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计算机视觉科研【免费下载链接】openMVGopen Multiple View Geometry library. Basis for 3D computer vision and Structure from Motion.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openMVG点击查看免费下载导读openMVG_main_ComputeFeatures是 openMVGOpen Multiple View Geometry开源多视几何库SfM 流水线中的第二个核心工具它为sfm_data.json中登记的每一张视图View检测局部特征点local regions并计算描述子descriptor随后将结果持久化到磁盘供下一阶段的特征匹配使用。本文以官方文档 ComputeFeatures.rst 为骨架结合 main_ComputeFeatures.cpp 的源码实现完整讲解该工具的命令行参数、描述器选择、预设配置、特征掩码mask机制与断点续算行为读者读完后可以熟练配置并运行特征提取为后续匹配与三维重建做好准备。一、在 SfM 流水线中的位置openMVG 的 SfM 流水线由四个连续步骤组成见 SfM.rst图像列表Image listingopenMVG_main_SfMInit_ImageListing生成sfm_data.json登记每张图像的路径、尺寸与相机内参图像描述计算Image description computation即本文主角openMVG_main_ComputeFeatures对每个视图提取特征与描述子对应图像与对应点计算Correspondences computationopenMVG_main_ComputeMatches基于上一步的描述子建立图像间匹配SfM 求解openMVG_main_SfM增量式或全局式完成运动与结构恢复。特征提取输出的质量直接决定了后续匹配的可靠性与重建精度因此理解本工具的每个参数含义非常关键。官方还建议采用三目录数据组织方式images图像序列、matches存放 sfm_data、特征、描述子与匹配结果、outReconstruction存放重建结果与日志。二、基本用法与必需参数命令格式对应 ComputeFeatures.rst 中的示例$ openMVG_main_ComputeFeatures -i [..\matches\sfm_data.json] -o [...\matches]在 Linux 下典型调用为$ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches两个必需参数在 main_ComputeFeatures.cpp 中通过make_option注册参数含义-i/--input_file输入 SfM_Data 文件JSON 格式的sfm_data.json-o/--outdir特征与描述子的输出目录源码行为细节输出目录不存在时会自动创建若创建失败如权限不足则报错退出main_ComputeFeatures.cpp加载sfm_data.json时仅读取VIEWS | INTRINSICS两个数据块视图与内参文件不可读时直接失败退出main_ComputeFeatures.cpp若省略-o输出目录为空字符串工具会明确报错 It is an invalid output directorymain_ComputeFeatures.cpp。三、可选参数详解1.-f/--force是否强制重算0默认复用此前已计算的数据。适合进程被中断如被 kill后继续未完成的计算——已生成.feat/.desc文件的视图会被跳过只补齐缺失的视图1强制重算。当命令行参数如描述器类型、预设发生变化时使用确保所有视图按新配置重新提取并覆盖保存。这一行为与源码中的断点续算逻辑完全一致循环遍历视图时若!bForce且该视图的.feat与.desc文件都已存在则直接跳过计算main_ComputeFeatures.cpp。2.-m/--describerMethod描述器方法取值说明描述子类型SIFT默认经典 SIFT基于 VLFeat 实现位于 src/nonFree/sift/SIFT_describer.hpp浮点/标量AKAZE_FLOATAKAZE 非线性尺度空间 浮点描述子MSURF浮点/标量AKAZE_MLDBAKAZE 二进制描述子MLDB匹配更快、占用更小二进制此外源码还支持文档未在参数表中列出的SIFT_ANATOMY基于论文《Anatomy of the SIFT Method》的开源实现见 SIFT_Anatomy_Image_Describer.hpp描述器工厂分配逻辑见 main_ComputeFeatures.cpp。重要提示-m的选择会影响后续匹配工具openMVG_main_ComputeMatches中-n/--nearest_matching_method的可用范围——标量描述子可使用 L2 系匹配BRUTEFORCEL2、ANNL2、HNSWL2、CASCADEHASHINGL2 等二进制描述子则应使用 HAMMING 距离系方法BRUTEFORCEHAMMING、HNSWL1详见 ComputeMatches.rst。