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SFM

基于SfM(Structure from motion)的三维重建详解

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增量式SfM详细流程介绍及实现方法-CSDN博客

文章浏览阅读1.5w次,点赞31次,收藏179次。目前主流的SfM(Structure from Motion,运动结构恢复)可以分为两大类型,一种是全局式的,一种是增量式的。全局式sfm能够一次性得出所有的相机姿态和场景点结构。它通常先求得所有相机的位姿,然后再通过三角化获得场景点。其效率较高,但是其鲁棒性差,很容易受到outlier的影响而导致重建失败。增量式sfm则是一边三角化(triangulation)和pnp(perspective-n-points),一边进行局部BA。这类方法在每次添加图像后都要进行一次BA,效率较低,而且由于误差累积,容

非常详细的sift算法原理解析-CSDN博客

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openMVS详细使用教程

1. 简介OpenMVS(Multi-View Stereo reconstruction library)是一个用于多视角立体重建的开源库,用于从多个图像中创建高质量的三维模型。它可以从图像集合中恢复三维几何和纹理信息,以创建更真实的场景重建。 …

openmvg2.0编译与使用-CSDN博客

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How to compute focal length when images lack EXIF data? · Issue #669 · openMVG/openMVG

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