1、介绍

SFM（structure-from-motion）算法是一种基于各种收集到序列图片进行三维重建的离线算法。顾名思义是从运动中（不同时间拍摄的图片集）恢复物体的三维结构，这需要估计出图片的R,t，结合相机内参重建稀疏点云。故运动恢复结构(SFM)能够恢复出场景的三维模型，需要先估计出每张图片的相机内外参，然后将关键点投影获得3D点。

算法的关键是获得两张图片中的对应点，然后估计基础矩阵F,再估计本征矩阵E,再通过SVD分解求得较好的R,T，然后反投影得到物体的三维点，最后将多个稀疏点云融合在一起，这里一个常用的算法是Bundle Adjustment(BA)

2、算法流程

特征点提取和匹配。

基础矩阵F.

分解本征矩阵E，得到R，T

通过三角化得到稀疏点云。

2.1 特征点提取和匹配

2.1.1特征点提取

目前采用的特征检测器是SIFT检测器。

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