3.-u/--upright是否提取直立特征0默认提取旋转不变特征为每个关键点估计主方向1提取直立特征将所有关键点方向固定为 0°。适合图像方向基本一致如航拍、扫描文档、无旋转的相机架设的场景可显著加快提取与匹配速度并减少误匹配但会牺牲旋转不变性。源码中该开关直接决定构造描述器时的bOrientation参数!bUpRight见 main_ComputeFeatures.cpp。4.-p/--describerPreset描述器配置预设用于控制每张图像检测到的特征数量即密度预设说明NORMAL默认标准配置特征数量适中速度最快HIGH高密度配置检测更多特征点ULTRA超高密度配置可能非常耗时文档原文 Can be time consuming预设的实质是调节关键点检测的对比度阈值peak threshold不同描述器实现方式如下均有源码可查SIFTSIFT_describer.hppNORMAL阈值为0.04HIGH降至0.01ULTRA在0.01基础上进一步将first_octave设为-1对原图进行上采样从而在更细尺度上检测小特征SIFT_ANATOMYSIFT_Anatomy_Image_Describer.hpp与 SIFT 完全相同的预设策略AKAZEimage_describer_akaze.hppNORMAL使用默认阈值HIGH为默认阈值除以 10ULTRA为默认阈值除以 100阈值越低检出的非线性尺度空间特征越多。预设通过基类纯虚接口Set_configuration_preset生效枚举定义于 image_describer.hpp若传入非法预设名工具会报错 Preset configuration failed 并退出main_ComputeFeatures.cpp。5.-n/--numThreads仅 OpenMP 构建可用当 openMVG 以OPENMVG_USE_OPENMP编译时特征提取循环由 OpenMP 并行化#pragma omp parallel for schedule(dynamic)可通过-n指定并行线程数不指定时使用系统最大线程数见 main_ComputeFeatures.cpp。6. 可选参数速查表参数取值默认值作用-f, --force0 / 10是否强制重算特征-m, --describerMethodSIFT / AKAZE_FLOAT / AKAZE_MLDB /SIFT_ANATOMYSIFT选择描述器方法-u, --upright0 / 10是否使用直立特征0 为旋转不变-p, --describerPresetNORMAL / HIGH / ULTRANORMAL控制特征提取密度-n, --numThreadsOpenMP 构建正整数系统最大线程数并行计算线程数四、输出产物与元数据机制1. 特征与描述子文件对每张视图工具在输出目录生成一对文件文件名取图像 basename见 main_ComputeFeatures.cppimage_name.feat特征点文件坐标、尺度、方向等image_name.desc对应的描述子文件。2. 描述器配置元数据image_describer.json首次运行时工具会把实际使用的描述器类型与配置序列化到输出目录的image_describer.json中同时写入regions_typemain_ComputeFeatures.cpp。后续运行未加-f时工具会动态反序列化该文件恢复上次使用的描述器设置main_ComputeFeatures.cpp。这正是断点续算的底层机制只要image_describer.json存在即使你不记得上次用了什么-m/-p工具也能沿用原配置继续计算。注意如果你修改了命令行参数务必加上-f 1强制重算否则旧配置会被复用参数改动不会生效。3. 进度反馈提取过程会通过LoggerProgress打印进度条- EXTRACT FEATURES -并在结束时输出总耗时Task done in (s): ...方便监控长耗时任务见 main_ComputeFeatures.cpp。五、特征掩码Mask机制只在你关心的区域提取特征1. 为什么需要掩码官方文档指出有些场景下你只想在图像的部分区域计算特征排除干扰区域某些采集场景中部分区域可能干扰 SfM 流水线尽管 openMVG 对离群点有较强鲁棒性降低重建质量。例如近景拍摄时你更希望移动物体而非相机可以用掩码把背景遮挡掉处理半球鱼眼镜头时也可用掩码屏蔽传感器上的无用区域加速计算减少特征点数量即减少后续 tie points连接点数量从而加快匹配与重建。2. 掩码文件的约定掩码是一张与目标图像同宽同高的二值图像黑色区域像素值为 0表示坏区域不计算描述子关键点位置的掩码像素值非 0时该点才被保留A point is kept if the mask value at the point position is different than 0。openMVG_main_ComputeFeatures中掩码与图像的关联是隐式的按以下约定查找源码见 main_ComputeFeatures.cpp全局掩码尝试从图像存储目录sfm_data.json的根路径加载mask.png作用于该目录下的所有图像局部掩码尝试从当前图像所在目录加载image_name_mask.png仅作用于对应的那张图像。