3D-reconstruction

two view structure from motion
授权协议 MIT License
开发语言
所属分类 应用工具、 科研计算工具
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 茹高义
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

2 view structure from motion (From scratch)

How to run

  1. You can directly go to result folder to see all results
  2. To make it easier to view all results , I selected two images for each imageset. You can reproduce all 3D models using main.m. All 8 pclouds will show up together after program finished. .ply files will be saved to result folder, which you can be opened with meshlab.
    main;
  3. You can specify two images(intrinsic.new must be in the same folder):
    SfM2('imgFolder/img1.JPG','imgFolder/img2.JPG');
    will not show model after finished, only save .ply to result.
    SfM2('imgFolder/img1.JPG','imgFolder/img2.JPG',true);
    will show model after finished, and save .ply to result.
This system has been tested under Matlab 2016a and Ubuntu 16.04. please make sure your matlab have vision toolkit

Features

  • dense matching.
  • MSAC instead of RANSAC.

main steps of my code

  1. get camera intrinsic matrix.
  2. features detection and points matching.
  3. estimate fundamental matrix using feature pairs in two images. Then compute essential matrix using K and F. Decompose E to R and t. Get P using E.
  4. dense matching.
  5. put pairs of points onto 3D(triangulate).

How to use your own images

  • prepare 2 images taken from two different views
  • get the intrinsic matrix and write it to intrinsic.new


You can set parameters except \alpha_x and \alpha_y can be default value: zero,
, , represent focal length in terms of pixels, where m_x, m_y are the scale factors relating pixels to distance and f is the focal length in terms of distance. They can be obtained by looking into your camera info or the jpeg meta info. You can google the way to get them.

  • Put them into the same folder, then modify main.m to point to the images
  • 作者:lei tai 链接:https://www.zhihu.com/question/29885222/answer/100043031 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 首先一切建立在相机模型 x=kPX 上(x,X分别代表图片和空间中的二维三维齐次坐标,k为相机内参矩阵,P=[R | t] 为空间坐标系到相机坐标系的 orientation-

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