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三维重建是计算机视觉领域的重要技术，它通过分析多张二维图像来恢复场景的三维几何信息。SFM（Structure from Motion）是一种广泛应用于三维重建的方法，它利用运动中的相机捕获的图像序列来推断场景的结构和相机的运动轨迹。以下是对SFM流程的详细解释： 1. 特征检测与匹配 在SFM流程中，首先需要对每张图片进行特征点的检测。SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种常用的特征点检测算子，它能提取出图像中不变于尺度、旋转和光照变化的特征点。特征点的描述子可以用来进行不同图像间的匹配，寻找相同的特征点。 2. 相机姿态估计与稀疏重建 通过匹配的特征点，可以使用RANSAC（Random Sample Consensus）等算法来剔除错误匹配，然后应用单应性矩阵或本质矩阵来估计相机间相对姿态。接着，使用BA（Bundle Adjustment）优化相机参数和三维点位，得到相机的精确位置和一个稀疏的三维点云模型。 3. 稠密重建 稠密重建的目标是为每个像素点估计三维坐标。CMVS（Completely Multi-View Stereo）和PMVS（Parallelized Multi-View Stereo）是两种常用的方法，它们基于前面步骤得到的稀疏点云和相机参数，采用立体匹配技术扩展到所有像素，生成稠密的3D点云。CMVS和PMVS通常与Bundler和VisualSFM结合使用，后者提供SIFT特征匹配和相机姿态估计，而前者则负责稠密化过程。 4. 后处理与网格化 生成的稠密点云往往包含噪声和不连续，需要进一步处理。MeshLab是一个强大的开源工具，用于处理点云数据，包括去除噪声点、平滑表面、网格化和纹理映射等。通过MeshLab，可以将点云转换为3D网格模型，并生成具有纹理的.obj文件和.png纹理图。 文件格式在三维重建过程中扮演关键角色。Bundler和VisualSFM生成的初始输出是一个.out文件，记录了相机位置和稀疏点云，以及.list.txt文件存储照片序列信息。之后，CMVS/PMVS会生成.ply文件，包含稠密点云数据。在Meshlab中，这些文件作为输入，经过处理后输出.obj网格文件和.png纹理图。 参考文献提供了丰富的资源，包括SFM流程概述、数据集、教程以及遇到问题时的解决办法。对于Windows用户，由于Bundler在该平台上的安装较为复杂，可以考虑使用Linux环境。对于使用OpenCV实现的尝试，虽然可能效果不尽如人意，但也可以作为了解和学习的起点。 三维重建SFM流程涵盖了从特征检测到稠密点云生成，再到最终3D模型的创建，涉及到多个复杂的计算机视觉技术。实际应用中，选择合适的工具和算法，以及对图像数据的质量控制，都是确保重建效果的关键因素。

非刚性三维重建实例代码，源自一篇IEEE论文。

sfm算法运行效果可前往https://www.bilibili.com/video/BV1sY4y1G7Lg?spm_id_from=333.999.list.card_archive.click&vd_source=e8f9d8e0215b5f0f5af60e2c77580aa9

sfm双目重建python版本（仅两张图像实现，不包含多视图）

VisualSFM是Changchang Wu开发的SFM软件，没有开源代码，只有64位windows版的软件，支持cuda

就是用sfm方法把用相机拍摄的图像进行重建三维模型

这是我参考matlab案例库编写的三维重建代码，跳过稀疏重建，添加了颜色，有注释，能实现较为稠密的三维点云。附带图片。新手可以下载来看看。

描述就在名字里，直接解压即可使用exe打开文件，免受cmake之苦，导入图片进行sift检测后重建点云

一套关于sfm三维重建的代码，是基于matlab的，亲测能运行，无需进行相机标定，能实现三维稠密重建，有注释。