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【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

  • 1. SfM 三维重建算法简介
  • 2. SfM 方法和原理
  • 3. 安装依赖库
  • 4. 构建数据集
  • 5. 可视化结果
  • 6. 完整代码

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）_第1张图片

1. SfM 三维重建算法简介

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）_第2张图片

从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。

数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高，使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。

重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构，假设摄像机位置和内部参数是已知的或可以从图像集中猜测。

这是通过使用多个照片，在其中应用运动结构法（Structure from Motion，SfM）来解决像素级对应问题，部分地恢复3D信息来实现的。

该技术产生了先进的最新成果，但其主要关注的是技术的稳健性、精确性、完整性和可扩展性，这些问题通过增量式运动结构方法得到处理。

基于LIDAR的场景3D重建成本高，并且容易受到GPS和IMU的干扰。运动结构法仅使用低成本的相机图像来重建3D场景，同时获取单目相机相对于所提供场景的相机姿态。

2. SfM 方法和原理

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