这只是一个SfM示例的基本框架，实际的SfM系统可能需要更多的图像，以及更复杂的特征匹配和三维点云恢复方法。此外，一些SfM库，如OpenMVG和COLMAP，提供了更全面的SfM功能和工具。