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