Python三维重建算法结构运动法（SFM）实现

基于 Python 的三维重建算法结构运动法（SFM）实现挺适合想入门三维视觉的开发者，整体结构清晰，功能也比较全。用 Python 来搞 SFM，最大的好处就是库全，像 OpenCV、NumPy、SciPy 这些都能直接用，开发效率高不少。实现流程其实也没那么玄乎，先提特征点，做匹配，再估相机位置，还原出三维点云。核心逻辑蛮清楚的，基本就是图像到点云的转化过程，思路跑通了，用代码实现起来也就顺了。

特征提取用SIFT或者ORB都行，OpenCV 支持得还挺好。图片多的时候，匹配会稍微慢点，建议加点筛选策略，比如 RANSAC，用来剔除错误匹配，还挺管用的。

相机标定也别忽略，多人第一次做的时候不太重视这一步，结果重建出来全歪的。可以用cv2.calibrateCamera()配上棋盘格图，拿到相机内参，精度能提升不少。

接下来就轮到三维点云生成和相机姿态估计了，这部分逻辑稍复杂点，主要用到三角测量和 BA（Bundle Adjustment）优化，OpenCV 有一套 API 能搞定，像cv2.recoverPose()和cv2.triangulatePoints()用得还蛮多。

如果你不想从零搭架子，也可以直接上现成的库，比如 OpenCV 自带的sfm模块，还有一些专门做 SFM 的项目，调用接口就能跑，节省不少时间。

，如果你平时就喜欢捣鼓图像，对三维重建感兴趣，那这个项目还挺值得试一试的。跑通之后，不管是做 AR、VR，还是想搞文化遗产数字化，都是实用的技能。