Реконструкция со структурой из движения
В настоящее время я пытаюсь написать алгоритм структурирования из движения с помощью книги мастеринга opencv 3. Теперь у меня есть мой алгоритм, который сортирует мой набор изображений и триангулирует точку и восстанавливает только треугольник базовой линии для одной пары изображений, сортирующих до..
Итак, это мой первый результат: реконструкция foutain-c11 для этой пары изображений: foutain c11 image1 foutain c11 image2
Я использую алгоритм SURF, реализованный в opencv (с графическим процессором), и обнаружил 25000 функций, а после сортировки функций по всем направлениям я нашел 15000 функций
Поэтому я пытаюсь реконструировать модель реального мира с помощью собственной камеры (Logitech Brio 4K). Теперь это моя модель реального мира:
Но я обнаружил только от 700 до 900 функций, и после сортировки по внутренним выбросам я нашел ~300 функций. Мой вопрос: является ли моя модель реального мира проблемой или этот вид алгоритма (SURF) не работает для такой модели, спасибо
2 ответа
Я думаю, что SURF здесь не проблема, но есть несколько проблем:
- Ваши изображения меньше фонтана (по крайней мере, загруженных) - это означает, что для создания объектов требуется меньше пикселей (примерно в 5 раз меньше изображений)
- Ваши изображения размыты, вам нужно сфокусировать модель. Чтобы получить (почти) все в фокусе, используйте маленькую диафрагму (большое число f), но имейте в виду, что это приводит к увеличению времени экспозиции, что также может создавать размытые изображения (по крайней мере, для DSLR со штативом f/11 было бы хорошим компромиссом).
- Фонтан имеет больше структуры, чтобы найти особенности, чем ваши (углы и трещины на стене фонтана в сравнении с более или менее большой областью однородного серого).
и это все подводит итог, и с каждой точкой количество функций уменьшается
Спасибо за вашу помощь. Итак, я сделал новый снимок 1080p моей сцены в реальном мире и вот мой результат:
Без вашей помощи, я бы не стал думать о размере моих фотографий, так что спасибо