PatchMatch算法首先对输入的图像进行随机初始化,每个像素点对应一个随机的匹配点。 2. 迭代优化 在初始化的基础上,PatchMatch通过不断的迭代优化,寻找最优的匹配点。在每一次迭代中,PatchMatch会根据当前的匹配点,搜索周围的像素点,并计算其与目标点的匹配程度,然后更新当前像素点的匹配点。 3. 最终结果 经过多次...
本文将深入探讨COLMAP中的PatchMatch原理。 正文 一、 COLMAP介绍 COLMAP是一个用于从图像序列中计算相机运动和三维结构的系统。其主要包含两个部分:Structure-from-Motion(SfM)和Multi-View Stereo(MVS)。SfM用于估计图像间的相对位姿,生成稀疏的三维点云;MVS则进一步对这些稀疏点云进行稠密化处理,生成稠密的三维模型...
COLMAP也采用Patch Match的信息传递策略[3]。经过视角平滑后,在候选集子集中进行同名特征采样,所以式1)被修改为: 2)操作1 - 影像去畸变 在进行深度图估计前的第一步为影像去畸变,在COLMAP中,使用光学一致性和几何一致性联合约束构造匹配代价,带有畸变的影像会导致边缘有较大的视差估计误差。但实际上为了简化,我们...
COLMAP也采用Patch Match的信息传递策略[3]。经过视角平滑后,在候选集子集中进行同名特征采样,所以式1)被修改为: 2)操作1 - 影像去畸变 在进行深度图估计前的第一步为影像去畸变,在COLMAP中,使用光学一致性和几何一致性联合约束构造匹配代价,带有畸变的影像会导致边缘有较大的视差估计误差。 但实际上为了简化,我...
点击右上角select选择稠密重建项目保存的文件夹可以在Project文件夹下建一个dense文件夹来保存 02:55 点击Undistrotion进行图像的去畸变 03:00 点击Undistrotion旁边的Stereo进行密集匹配 03:12 完成密集匹配后我们可以看到生成的深度图 colmap采用的是PatchMatch的倾斜窗口密集匹配算法 ...
点击Stereo 进行密集匹配(过程漫长)。完成密集匹配后可以看到生成的深度图,colmap采用的是PatchMatch的倾斜窗口密集匹配算法。 点击Fusion 进行深度图融合生成稠密点云。可以导出稠密点云结果将其保存。 这里有两个选项,Possion是泊松表面重建,Delaunay是狄洛尼三角网重建。
完成密集匹配后,可以看到生成的深度图,colmap采用的是PatchMatch的倾斜窗口密集匹配算法。点击Fusion进行深度图融合生成稠密点云。 完成后,可以导出稠密点云结果(实际,在dense文件夹下已经进行了自动保存。) 接下来需要进行表面重建,可以选择Possion泊松表面重建和Delaunay狄洛尼三角网重建。
colmap patch_match_stereo --workspace_path dense --workspace_format COLMAP --PatchMatchStereo.geom_consistency true colmap stereo_fusion --workspace_path dense --output_path dense/fused.ply colmap model_converter --input_path dense/sparse --output_path dense/sparse --output_type TXT ...
整篇文章的概率模型还是比较复杂的,如果让我个人用一句话来总结,那就是:根据reference image和source image拍摄的夹角、图像分辨率、法向量角度去计算不同source view(用来描述reference pixel)的权重,然后根据这些权重去计算geometric和photometric的consistency,最后用PatchMatch迭代出每个像素最合适的深度。
如果需要进一步 rectify, 可以把参数输入到 OpenCV 的stereoRectify()函数中,之后initUndistortRectifyMap(), 最后使用remap()函数进行重映射 从而得到矫正的结果。 Dense Reconstruction 利用前面的步骤求得的相机参数进行稠密重建,由PatchMatch求解单视角对应的深度图和法向图,同时根据需要对深度图和法相图进行滤波。