优先级局部掩码始终优先于全局掩码The individual mask always takes precedence over the global one。3. 源码层面的三个关键细节尺寸校验无论局部还是全局掩码只有当掩码的宽高与当前灰度图像完全一致时才会被使用main_ComputeFeatures.cpp尺寸不符的掩码会被静默忽略读取失败即终止若掩码文件存在但无法读取损坏或非 PNG工具会记录错误并中止整个特征提取preemptive_exit true而不是跳过该视图main_ComputeFeatures.cpp点级过滤掩码过滤发生在特征点检测之后源码对每个关键点执行if (maskIma(k.y, k.x) 0) continue;进行剔除例如 SIFT_Anatomy 实现见 SIFT_Anatomy_Image_Describer.hpp掩码的语义在基类接口中定义为非零值表示感兴趣区域image_describer.hpp。4. 掩码使用示例假设图像目录为./images全局掩码放置如下images/ ├── mask.png # 全局掩码作用于所有图像 ├── photo_01.jpg ├── photo_02.jpg └── photo_03.jpg若只想屏蔽photo_03.jpg的某个区域例如天空则额外放置images/ └── photo_03_mask.png # 局部掩码优先于全局掩码命令行无需任何额外参数$ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches工具会自动发现并应用上述掩码。六、实战建议与进阶用法1. 典型完整调用# 默认 SIFT NORMAL 预设 $ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches # 高密度特征 旋转不变适合一般照片集 $ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches -m SIFT -p HIGH # 二进制描述子加速匹配 $ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches -m AKAZE_MLDB -u 12. 球面360° 全景SfM 的建议配置官方在 SfM.rst 的 Notes about Spherical SfM 中给出了处理等距柱状equirectangular全景图像时的明确建议$ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches -m SIFT -p HIGH理由球面投影引入了畸变使用HIGH预设提取更多特征可提高后续匹配成功率同时建议在匹配阶段使用带角度约束的 Essential 矩阵-g a。3. 长任务管理特征提取是 SfM 流水线中较耗时的一步ULTRA预设耗时显著请评估后再用若中途中断只需再次运行相同命令保持-f 0工具会跳过已完成视图继续计算若修改了-m/-p/-u等参数必须加-f 1才会生效。七、完成后做什么特征提取完成后文档原文 Once openMVG_main_ComputeFeatures is done you can compute the Matches between the computed description下一步是运行openMVG_main_ComputeMatches计算图像间的匹配关系其参数详见 ComputeMatches.rst。此外若需可视化检查特征提取质量可使用openMVG_main_exportKeypoints将检测到的关键点导出为 SVG 文件该工具与特征导出功能位于 src/software/SfM 软件目录下。八、参考资源工具官方文档ComputeFeatures.rst工具主程序实现main_ComputeFeatures.cpp描述器抽象基类与预设枚举image_describer.hppSIFTVLFeat实现与预设逻辑SIFT_describer.hppSIFT_Anatomy 实现与预设逻辑SIFT_Anatomy_Image_Describer.hppAKAZE 实现与预设逻辑image_describer_akaze.hppSfM 流水线总览SfM.rst匹配阶段文档ComputeMatches.rst赞分享计算机视觉科研【免费下载链接】openMVGopen Multiple View Geometry library. Basis for 3D computer vision and Structure from Motion.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openMVG点击查看免费下载相关推荐数据预处理与特征提取全攻略Bisheng特征工程实战指南数据预处理与特征提取全攻略Bisheng特征工程实战指南 Bisheng是一个开源LLM DevOps平台专为下一代企业AI应用打造集成了GenAI工作流AI 应用AI AgentLLMOps工作流自动化RAG后端前端openMVG核心算法从特征提取到相机标定openMVG核心算法从特征提取到相机标定 本文详细解析了openMVG库中的核心计算机视觉算法实现。主要内容包括图像特征检测与描述算法SIFT、AKAZ计算机视觉科研3个关键场景揭秘如何用开源工具让网页视频下载变得轻而易举3个关键场景揭秘如何用开源工具让网页视频下载变得轻而易举 还在为在线视频无法保存而苦恼吗无论是珍贵的教学资料、重要的会议录像还是精彩的娱乐内容当你需要将音视频上一篇Turbolinks代码质量保障ESLint与Prettier配置下一篇终极指南Dart宏系统如何彻底改变编译时代码生成创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 openMVG 特征提取工具 openMVG_main_ComputeFeatures 完全指南：参数、预设与掩码机制
