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文檔簡介

1、學習開源SFM軟件使用報告第一步：運行VisualSFM1. 輸入一系列圖片拍照注意事項： 相機共中心能拼接全景，但是給不出三維重建的深度信息。要以待重建的對象為中心，圍著它每轉(zhuǎn)10-20度拍一張，這樣轉(zhuǎn)一圈，有不同高度信息更好。VisualSFM沒有照片數(shù)量限制，照片越多，重建出的細節(jié)越豐富，但重建過程花費時間越長。2. 特征檢測及匹配因照片可能存在旋轉(zhuǎn)、縮放或亮度變化，此過程利用SIFT算法提取、描述特征，用 RANSAC算法過濾掉誤匹配。此過程亦可利用GPU加速。工作狀態(tài)實時顯示在側(cè)邊的log窗口。此過程是圖像匹配、自動空三處理，也就是恢復照片在拍攝時的姿態(tài)3. 利用SFM進行稀疏3D重

2、建利用 SFM 方法，通過迭代求解出相機參數(shù)和三維點坐標。即重建出3D模型的稀疏點云。若有“bad”相機（位置錯誤或朝向錯誤），結(jié)合工具欄上的“3+”按鈕和手型按鈕即可刪除之，使結(jié)果更準確。4. 利用 CMVS/PMVS進行稠密3D重建通過 CMVS 對照片進行聚類，以減少稠密重建數(shù)據(jù)量，而后利用PMVS從3D模型的稀疏點云開始，在局部光度一致性和全局可見性約束下，經(jīng)過匹配、擴散、過濾 生成帶真實顏色的稠密點云。至此，VisualSFM的工作告一段落，結(jié)果都已存盤。可以得到照片的p矩陣，保存在一個txt文件夾下，在visualize文件夾下是糾正過后的影像文件。若因圖片匹配失敗或圖片較少導致某區(qū)域重建失敗或重建出的某區(qū)域細節(jié)不足，可以返回添加一些這個區(qū)域的照片，重新來過但因特征檢測和匹配的結(jié)果已存盤（每張圖像對應的.sift 和 .mat文件），所以已經(jīng)匹配好的圖像不必再次匹配，會更快完成。第二步：運行SURE_densematching1. VisualSFM所得結(jié)果處理txt文件下的p矩陣復制出來粘貼到visualize文件夾下，然后全選visualize文件夾下的糾正過后的影像文件及對應的p矩陣復制到SURE文件下的TEST文件夾內(nèi)2. 點擊dense.bat運行最終sure文件下las格式的就是所得到的每

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