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1、主要目的：
SFM是可以重建稀疏点云的和相机参数(内外)， 主要目的是：estimating the geometry of the scene and camera poses from a set of images. 使用场景最多还是标定相机内外参。
MVS重建的是稠密点云。
输入的数据：SFM是没有标定的图像，而MVS输入的是标定的图像(具有相机参数)，
PS:相机参数可以通过SFM标定，所以如果从一组图像中重建三维模型，我们可以首先采用SFM标定相机内外参，然后根据标定结果进行稠密点云重建。
2、为什么SFM无法重建出稠密的点云，但是MVS可以？
SFM中我们用来做重建的点是由特征匹配提供的！这些匹配点天生不密集！MVS则几乎对照片中的每个像素点都进行匹配，几乎重建每一个像素点的三维坐标，这样得到的点的密集程度可以较接近图像为我们展示出的清晰度。
SFM和MVS关系
SFM给MVS算好了输入视角的位姿,内参,稀疏点云以及它们的共视关系,MVS再利用这些信息以及彩色图来估计深度图以及做最后的Fusion,还有点云过滤等等的。SFM是camera tracking, 而MVS是depth map estimation和depth fusion。在实际使用中，一般是SFM进行相机标定，然后采用MVS重建稠密点云。
3、详细介绍SFM算法。
世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系_rukawashan的博客-CSDN博客
SFM原理简介_海清河宴的博客-CSDN博客_sfm
Sfm方法过程及原理_清楼小刘的博客-CSDN博客_sfm原理
计算机视觉——SFM与三位重建_Nikki_du的博客-CSDN博客
代码推荐
https://github/alyssaq/3Dreconstruction
4、详细介绍MVS算法。
基于MVS的三维重建算法学习笔记（一）— MVS三维重建概述与OpenMVS开源框架配置_右边的口袋的博客-CSDN博客
稠密点云重建MVS——基于多视角深度图像_A晨的博客的博客-CSDN博客
代码推荐
GitHub - cdcseacave/openMVS: open Multi-View Stereo reconstruction library
三维重建开源代码汇总【保持更新】_三维重建代码源码开源_李迎松~的博客-CSDN博客
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SFM是可以重建稀疏点云的和相机参数(内外)， 主要目的是：estimating the geometry of the scene and camera poses from a set of images. 使用场景最多还是标定相机内外参。
MVS重建的是稠密点云。
输入的数据：SFM是没有标定的图像，而MVS输入的是标定的图像(具有相机参数)，
PS:相机参数可以通过SFM标定，所以如果从一组图像中重建三维模型，我们可以首先采用SFM标定相机内外参，然后根据标定结果进行稠密点云重建。
2、为什么SFM无法重建出稠密的点云，但是MVS可以？
SFM中我们用来做重建的点是由特征匹配提供的！这些匹配点天生不密集！MVS则几乎对照片中的每个像素点都进行匹配，几乎重建每一个像素点的三维坐标，这样得到的点的密集程度可以较接近图像为我们展示出的清晰度。
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版权声明：本文标题：SFM(structure from motion 从运动恢复结构)和MVS(multi-view stereo 多视图立体视觉) 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1755048251a2759946.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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