Opencv 基于运动的结构重建

我目前正试图在精通opencv 3这本书的帮助下，编写一个基于运动的结构算法。现在我有了我的算法谁排序我的一组图像和三角点，重建只是一对图像排序基线三角形

这是我的第一个结果： 对于这对图像：

我使用opencv（使用GPU）中实现的SURF算法，发现25000个特征，在按inlier和outlier对特征进行排序后，发现15000个特征

所以我尝试用自己的相机（罗技brio 4k）重建一个真实世界的模型 这是我现在的真实世界模型：

但我只找到了700到900个特征，在按内部异常值排序后，我找到了约300个特征 我的问题是：是我的真实世界模型问题还是这种算法（SURF）对这种模型不起作用 谢谢

我认为这不是问题所在，但有多个问题：

你的图片比喷泉小（至少是上传的图片）-意味着可以创建功能的像素更少（大约是图片的5倍）

您的图像模糊，需要将模型对焦。为了获得（几乎）所有的焦点，使用一个小的（高f值），但要注意，这会导致更长的曝光时间，这也可能会产生模糊的图像（至少对于带有三脚架f/11的DSLR来说是一个很好的折衷方案）

喷泉比你的喷泉有更多的结构来寻找特征（喷泉墙壁的角落和裂缝与或多或少均匀灰色的大区域相比）

所有这些总结起来，每一点功能的数量都会减少

感谢您的帮助 因此，我拍摄了真实世界场景的新1080p照片，结果如下：

如果没有你的帮助，我可能不会考虑我的照片的大小，所以谢谢你