[cv&cg] 我的PMVS复现结果——多视图三维重构和曲面重建（从图像到三维模型）_pmvs算法论文-程序员宅基地
技术标签： Computer Graphics C++ Qt
2019年7月，国科大屎一般的研一终于TMD结束了。秋季学期选了王晓和袁亚湘的最优化，作为工科狗被数学系虐成了渣渣，啃600页的"Numerical Optimization"时感觉自己在修仙；到了春季学期，ok我想腾点时间在自己的科研上，于是选了好多研讨课，结果论文报告、不少于10个的Projects，前前后后3个月感觉自己里外不是人。这多亏了我神一般的选课技术。
OK回到正题！
大二时，我曾拙劣地复现过Structure from motion（链接），但是限于当时的水平，效果和性能都不咋滴。今年在修"计算机视觉"时，顺便把SFM稀疏点云重建、Patch based MVS的相关paper重新看了一下，觉得有把握做一个更好的版本。于是就有了这一篇博客。
这次的代码写的不敢说很好，主体是在大二时期写的粗糙版本的基础重写的。但是毕竟又经过了多年的积淀，编码对自己来说还是挺满意的。本次仍采用C++开发，基于OpenGL和OpenCV，基本模块如下：
- SFM：获取稀疏点云。完善了之前写的不好的bundle adjustment，相对来讲提高了SFM模块的效果。
- Patch based MVS：获取稠密点云。由于采用SFM的稀疏点云作为input，省了很多事情。基本流程是先从稀疏匹配中获取Patch，然后做扩展。但是我实现的效果没有完全达到预期，初步猜测的原因是：过多地删除了不符合光照约束的区域。
- Poisson三维重建：从点云获取网格模型。这里采用的基本的Poisson模块，对于做Graphics的人来说应该都非常熟悉
具体推导：由于打字比较麻烦，在夏季学期结束后我会按照之前讲解SVM的流程（svm链接），录制推导和代码说明的视频放到我的Bilibili上。
参考文献：
[1] Furukawa Y . Accurate, dense, and robust multiview stereopsis[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2010, 32.
[2] Kazhdan M, Bolitho M, Hoppe H. Poisson surface reconstruction[C]// Eurographics Symposium on Geometry Processing. 2006.
这里仅贴一下实验结果：
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