从运动中重建结构

Question

我目前正在尝试通过掌握opencv 3的书来从运动中编写结构算法。现在我有我的算法，可以对我的图像集进行排序并对三角点进行分类，并仅重构一对的基线三角形图像排序之前。

所以这是我的第一个结果： reconstruction of foutain-c11 对于这副图片： foutain c11 image1 foutain c11 image2

我使用在opencv（带有GPU）中实现的SURF算法，我发现了25000个特征，并按离群值和离群值对特征进行排序后，我发现了15000个特征

因此，我尝试使用自己的相机（logitech brio 4k）重建真实世界模型 这是我的现实世界模型：

real world model image1

real world model image2

real world model image3

real world model image4

real world model image5

但是我只发现了700到900个特征，按离群值进行排序后，我发现了约300个特征 我的问题是：我的现实世界模型是问题还是这种算法（SURF）不适用于这种模型 谢谢

Answer 1

我认为SURF不是这里的问题，但是有多个问题：

1. 您的图片小于喷泉（至少是上传的图片）-表示创建要素所需的像素更少（大约是图片的5倍）
2. 您的图像很模糊，您需要使模型清晰。要（几乎）使所有焦点对准，请使用较小的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（至少对于三脚架f / 11的DSLR而言，这是一个权衡取舍）。
3. 与您相比，喷泉具有更多的结构来查找特征（喷泉壁的拐角和裂缝与均匀的灰色或多或少的大区域相比）。

所有这些加起来，每增加一个点，特征的数量就会减少

Answer 2

谢谢您的帮助 因此，我为现实世界拍摄了新的1080p图片，这里是我的结果：

result 1

result 2

result 3

result 4

竭尽所能，我可能不会考虑图片的大小，所以谢谢