从运动中重建结构

Question

目前，我正试图在“掌握opencv 3”一书的帮助下，从运动中写出一种结构算法。现在，我有了我的算法，它对我的图像集和三角点进行排序，并仅为一组图像排序重建基线三角形。

这是我的第一个结果：foutain-c11的重建用于这对图像：foutain c11 image1foutain c11 image2

我使用opencv中实现的SURF算法(用GPU实现)，我找到了25000个特性，在对特征进行分类之后，我发现了15000个特性

所以我试着用我自己的相机(罗技布鲁4k)重建一个真实世界的模型，这就是我现在的真实世界模型：

真实世界模型image1

真实世界模型image2

真实世界模型image3

真实世界模型image4

真实世界模型image5

但是我只发现了700到900个特征，在按inlier离群点排序之后，我发现了~300的特性，我的问题是:这是我的真实世界模型，problème还是这种算法(SURF)不适用于这种模型，谢谢

Answer 1

我认为浪花不是这里的问题，但有许多问题：

1. 你的图像比喷泉小(至少上传的)--这意味着可以创建特征的像素更少(大约是小图像的5倍)。
2. 您的图像是模糊的，您需要有您的模型在焦点。要获得(几乎)所有的焦点使用一个小的孔径 (高f数)，但要注意，这会导致更长的曝光时间，这也可能造成模糊的图像(至少对于DSLR与三脚架f/11将是一个很好的交换)。
3. 喷泉比你的喷泉有更多的结构来寻找特征(喷泉的墙角和裂缝相对于大面积的均匀灰色)。

所有这些加起来，每一点特征的数量都会减少。