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 1  OpenMVG 简介

     全称 Open Multiple View Geometry，是法国人 Pierre Moulon 读博期间开源的一个 C++ 库

    最早版本 OpenMVG 0.1 是 2013年 2月 发布的，目前最新版本是 2020年 5月 发布的 OpenMVG 1.6                

    LinkedIn 显示，此前一直在 Zillow Group 的 Pierre，于 2020年 11月 跳槽到 Facebook Reality Labs 担任 Research Scientist

    Reality Labs 聚焦的是 AR/VR 技术，和 Pierre 的研究方向契合，希望 Pierre 大神工作顺利，闲暇时继续完善 OpenMVG  

2  功能模块

    OpenMVG 奉行“简单、易维护”的原则，代码具有很强的可读性，非常方便二次开发

    整个功能模块由若干核心库组成，主要围绕两大类问题：1是多视图几何的基本问题；2是运动结构恢复 sfm

2.1  多视图几何

    Multiple View Geometry 简称 MVG，包含三个关键矩阵：一个是单应矩阵 $x_{i}^{‘}=Hx_{i} $，参见博文 OpenCV 之 平面单应性

     另两个是基础矩阵 $x_{i}^{‘T}F x_{i}=0$，本质矩阵 $E=R[t]x=K^{‘T}FK$

    例如，已知四组对应特征点坐标，用 DLT 算法求解单应矩阵 H，代码如下：

// Setup left, right corresponding points and solve for H
openMVG::Mat xLeft(2, 4), xRight(2, 4);

// Instantiation of homography solver
using H_Solver = openMVG::homography::kernel::FourPointSolver;

// Perform model solving
std::vector<openMVG::Mat3> Hs;
H_Solver::Solve(xLeft, xRight, &Hs);

2.2  运动结构恢复

    Structure From Motion 简称 SFM，是从一系列图像序列中恢复相机位姿，构建三维场景 (稀疏点云) 的过程

                 图像序列                                                Structure from motion                                              三维场景 (稀疏点云)

    OpenMVG 中实现了 SFM 的两种算法：增量式和全局式。一次完整的 SFM 实现流程，如下所示：

2.3  第三方库

    对于一些基础功能，OpenMVG 没有重复造轮子，直接集成了许多好用的第三方库，如下：

     - Eigen：线性代数，矩阵、向量运算

     - Ceres Solver：非线性最小二乘问题

     - Lemon：图和图运算    

3  编译配置

3.1  环境和工具

      - Win10  64bit

      - VS 2019 社区版 (地址: https://www.visualstudio.com/downloads/)

      - CMake 解压版 (地址: https://cmake.org/download/)

3.2  文件准备

      - OpenMVG，地址：https://github.com/openMVG/openMVG/releases

         注意：上述地址下载的压缩包，最终编译有时会报错，不如在 PowerShell 中 Git 下载的稳定                         

                   $  git clone --recursive https://github.com/openMVG/openMVG.git

      - 依赖项，下载 glw，osi_clp 和 cereal，解压后放在 openMVG\src\dependencies 中，此目录内已有对应文件夹，但里面的内容是空的

          glw，地址：https://github.com/elmindreda/glfw/releases 

          osi_clp，地址：https://github.com/openMVG-thirdparty/osi_clp/releases

          cereal，地址：https://github.com/USCiLab/cereal/releases

 3.3  CMake 配置

     使用 cmake-gui，source 选择解压后的 src，build 选择自建的文件夹

     先 Configure 再 Generate，然后点击 "Open Project” 在 VS 中打开工程

     注：第一次 Configure 可能有红色报错，找到原因后更改 CMake 配置，再点击 Configure 即可 

3.4  编译

    打开 openMVG.sln 后，在 VS 2019 中分别编译 Debug 和 Release 模式，生成相应的 lib 文件    

4  SFM 例程

    下面以 Sceaux 城堡图片集为例，执行 OpenMVG 中的 SFM 算法，输出重建的稀疏点云

4.1  准备

     -  城堡图片集，地址：https://github.com/openMVG/ImageDataset_SceauxCastle

     -  Python 安装，地址：https://www.python.org/downloads/

     -  Meshlab 安装，地址：https://www.meshlab.net/

 4.2  执行脚本

    将下载的 Sceaux 城堡图片集 images，放置于编译后的 openMVG_Build/software/SfM 路径下，在 powershell 中分别执行如下脚本：

    增量式 SFM：

$ py ./SfM_SequentialPipeline.py   images  matches_sequential

    全局式 SFM：

$ py ./SfM_GlobalPipeline.py   images matches_global

    以后者为例，可看到在 matches_global 中生成了两个文件夹：matches 存储的是特征点和匹配信息；reconstruction_global 保存的是重建后的点云 (后缀为 .ply)

    用 Meshlab 打开其中一个稀疏点云 robust_colorized.ply，显示如下：

4.3  RMSE

    在 reconstruction_global 文件夹下，还有 SfMReconstruction_Report.html 的重建精度报告

参考资料

    OpenMVG 编译安装指南

    OpenMVG libraries

    openMVG: "open Multiple View Geometry"

    OpenMVG 源码阅读小记    

OpenMVG 系列 (1)：入门简介

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原文地址：https://www.cnblogs.com/xinxue/p/14838870.html