--matcher_type:flann通常比brute_force更快,但可能牺牲一些精度。 --max_num_trials:增加该值可以提高匹配成功率,但也会增加计算时间。 --gpu_index_threads:如果可用,设置较高的值可以加速特征匹配。 --max_num_features:根据图像分辨率和场景复杂度设置,较高的值可能提高重建质量,但也会增加计算量。 --min_...
sequential_matcher:针对顺序采集的视频图像,由于相邻帧存在视觉上的重叠且没有必要进行完全匹配,它只匹配视频流中的相邻帧。同时,这种匹配方式能够基于 vocabulary tree 进行回环检测。最后,帧之间的前后关系由图像文件名给定,与数据集中的存储顺序无关。 vocab_tree_matcher:针对大量图像(几千帧量级),可以通过提供 vo...
commands.emplace_back("rig_bundle_adjuster", &RunRigBundleAdjuster); commands.emplace_back("sequential_matcher", &RunSequentialMatcher); commands.emplace_back("spatial_matcher", &RunSpatialMatcher); commands.emplace_back("stereo_fusion", &RunStereoFuser); commands.emplace_back("transitive_matcher", ...
• COLMAP的sequential_matcher API用于在k个图像的自定义窗口上进行匹配,对于n个非定向图像,匹配窗口扩展到k+n,以增加确保图像跟踪不受图像方向失败中断的机会,这种方法通过自适应匹配增加了重新定位的能力,克服了场景中可能的临时障碍或照明突变。 关键帧选择 关键帧选择基于最后一个关键帧与当前帧之间的光流创新...
Transitive Matching: This matching mode uses the transitive relations of already existing feature matches to produce a more complete matching graph. If an image A matches to an image B and B matches to C, then this matcher attempts to match A to C directly. ...
//构建了三个匹配线程方法if(options_.data_type==DataType::VIDEO){matcher=sequential_matcher_.get();}elseif(options_.data_type==DataType::INDIVIDUAL||options_.data_type==DataType::INTERNET){Databasedatabase(*option_manager_.database_path);constsize_tnum_images=database.NumImages();if(option...
What feature matching algorithm is used by the COLMAP sequential matcher? I tried looking at the code but I could not find the name of an algorithm. Is the algorithm documented in a paper or thesis? If so please could you let me know what the title of the publication is?
• COLMAP的sequential_matcher API用于在k个图像的自定义窗口上进行匹配,对于n个非定向图像,匹配窗口扩展到k+n,以增加确保图像跟踪不受图像方向失败中断的机会,这种方法通过自适应匹配增加了重新定位的能力,克服了场景中可能的临时障碍或照明突变。 关键帧选择 ...
colmap sequential_matcher --database_path DATABASE_PATH colmap vocab_tree_matcher --database_path DATABASE_PATH --VocabTreeMatching.vocab_tree_path VOCAB_TREE_PATHAlternatively, one can use hloc for image retrieval and matching with learning-based descriptors....
Matcher: sift特征对应的是一个128维的向量,匹配的过程就是对于任意一个特征点,在另一张图中找另一个特征点使得他们之间的特征向量的差距最小,这是通过flann来实现在高维空间寻找最近邻来实现的。 匹配成功? TwoViewGeometryVerify: 将上一步匹配上的匹配对,通过RANSAC去估计基础矩阵F或Homography矩阵H,然后计算inli...