运动结构重建

Question

我目前正在尝试在掌握 opencv 3 的书的帮助下编写运动结构算法。现在我有了我的算法，可以对我的图像集和三角点进行排序，并只重建一个基线三角形之前对图像排序..

这是我的第一个结果： reconstruction of foutain-c11 对于这对图像： foutain c11 image1 foutain c11 image2

我使用在 opencv（带 GPU）中实现的 SURF 算法，我发现了 25000 个特征，在按异常值和离群值对特征进行排序后，我发现了 15000 个特征

所以我尝试用我自己的相机（罗技 brio 4k）重建一个真实世界的模型 这是我现在的真实世界模型：

real world model image1

real world model image2

real world model image3

real world model image4

real world model image5

但我只发现了 700 到 900 个特征，在按离群值排序后，我发现了约 300 个特征 我的问题是：问题是我的真实世界模型还是这种算法（SURF）不适用于这种模型 谢谢

Answer 1

我认为SURF不是这里的问题，而是有多个问题：

1. 您的图像比喷泉小（至少是上传的图像）- 意味着可以从中创建特征的像素更少（大约小图像的 5 倍）
2. 您的图像模糊，您需要让模型对焦。为了让（几乎）一切都清晰，使用小的 aperture（高 f 值）但要注意这会导致更长的曝光时间，这也可能会产生模糊的图像（至少对于带三脚架的 DSLR f/11 会是一个很好的权衡）。
3. 喷泉比你的有更多的结构来寻找特征（喷泉壁的角落和裂缝与或多或少的大面积均匀灰色）。

这一切总结起来，每一点特征的数量都会减少

Answer 2

感谢您的帮助 所以我为我的真实世界场景拍摄了新的 1080p 照片，这是我的结果：

result 1

result 2

result 3

result 4

如果没有你的帮助，我可能不会考虑我的照片的大小，所以谢谢你