二摘代码MATLAB SFM-MATLAB 预告片 该存储库是MATLAB中“来自多个视图的运动结构”的实现。 请参阅以下内容以深入了解： 摄影旅游：探索3D图片集 关于数据集 所提供的图像数据集是从经过校准的相机中获取的。 因此，相机矩阵对我而言是众所周知的。 对于此存储库中提供的图像，您不需要执行任何相机校准。 但是，如果要使用自己的数据集，则首先必须使用以下详细指南进行相机校准： 自己进行相机校准 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件和步骤 Matlab 2017a（其他版本也可以使用，这是我使用的）租借参考以下说明以产生此分配的结果。 安装用于Matlab的vlfeat工具箱 转到main.m并为“默认数据集”选择“ dataSet”变量1，为我自己的数据集选择2 在main.m中将'highRes'变量设置为1以查看超高分辨率的图像。 （警告：这将需要20到30分钟才能运行，但是您可以在此报告中复制此图。） 默认情况下，该标志设置为0，以使代码在2分钟内运行，但结果的质量不如报告。 请使用Matlab图形而不是网格实验室来

基于python的三维重建算法Structure from Motion(Sfm)实现代码

基于SFM算法的三维模型重建，使用三维图像模型重构三维图像

非刚性三维重建实例代码，源自一篇IEEE论文。

 Bundler是一个采用C和C++开发的称为sfm（struct-from-motion）的系统，它能够利用无序的图片集合（例如来自网络的图片）重建出3D的模型。Bundler的输入是一些图像、图像特征以及图像匹配信息，输出则是一个根据这些图像反应的场景的3D重建模型，伴有少量识别得到的相机以及场景几何信息。系统借用一个由Lourakis 和Argyros提供的称为Sparse Bundle Adjustment的开发包的修改版，一点一点递增地重建出图像场景。Bundler已经成功的应用在许多网络相册系统，尤其是一些建筑相册里。

基于C++平台通过第三方库opencv和ceres，利用SFM原理实现的多目视觉三维重建，结果通过bundle adjustment最小化重投影误差来优化结果

Matlab集成的c代码运动的结构 内容 该存储库包含我的硕士论文中提到的代码。 论文本身，即Thesis.pdf也是此存储库的一部分。 论文将存储库分为matlab部分和NVIDIA Tegra K1板的C ++实现。 Matlab的 查看matlab / sfm.m，查找Matlab SfM实现的主要部分。 前几行处理该方法的配置。 变量名称应该是不言自明的，最重要的是```views = ...; 详细= ...; 可视化= ...; ``` 这些视图是使用Jean-Yves Bouguet []的校准工具箱导入的，该文件已被很好地记录了下来。 按照工具箱的说明，导入了matlab / calib_f0中的图像，并将校准数据保存到matlab / calib_f0 / Calib_Results.mat中，然后由sfm.m脚本加载。 然后通过括号中的视图对列表选择要应用SfM算法的视图。 我试图对脚本进行评论，使其尽可能容易理解 C ++实现 可以在tegra /中找到Matlab算法的C ++实现，其中main.cpp是感兴趣的读者的入口点-符合预期。 该程序可以使用Makef

matlab将的图片拼合代码运动的两视图结构 如何运行： 为了使该程序平稳运行，请确保您的Matlab版本具有计算机视觉工具箱。 result文件夹包含最终对象。 层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。 为了用户的舒适，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。 要启动该程序，请运行文件main.m 在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。 该程序的主要步骤： 解密本征矩阵文本文件。 提取并匹配两个图像的关键特征。 估计然后分解基本矩阵。 将匹配的点三角剖分成3D模型。 创建最终的PLY模型。 如何制作自己的模型： 从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。 建议水平方向。 使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。 在第4行上添加图像的尺寸。 将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。 添加如下代码： Structure_from_Motion(image1Path, image

针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题，提出一种利用不同匹配数据进行模型重建的算法。首先通过对比上下文直方图(CCH)生成匹配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT匹配算法更新匹配数据，最后三角化生成三维点云。该算法匹配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点匹配，弥补了图像低频区域匹配数据不足的缺陷。实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。

计算机视觉期末复习（图像分割，相机标定，SFM，图像检索（bag of words）,角点检测 DoG）