OpenMVG——Python與C++雙重驅動的Photogrammetry工具

一、OpenMVG概述

OpenMVG（Multiple View Geometry）是一款開放源代碼的多視圖幾何計算庫，可用於Photogrammetry應用程序的開發和研究。OpenMVG根據自由開源軟件Apache v2.0許可，可以作為獨立的程序庫使用，也可以與其他庫或軟件一起使用。OpenMVG解決了從多個圖像集合中ESTIMATE和恢復三維相機姿態和稀疏3D點雲的問題。它提供了用於生成點雲和三角測量網格的DenseMVG組件。

二、OpenMVG的優勢

OpenMVG的最大優勢是它的模塊化設計和緊密的Python和C++集成。它的Python綁定使得快速注釋和可視化成為可能，而C++庫提供了穩定和高效的性能。這意味着您可以使用OpenMVG提供的Python接口獲得更好的顯式控制，也可以使用原生的C++庫進行更高效的計算。

OpenMVG的核心模塊之一是SfM（Structure from Motion，從運動中估計結構），它被廣泛用於實現SfM算法和軟件。OpenMVG使用自動新視圖選擇算法，通過選擇最好的下一個視圖和一個新的相機姿態，提高了建模的精度和質量。OpenMVG SfM系統及其Python綁定可以使用幾乎任何型號的相機，包括廣角相機、魚眼相機和普通相機。

三、OpenMVG的應用

OpenMVG的主要應用領域是Photogrammetry和計算機視覺。它被廣泛用於三維建模和對象重建，例如從無人機或人物拍攝的圖像中恢復三維場景。它也被用於計算機輔助設計（CAD）和文物保護領域。

以下是一個例子，展示了如何使用Python進行OpenMVG的結構從動中估計結構和稀疏點雲重建的過程：

    import openmvg
    import openmvg.cameras

    # 輸入圖像列表
    image_list = openmvg.ImageList("/path/to/images")

    # 提取特徵點
    feat_process = openmvg.FeatureExtractorProcess(
        fm_method_name="SIFT",
        force_use_saved_features=False
    )
    matches_file_path = feat_process(image_list)

    # 提取相機內參估計
    camera_params = openmvg.cameras.get_image_metadata(image_list)

    # 獲取相機解算器
    camera_solver = openmvg.sfm.PerspectiveCameraSolver()

    # 對圖像序列進行重建
    sfm_process = openmvg.GlobalSfMProcess(
        camera_solver=camera_solver
    )
    reconstruction = sfm_process.run(matches_file_path, camera_params)

    # 生成稀疏點雲
    reconstruction.compute_structure()
    point_cloud = reconstruction.get_point_cloud()

    # 將生成的點雲保存為Ply文件
    openmvg.export_to_ply(point_cloud, "/path/to/output/file.ply")

四、OpenMVG的發展前景

OpenMVG作為一款高性能的結構從動和Photogrammetry計算庫，正在越來越多的應用場景中得到應用。隨着計算機視覺和計算機圖像處理的不斷發展，OpenMVG的應用領域將進一步擴展，並不斷完善和改進。OpenMVG作為一個開源的項目，其開發、改進和維護工作將隨着時間的推移而繼續進行。

五、總結

OpenMVG是一款開源的Photogrammetry工具，可以使用Python和C++驅動，具有模塊化設計和緊密的Python和C++集成。它的SfM系統可以使用幾乎任何型號的相機，包括廣角相機、魚眼相機和普通相機。OpenMVG被廣泛應用於三維建模和對象重建，計算機輔助設計以及文物保護等領域。隨着計算機視覺和計算機圖像處理的不斷發展，OpenMVG的應用領域將進一步擴展，並不斷完善和改進。