增量式SfM详细流程介绍及实现方法

目前主流的SfM（Structure from Motion，运动结构恢复）可以分为两大类型，一种是全局式的，一种是增量式的。全局式sfm能够一次性得出所有的相机姿态和场景点结构。它通常先求得所有相机的位姿，然后再通过三角化获得场景点。其效率较高，但是其鲁棒性差，很容易受到outlier的影响而导致重建失败。增量式sfm则是一边三角化（triangulation）和pnp（perspective-n-points），一边进行局部BA。这类方法在每次添加图像后都要进行一次BA，效率较低，而且由于误差累积，容易