ENFT-SfM 开源项目使用教程

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ENFT-SfM 开源项目使用教程

ENFT-SfM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/enf/ENFT-SfM

1、项目介绍

ENFT-SfM（Efficient Non-consecutive Feature Tracking Structure-from-Motion）是一个基于特征跟踪的完整结构-从-运动系统。该项目提供了一个参考实现，使用ENFT方法进行特征跟踪，并使用SegmentBA进行捆绑调整优化。ENFT方法能够高效地在多个视频序列中匹配特征点对应关系，适用于需要高效处理大量图像数据的场景。

主要特点

• 高效特征跟踪：ENFT方法能够高效地匹配非连续视频序列中的特征点。
• 捆绑调整优化：使用SegmentBA进行捆绑调整，优化图像间的几何关系。
• 多平台支持：项目已在Visual Studio 2015和Ubuntu 16.04上测试通过。

2、项目快速启动

环境准备

• Windows：Visual Studio 2015
• Ubuntu 16.04：GCC版本 > 5.4

安装依赖

• Windows：项目已提供大部分预构建的x64库，可以直接使用。
• Ubuntu 16.04：

  sudo apt-get install libx11-dev libglew-dev freeglut3-dev libjpeg-dev libtiff-dev libpng-dev 

编译和运行

1. 克隆项目：

   git clone https://github.com/ZJUCVG/ENFT-SfM.git cd ENFT-SfM 

2. 编译项目（Ubuntu）：

   mkdir -p build && cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. make -j4 

3. 运行项目（Ubuntu）：

   ./runENFT path/to/your/config.txt 

配置文件

项目提供了三个配置文件示例，位于ENFT/config/目录下，分别用于单序列模式（支持变焦和定焦数据集）和多序列模式（相机内参已知）。

3、应用案例和最佳实践

应用案例

• 视频序列分析：ENFT-SfM可以用于分析视频序列中的特征点，提取关键帧并进行几何校正。
• 三维重建：通过特征跟踪和捆绑调整，ENFT-SfM可以用于从多个视角的图像中重建三维模型。

最佳实践

• 数据集选择：根据项目需求选择合适的单序列或多序列数据集。
• 参数调整：根据实际应用场景调整配置文件中的参数，如窗口大小、最小/最大帧数等。

4、典型生态项目

相关项目

• ENFT：ENFT方法的实现，用于高效特征跟踪。
• SegmentBA：捆绑调整的实现，用于优化图像间的几何关系。

生态系统

• OpenCV：用于图像处理和特征提取。
• Ceres Solver：用于非线性优化，可与ENFT-SfM结合使用以提高精度。

通过以上模块的介绍，您可以快速上手ENFT-SfM项目，并了解其在实际应用中的最佳实践和相关生态项目。

ENFT-SfM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/enf/ENFT-SfM