计算机视觉科研【免费下载链接】openMVGopen Multiple View Geometry library. Basis for 3D computer vision and Structure from Motion.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openMVG点击查看免费下载导读openMVG_main_ComputeFeatures是 openMVGOpen Multiple View Geometry开源多视几何库SfM 流水线中的第二个核心工具它为sfm_data.json中登记的每一张视图View检测局部特征点local regions并计算描述子descriptor随后将结果持久化到磁盘供下一阶段的特征匹配使用。本文以官方文档 ComputeFeatures.rst 为骨架结合 main_ComputeFeatures.cpp 的源码实现完整讲解该工具的命令行参数、描述器选择、预设配置、特征掩码mask机制与断点续算行为读者读完后可以熟练配置并运行特征提取为后续匹配与三维重建做好准备。一、在 SfM 流水线中的位置openMVG 的 SfM 流水线由四个连续步骤组成见 SfM.rst图像列表Image listingopenMVG_main_SfMInit_ImageListing生成sfm_data.json登记每张图像的路径、尺寸与相机内参图像描述计算Image description computation即本文主角openMVG_main_ComputeFeatures对每个视图提取特征与描述子对应图像与对应点计算Correspondences computationopenMVG_main_ComputeMatches基于上一步的描述子建立图像间匹配SfM 求解openMVG_main_SfM增量式或全局式完成运动与结构恢复。特征提取输出的质量直接决定了后续匹配的可靠性与重建精度因此理解本工具的每个参数含义非常关键。官方还建议采用三目录数据组织方式images图像序列、matches存放 sfm_data、特征、描述子与匹配结果、outReconstruction存放重建结果与日志。二、基本用法与必需参数命令格式对应 ComputeFeatures.rst 中的示例$ openMVG_main_ComputeFeatures -i [..\matches\sfm_data.json] -o [...\matches]在 Linux 下典型调用为$ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches两个必需参数在 main_ComputeFeatures.cpp 中通过make_option注册参数含义-i/--input_file输入 SfM_Data 文件JSON 格式的sfm_data.json-o/--outdir特征与描述子的输出目录源码行为细节输出目录不存在时会自动创建若创建失败如权限不足则报错退出main_ComputeFeatures.cpp加载sfm_data.json时仅读取VIEWS | INTRINSICS两个数据块视图与内参文件不可读时直接失败退出main_ComputeFeatures.cpp若省略-o输出目录为空字符串工具会明确报错 It is an invalid output directorymain_ComputeFeatures.cpp。三、可选参数详解1.-f/--force是否强制重算0默认复用此前已计算的数据。适合进程被中断如被 kill后继续未完成的计算——已生成.feat/.desc文件的视图会被跳过只补齐缺失的视图1强制重算。当命令行参数如描述器类型、预设发生变化时使用确保所有视图按新配置重新提取并覆盖保存。这一行为与源码中的断点续算逻辑完全一致循环遍历视图时若!bForce且该视图的.feat与.desc文件都已存在则直接跳过计算main_ComputeFeatures.cpp。2.-m/--describerMethod描述器方法取值说明描述子类型SIFT默认经典 SIFT基于 VLFeat 实现位于 src/nonFree/sift/SIFT_describer.hpp浮点/标量AKAZE_FLOATAKAZE 非线性尺度空间 浮点描述子MSURF浮点/标量AKAZE_MLDBAKAZE 二进制描述子MLDB匹配更快、占用更小二进制此外源码还支持文档未在参数表中列出的SIFT_ANATOMY基于论文《Anatomy of the SIFT Method》的开源实现见 SIFT_Anatomy_Image_Describer.hpp描述器工厂分配逻辑见 main_ComputeFeatures.cpp。