Je suis nouveau dans le domaine de la vision par ordinateur, donc j'apprends de toutes pièces comment générer des nuages de points à partir de plusieurs captures d'images. Je n'implémente pas encore cela sur le code, d'abord je veux apprendre comment tout ce processus devrait être fait et ensuite je vais le coder. Jusqu'à présent, j'ai appris sur les algorithmes de détection de caractéristiques, principalement SIFT et l'A-KAZE remarquablement plus précis, qui détecte beaucoup plus de fonctionnalités sur chaque image et génère ainsi des nuages plus denses. Puis viennent les algorithmes d'appariement de clés, principalement Brute Force (BF) et FLANN. Enfin, il devrait être un processus dans lequel vous: -première: obtenir toute l'orientation des caméras -enfin: générer le nuage de points clairsemée. Mais, jusqu'à présent, j'ai seulement trouvé des exemples dans OpenCV dans lesquels seulement deux images sont appariées et leurs caractéristiques appariées sont dessinées. Je ne suis pas capable de trouver un exemple dans lequel plus d'images sont appariées et, plus important encore, je ne suis pas capable de trouver comment trouver l'orientation de la caméra et générer des nuages de points sur OpenCV. S'il vous plaît, j'ai besoin d'aide sur ces dernières étapes. Si vous trouvez un exemple de correspondance d'images multiples, la génération de nuages de points serait très utile. Merci d'avance!OpenCV, Computer Vision
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OpenMvg a un bel exemple de pipeline structure-de-mouvement pour reconstruire des nuages de points clairsemés 3D à partir des caractéristiques SIFT et AKAZE. Il fonctionne même sans aucune caméra intrinsèque (focale, point principal).
http://docs.opencv.org/3.1.0/de/d7c/tutorial_table_of_content_sfm.html – Micka
Votre problème est "Je suis nouveau dans le domaine de la vision par ordinateur" et le fait que vous commencez avec quelque chose comme ça. C'est comme faire une chirurgie du cerveau le premier jour à l'école de médecine. Je vous suggère de commencer par les bases en premier. – Piglet
Eh bien merci pour votre point de vue. C'est vrai que vous devez d'abord couvrir les bases, j'ai trouvé jusqu'à présent ceci: http://cvrs.whu.edu.cn/downloads/ebooks/Multiple%20View%20Geometry%20in%20Computer%20Vision%20(Second%20Edition) .pdf Son très intéressant et vous donne une compréhension profonde, mais une approche plus "pratique" (donc on peut apprendre complémentaire entre les deux) est donnée ici: http://www.inc.eng.kmutt.ac .th/inc161/project/opencv/Mastering_opencv.pdf cette dernière est une merveilleuse littérature sur OpenCV en général. – gabdev