【发布时间】：2017-08-26 10:27:14
【问题描述】：
我是计算机视觉领域的新手，所以我正在从头开始学习如何从多个图像捕获中生成点云。我还没有在代码上实现任何这些，首先我想了解整个过程应该如何完成，然后我会编写代码。
到目前为止，我已经了解了特征检测算法，主要是 SIFT 和非常准确的 A-KAZE，它在每张图像上检测到更多特征，从而生成更密集的云。
然后是关键匹配算法，主要是 Brute Force (BF) 和 FLANN。 最后，它应该是一个过程，您可以： -first：获取所有相机的方向 -finally : 生成稀疏点云。
但是，到目前为止，我只在 OpenCV 中找到了仅匹配两个图像并绘制其匹配特征的示例。我找不到任何匹配更多图像的示例，更重要的是，我无法找到如何找到相机的方向并在 OpenCV 上生成点云。拜托，我在最后阶段需要一些帮助。如果您发现任何多图像匹配的示例，点云生成将非常有帮助。提前致谢！
【问题讨论】：
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您的问题是“我是计算机视觉领域的新手”以及您从类似的东西开始的事实。这就像在医学院的第一天做脑部手术。我建议你先从基础开始。
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谢谢您的观点。确实，您必须首先了解基础知识，到目前为止，我发现：cvrs.whu.edu.cn/downloads/ebooks/… 它非常深入，可以让您深入了解，但是这里给出了一种更“实用”的方法（因此可以学习两者之间的互补）：@987654323 @ 最后一篇是一篇关于 OpenCV 的精彩文献。
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