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三维重建SFM

需积分: 41 184 浏览量 2017-10-23 14:40:28 上传评论 4 收藏 19KB DOCX 举报

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从多张图片重建 3D 模型

1.主要流程

1.1 SIFT：计算图片每个像素点的特征（常见的用 SIFT 算子）

1.2 SFM：对多张图片像素做匹配对应，通过上步得到的特征，从而估计相机参数，

得到稀疏的 3D 信息

1.3 CMVS/PMVS：根据上步得到的相机参数，做稠密重建，得到点云

1.4 对上步的点云做后处理，得到网格，去除噪声点等。

2.使用源码

完成 1.1 和 1.2 流程可以使用 Bundler （实现 SFM 的比较经典的方法）和

VisualSFM（好像网页上只放了程序，我没有找到源码），到这一步只是生成了稀疏点云。

CMVS/PMVS 可生成稠密点云，完成 1.3 流程，但一般 CMVS/PMVS 是加载到

Bundler 和 VisualSFM 程序（软件）中的，所以 1.1，1.2 和 1.3 是在一个软件中（分步

骤）完成的，后面把这三个流程算作一个步骤了。

处理 1.4 我使用的是 MeshLab（开源系统），可以处理点云，生成 3D 模型。

应该不是很重要的小插曲：其实在前期一开始我还调研了 opencv 写的一个小程序处

理图片，生成效果并不理想，但可能是使用的照片本身效果并不好，因为生成的是 **

.yml 文件（点云文件），我没有查到这个文件格式的处理方法，所以作罢。文档见后面。

3.文件格式问题

第一步：使用 Bundler 和 VisualSFM 先生成稀疏点云，再利用集成在程序里的

CMVS/PMVS 生成稠密点云。

输入：围着要重建对象拍摄的一系列照片；

输出：一个 .out 文件，存储着每个相机的位置及重建出的稀疏点云（先输出）；

一个.ply 文件，存储着由稀疏点云重建出的稠密点云（后输出）。

第二步：使用 Meshlab 对 3D 网格 / 点云做各种操作。输入第一步的生成文件，

Meshlab 通过一系列操作可创建出包含纹理的、干净的、高分辨率的网格，并自动计算

UV 映射及创建纹理图像。

输入：VisualSFM 的生成文件， .out 文件和 list.txt 文件（存储照片序列）；以

及.ply 文件；

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内容反馈

Archger

2021-11-11

完全没用，太坑了

黑糖梅子酒

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