多視角立體影像匹配三維重建---- visualSFM的使用方法

阿新 • • 發佈：2019-01-15

利用多張影像對小物體進行拍攝，進而進行三維重建，是計算機視覺中的重要問題之一。

目前對此研究最全面的網站是：http://vision.middlebury.edu/mview/eval/

目前最優秀的演算法是Furukawa的PMVS2：http://www.di.ens.fr/pmvs/

目前集成了最優秀的PMVS2的系統是WuChangchang的VisualSFM（含SiftGPU）： http://homes.cs.washington.edu/~ccwu/vsfm/

後兩者都來自華盛頓大學，國內同行加油啊！

http://ccwu.me/vsfm/

http://vision.middlebury.edu/mview/data/

VisualSFM是Changchang Wu編寫的使用 Structure from Motion (SfM)進行3D重建的互動介面,具體內容詳見http://ccwu.me/vsfm/。本人電腦環境是win7，32位。

由於SFM得到的是稀疏點雲，需要配合PMVS/CMVS使用，得到重構後的稠密點雲。由於我只想驗證軟體的使用方法，直接下載的PMVS是exe格式的檔案（下載地址：https://github.com/TheFrenchLeaf/CMVS-PMVS， / / Win32-VS2010 /）。

這裡面需要注意的是，解壓得到的cmvs.exe,genOption.exe,pmvs2.exe需要拷貝到與VisualSFM_win32.exe同一個目錄下，否則不能生成*.ply格式的檔案

。

下面就是我實驗的結果（我利用了12張圖進行重建，下圖只是其中一張）

多視角立體影像匹配三維重建---- visualSFM的使用方法

利用多張影像對小物體進行拍攝，進而進行三維重建，是計算機視覺中的重要問題之一。目前對此研究最全面的網站是：http://vision.middlebury.edu/mview/eval/ 目前最優秀的演算法是Furukawa的PMVS2：http://www.di

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