重要提示-m的选择会影响后续匹配工具openMVG_main_ComputeMatches中-n/--nearest_matching_method的可用范围——标量描述子可使用 L2 系匹配BRUTEFORCEL2、ANNL2、HNSWL2、CASCADEHASHINGL2 等二进制描述子则应使用 HAMMING 距离系方法BRUTEFORCEHAMMING、HNSWL1详见 ComputeMatches.rst。3.-u/--upright是否提取直立特征0默认提取旋转不变特征为每个关键点估计主方向1提取直立特征将所有关键点方向固定为 0°。适合图像方向基本一致如航拍、扫描文档、无旋转的相机架设的场景可显著加快提取与匹配速度并减少误匹配但会牺牲旋转不变性。源码中该开关直接决定构造描述器时的bOrientation参数!bUpRight见 main_ComputeFeatures.cpp。4.-p/--describerPreset描述器配置预设用于控制每张图像检测到的特征数量即密度预设说明NORMAL默认标准配置特征数量适中速度最快HIGH高密度配置检测更多特征点ULTRA超高密度配置可能非常耗时文档原文 Can be time consuming预设的实质是调节关键点检测的对比度阈值peak threshold不同描述器实现方式如下均有源码可查SIFTSIFT_describer.hppNORMAL阈值为0.04HIGH降至0.01ULTRA在0.01基础上进一步将first_octave设为-1对原图进行上采样从而在更细尺度上检测小特征SIFT_ANATOMYSIFT_Anatomy_Image_Describer.hpp与 SIFT 完全相同的预设策略AKAZEimage_describer_akaze.hppNORMAL使用默认阈值HIGH为默认阈值除以 10ULTRA为默认阈值除以 100阈值越低检出的非线性尺度空间特征越多。预设通过基类纯虚接口Set_configuration_preset生效枚举定义于 image_describer.hpp若传入非法预设名工具会报错 Preset configuration failed 并退出main_ComputeFeatures.cpp。5.-n/--numThreads仅 OpenMP 构建可用当 openMVG 以OPENMVG_USE_OPENMP编译时特征提取循环由 OpenMP 并行化#pragma omp parallel for schedule(dynamic)可通过-n指定并行线程数不指定时使用系统最大线程数见 main_ComputeFeatures.cpp。6. 可选参数速查表参数取值默认值作用-f, --force0 / 10是否强制重算特征-m, --describerMethodSIFT / AKAZE_FLOAT / AKAZE_MLDB /SIFT_ANATOMYSIFT选择描述器方法-u, --upright0 / 10是否使用直立特征0 为旋转不变-p, --describerPresetNORMAL / HIGH / ULTRANORMAL控制特征提取密度-n, --numThreadsOpenMP 构建正整数系统最大线程数并行计算线程数四、输出产物与元数据机制1. 特征与描述子文件对每张视图工具在输出目录生成一对文件文件名取图像 basename见 main_ComputeFeatures.cppimage_name.feat特征点文件坐标、尺度、方向等image_name.desc对应的描述子文件。2. 描述器配置元数据image_describer.json首次运行时工具会把实际使用的描述器类型与配置序列化到输出目录的image_describer.json中同时写入regions_typemain_ComputeFeatures.cpp。后续运行未加-f时工具会动态反序列化该文件恢复上次使用的描述器设置main_ComputeFeatures.cpp。这正是断点续算的底层机制只要image_describer.json存在即使你不记得上次用了什么-m/-p工具也能沿用原配置继续计算。注意如果你修改了命令行参数务必加上-f 1强制重算否则旧配置会被复用参数改动不会生效。3. 进度反馈提取过程会通过LoggerProgress打印进度条- EXTRACT FEATURES -并在结束时输出总耗时Task done in (s): ...方便监控长耗时任务见 main_ComputeFeatures.cpp。五、特征掩码Mask机制只在你关心的区域提取特征1. 为什么需要掩码官方文档指出有些场景下你只想在图像的部分区域计算特征排除干扰区域某些采集场景中部分区域可能干扰 SfM 流水线尽管 openMVG 对离群点有较强鲁棒性降低重建质量。例如近景拍摄时你更希望移动物体而非相机可以用掩码把背景遮挡掉处理半球鱼眼镜头时也可用掩码屏蔽传感器上的无用区域加速计算减少特征点数量即减少后续 tie points连接点数量从而加快匹配与重建。2. 