SfM（Structure from motion，运动恢复结构，从motion中实现3D重建。也就是从时间系列的2D图像中推算3D信息

SfM（Structure from motion，运动恢复结构）是一种三维重建的方法，用于从motion中实现3D重建。也就是从时间系列的2D图像中推算3D信息。

人的大脑可以从动的物体中取得其三维的信息，是因为大脑在动的2D图像中找到了匹配的地方，即Corresponding area （points）。然后通过匹配点之间的视差得到相对的深度信息，在这一点上，原理和基于Stereo的三维重建相同。

SfM的输入是一段motion或者一时间系列的2D图群，如下图所示 [1]，这里不需要任何相机的信息。然后通过2D图之间的匹配可以推断出相机的各项参数。Corresponding points可以用SIFT，SURF来匹配，也可以用最新的AKAZE（SIFT的改进版，2010）来匹配。而Corresponding points的跟踪则可以用Lucas-Kanede的Optical Flow来完成。

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