SFM是什么？

SFM，全称为Structure From Motion，指的是从一组二维图像中，估量出场景的三维形态和相机位姿的过程。简单来说，就是基于图像序列来计算出相机运动和三维场景的过程。SFM是计算机视觉和计算机图形学范畴的研究热点之一，能够用于三维建模、虚拟现实等范畴。SFM手艺被普遍应用于无人机、机器人、医疗、安防、游戏等差别行业。

SFM从图像序列入彀算相机位姿和三维场景的过程，能够简单分为以下几个步调：

1. 特征提取：对图像序列中的每一张图像提取有代表性的特征点，能够利用SIFT、SURF等算法。

2. 特征婚配：对提取出来的特征点停止婚配，得到差别图像对之间的婚配点对。

3. 相机位姿估量：基于婚配点对，计算相邻图像间的相机运动，得到相机运动的估量值。

4. 三维重建：操纵相邻图像间的相机运动和婚配点对，计算出三维模子中的特征点在差别图像中的二维投影位置。

5. 三维点云交融：将多个相机中得到的三维点云交融成一个完好的三维场景。

SFM手艺能够用于各类范畴，包罗但不限于以下应用场景：

1. 三维建模：SFM能够从多张照片中生成三维模子，用于建筑、文物庇护等范畴。

2. 虚拟现实：SFM能够生成三维场景，用于虚拟现实范畴，好比游戏、片子等。

3. 机器人：SFM能够为机器人供给场景感知和定位，用于自主导航、情况监测等范畴。

4. 无人机：SFM能够供给无人机的位置和场景感知，用于无人机自主导航、地图造做等范畴。

跟着硬件和算法的不竭开展，SFM手艺已经得到普遍应用，而且越来越成熟。将来，SFM手艺的开展标的目的次要表现在以下几个方面：

1. 算法优化：研究愈加高效、切确的SFM算法，进步计算速度和重建精度。

2. 多模态数据生成：研究若何操纵多种传感器和数据源，生成愈加丰硕的三维场景信息。

3. 实时重建：研究实时的SFM算法，用于实时三维场景重建和实时定位。

4. 深度进修：操纵深度进修手艺，优化SFM算法和相关手艺，进步重建和识此外精度。