我是一名有着十年企业软件工程经验的开发人员,我的业余兴趣让我进入了广阔而可怕的计算机视觉(CV)领域。有一件事情对我来说不是很清楚,那就是运动结构(Structure from Motion,简称SFM)工具和多视角立体成像(Multi View Stereo,简称MVS)工具之间的分工。尤其...
在我看来,它们都意味着从2D图像中匹配的点重建3D坐标。这些概念和多视角立体成像有什么区别? 你会如何称呼一种从关键点匹配计算稀疏点云的算法,并要求预先知道相机的外部和内部参数?
我进行了一项与OpenCV相机姿态估计相关的简单测试。 我使用一张照片和相同的放大(缩放)后的照片来检测特征,计算本质矩阵并恢复相机姿态。 Mat inliers; Mat E = findEssentialMat(queryPoints, trainPoints, cameraMatrix...
假设我有两张图像之间的良好对应关系,并尝试恢复它们之间的相机运动。我可以使用OpenCV 3的新功能来实现,如下所示: Mat E = findEssentialMat(imgpts1, imgpts2, focal, principalPoint, RANSAC, 0.999, 1, m...