三维重建系列 COLMAP: Structure-from-Motion

四种经典的三维重建技术Pipeline。分别为：

1）传统方法（COLMAP）

2）深度学习方法（COLMAP + MVSNet）

3）传统方法（COLMAP + OpenMVS）

4）深度学习方法（COLMAP + R-MVSNet）

SFM 基本套路回顾

检索匹配

输入：一系列图片；输出：经过几何校验后的图像匹配关系。

为了得到尽可能准确的匹配关系，该步骤中涉及特征提取，匹配以及几何校验。

• 特征匹配：可以是任何一种特异性较强的特征，如SIFT（COLMAP默认用SIFT），主要为后续的特征匹配服务；

• 匹配阶段，将输入的图像两两之间进行匹配（可以发现，这一步的时间复杂度非常大），得到潜在的场景重合部分；

• 几何校验：初始匹配的外点势必很多，此时需要滤出外点。通常情况下会用到基础矩阵（未标定）/本质矩阵（已标定）以及单应矩阵（纯旋转/共面）。图像经过上述三个