OpenMVS学习记录

最近在学习三维重建框架OpenMVS

还没全学完

先马马虎虎整理一下

1 OpenMVS介绍与立体视觉基础

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2 稠密重建

稠密重建是深度估计（depth estimate）是重建流程中第一个环节，也是三维重建中最关键的环节。在传统算法中比较经典实用的两个算法是PlanSweeping和PatchMatch两种算法。在平面Sweeping 算法中用的比较多的是SGM算法。OpenMVS框架实现这两种算法，可以通过参数控制测试这两种算法的效果对比。本章节主要介绍SGM和PatchMatch两种算法的具体实现。

OpenMVS中实现的SGM是通过对图像做校正，在视差层面下进行计算的（匹配关系由上面的三角测量转换），视差图可以与深度图相互转换。该算法也可不用对图像校正直接计算深度图（匹配关系由对极约束来转换），PatchMatch是直接计算深度图。

2.1 数据准备

OpenMVS输入是图像和对应的相机内参和外参，在数据准备阶段第一步是剔除无效的、未标定的、被废弃的图像；第二步是给每个参考图像选择所有有用的邻域帧，这个邻域帧就是我们用来做匹配的帧，合适的选择策略可以提升重建效果所以这步非常重要；最后就是基于马尔科夫随机场（MRF）优化，为每个参考图像选择一个全局最佳的邻域视图。
代码中图像映射关系：

3 曲面重建

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5 纹理贴图

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