掩码文件的约定掩码是一张与目标图像同宽同高的二值图像黑色区域像素值为 0表示坏区域不计算描述子关键点位置的掩码像素值非 0时该点才被保留A point is kept if the mask value at the point position is different than 0。openMVG_main_ComputeFeatures中掩码与图像的关联是隐式的按以下约定查找源码见 main_ComputeFeatures.cpp全局掩码尝试从图像存储目录sfm_data.json的根路径加载mask.png作用于该目录下的所有图像局部掩码尝试从当前图像所在目录加载image_name_mask.png仅作用于对应的那张图像。优先级局部掩码始终优先于全局掩码The individual mask always takes precedence over the global one。3. 源码层面的三个关键细节尺寸校验无论局部还是全局掩码只有当掩码的宽高与当前灰度图像完全一致时才会被使用main_ComputeFeatures.cpp尺寸不符的掩码会被静默忽略读取失败即终止若掩码文件存在但无法读取损坏或非 PNG工具会记录错误并中止整个特征提取preemptive_exit true而不是跳过该视图main_ComputeFeatures.cpp点级过滤掩码过滤发生在特征点检测之后源码对每个关键点执行if (maskIma(k.y, k.x) 0) continue;进行剔除例如 SIFT_Anatomy 实现见 SIFT_Anatomy_Image_Describer.hpp掩码的语义在基类接口中定义为非零值表示感兴趣区域image_describer.hpp。4. 掩码使用示例假设图像目录为./images全局掩码放置如下images/ ├── mask.png # 全局掩码作用于所有图像 ├── photo_01.jpg ├── photo_02.jpg └── photo_03.jpg若只想屏蔽photo_03.jpg的某个区域例如天空则额外放置images/ └── photo_03_mask.png # 局部掩码优先于全局掩码命令行无需任何额外参数$ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches工具会自动发现并应用上述掩码。六、实战建议与进阶用法1. 典型完整调用# 默认 SIFT NORMAL 预设 $ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches # 高密度特征 旋转不变适合一般照片集 $ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches -m SIFT -p HIGH # 二进制描述子加速匹配 $ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches -m AKAZE_MLDB -u 12. 球面360° 全景SfM 的建议配置官方在 SfM.rst 的 Notes about Spherical SfM 中给出了处理等距柱状equirectangular全景图像时的明确建议$ openMVG_main_ComputeFeatures -i ./matches/sfm_data.json -o ./matches -m SIFT -p HIGH理由球面投影引入了畸变使用HIGH预设提取更多特征可提高后续匹配成功率同时建议在匹配阶段使用带角度约束的 Essential 矩阵-g a。3. 长任务管理特征提取是 SfM 流水线中较耗时的一步ULTRA预设耗时显著请评估后再用若中途中断只需再次运行相同命令保持-f 0工具会跳过已完成视图继续计算若修改了-m/-p/-u等参数必须加-f 1才会生效。七、完成后做什么特征提取完成后文档原文 Once openMVG_main_ComputeFeatures is done you can compute the Matches between the computed description下一步是运行openMVG_main_ComputeMatches计算图像间的匹配关系其参数详见 ComputeMatches.rst。此外若需可视化检查特征提取质量可使用openMVG_main_exportKeypoints将检测到的关键点导出为 SVG 文件该工具与特征导出功能位于 src/software/SfM 软件目录下。八、参考资源工具官方文档ComputeFeatures.rst工具主程序实现main_ComputeFeatures.cpp描述器抽象基类与预设枚举image_describer.hppSIFTVLFeat实现与预设逻辑SIFT_describer.hppSIFT_Anatomy 实现与预设逻辑SIFT_Anatomy_Image_Describer.hppAKAZE 实现与预设逻辑image_describer_akaze.hppSfM 流水线总览SfM.rst匹配阶段文档ComputeMatches.rst赞分享计算机视觉科研【免费下载链接】openMVGopen Multiple View Geometry library. 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