1、SLAM         SLAM是Simultaneous Location and Mapping，同时定位与地图构建。是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。目的是解决自主机器人“定位”和“建图”两个问题。同时要求能够实时地，没有先验知识地进行。SLAM问题的本质是对主体自身（位姿）和周围环境空间（点云）的不确定性的估计。

背景 掌握传统的多视图三维重建基本流程 总体流程 多视图三维重建的Pipieline如下图，总共分为四个步骤： 拍摄场景多视角的图像建立这些图像之间的联系（Data Association）SFM稀疏重建MVS稠密重建 Data Association 建立图像之间的联系主要包含以下4个步骤：1）特征提取；2）特征匹配；3）基于几何的特征对验证；4）特征建树 1）图像的特征提取。 1

问题产生： Guassian splatting第一步用colmap进行位姿估计，图片匹配失败，输出图片全靠运气，最少的时候甚至一张都没匹配上，所以想到用colmap软件先进行匹配，再放入高斯训练。 colmap使用步骤： 1.打开colmap.bat 2.新建项目 【File】–> 【New Project】 3. 新建database文件，选择images所在路径 【N

内容链接地址 bilibili视频链接 ppt链接，提取码： gk29 Structure‐from‐Motion Structure = 3D点云 Motion = 相机位置和姿态 SFM = 运动中的相机恢复出整个场景 SfM的输入与输出 输入：带有关联特征的图像（特征检测和匹配已经做得很好了）， p i , j = ( u i , j , v i , j ) p_{i,j}=(u_

运动恢复结构是通过三维场景的多张图像，恢复出该场景的三维结构信息以及每张图片对应的摄像机参数。 欧式结构恢复(内参已知，外参未知) 欧式结构恢复问题： 已知：1、n个三维点在m张图像中的对应点的像素坐标            2、相机内参 求解：1、n个三维点坐标            2、m个摄像机的外参数R、T 通过极几何我们知道本质矩阵和基础矩阵【三维重建】对极几何-CSDN博

目录 一、SfM系统（两视图） 1、特征提取 2、特征匹配 3、RANSAC求解基础矩阵F  4、完整的欧式结构恢复算法流程 二、基于增量法的SfM系统（以OpenMVG为例） 1、预处理  2、图像特征点提取与匹配 3、两视图重构点云 4、增加新视图，多视图重构 一、SfM系统（两视图）         对于欧式结构恢复的两视图问题，需要获得三维场景的m张图像的像

理论学习+编程实战，三个月的时间，算是把增量式sfm（在摄影测量领域也叫空三）给复现了出来。先上成果图，然后简要说一些复现sfm过程中需要注意的点，最后谈谈自己的心得体会。（关于增量式sfm的详细介绍，参见这里） 1 成果展示 1.1 数据1 Fig.1 用于重建的20张无人机拍摄的图像   Fig.2 增量式sfm重建出来的稀疏点云   Fig.3 按高程赋

基于matlab的sfm三维重建 想学习三维重建，但是不会c++语言，python调用opencv弄得我头大，正好matlab上也有三维重建的代码，于是编跟着案例库的案例倒弄了一阵，大致弄明白了，分享一个流程给新手做参考。 ps：几个周以后再看自己做的这个，都是啥玩意，我都不好意思看了，事实上这个算不上稠密重建，纹理映射没有，由于手机是双摄标定出来也不准确，导致三角测量时相机位置偏的太多，在之后