最近想做点有趣的东西：重建我周围的3D世界。这听上去像是一个很酷的事情，其实很多人已经做了，且做的很好，我知道有大疆智图、Pix4D、PhotoScan、ContextCapture等早已做的非常完善的商业软件。但是花一点时间做一个不需要商业License随时可用的软件似乎还是有一点意义，反正手痒想写点代码。
感谢Github开源社区，我计划先用VS2019+QT+开源算法库OpenMVG+OpenMVS来完成这件事情，先简单迈开第一步，后面若有时间，说不定会有更多有趣的事情可做。
作为QT初学者，在界面开发上势必会显得粗糙（也很慢！）。
还请各位看官见谅。
编译OpenMVG+OpenMVS
首先，我们到Github上Clone OpenMVG以及OpenMVS的源码，然后用cmake-gui进行编译。这是一个较为麻烦的过程，过程不表。
PS. 编译好的OpenMVG(vs2019)工程，我放在百度网盘，链接：https://pan.baidu.com/s/1X9nBeWHXeHR8ETSIqH23XQ 提取码：1i42，感兴趣的同学自行下载。
然后，下载QT，我选择的版本号为5.12.9，很大程度上是因为该版本是免费的。
最后，建立一个QT UI工程，取一个装逼的名字：TellusBuilder。
此外，我还使用了第三方库Eigen用于矩阵运算和OpenCV用于图像IO，版本号分别是3.2.8和3.1.0。
1. 加入图像并显示
在建立好工程后，我们需要实现的第一个功能便是加入图像并显示，添加一个名为"Add Images"的菜单项，并在主框架类中写好槽函数，槽函数要做的事情便是打开对话框导入多张图像。
同时设计并实现一个QTreeView，它依附在一个DockPane之上，导入的图像信息（最直观的就是图像名称）将在Tree控件上逐条显示。
我还实现了一个简单的交互功能：双击Tree控件上的某一张图像，便在右边的2D视图窗口内显示该张图像。具体的，在双击命令发出后，我会根据图像的绝对路径，导入图像并执行渲染。
嗯，简单而对小白充满诱惑！
这些操作花费了不长不短的时间，最终得到的效果图下：
目前只在2K显示器上有这样的界面效果。（咳，自适应窗口调整还没搞定，菜！）
2. 链接OpenMVG，实现SFM
SFM，便是大家熟知的Structure From Motion（运动恢复结构），这个名词听上去极具专业性，简单来说，该步骤做两件事情：
- 恢复每张图像在拍摄时相机的位姿（位置和姿态），有两种表达方式，其一是摄影测量领域常用的 X , Y , Z , ϕ , ω , κ X,Y,Z,\phi,\omega,\kappa X,Y,Z,ϕ,ω,κ表达法；其二是计算机视觉领域常用的 R , t R,t R,t表达法。它们是等价的，只是表现形式不同，都是为了描述相机的位置和姿态，通俗的说，就是确定每张图像是相机在哪个地方朝哪个方向拍摄的。
- 恢复相机固有的内部参数，如焦距、主点、畸变参数等，这是可选的，因为有些情形是相机已经提前标定好了这些内部参数。
有很多开源库都能完成这个步骤，比如OpenMVG、Colmap、MVE等，这一次我选用的是OpenMVG，它集成了增量式、全局式、混合式SFM，对于无序图像集，我期待它能够有更稳健的表现。
OpenMVG的Github地址：Github : openMVG
OpenMVG的文档地址：OpenMVG : The Open Multiple View Geometry Library
在OpenMVG的介绍中，有这么一张图 ，描述的便是SFM的基本步骤：首先进行特征描述子的提取，再进行影像之间特征点的匹配，然后通过SFM完成整个结构的恢复。 当然实际算法实现会远比描述的复杂，在此不做延伸。
(图片来自OpenMVF的Github介绍)
好了，今天先到这里，万里长征开始了第一步，我感觉目前更多像是软件开发练习，甚至整个周期我想也可能是这样，但我想这没关系，建好了软件框架，我们可以做更多事情。可视化界面还是比控制台要让人舒心，可不是在排斥控制台啊，可能是算法开发多了想找点新鲜感的缘故，肯定也有人觉得控制台更酷！
下一篇我们来看看怎么用OpenMVG库来完成SFM过程，从而得到每张图的位置和姿态，同时会有一些三维空间的稀疏点和相机渲染工作。
代码我会放在我的Github仓库：TellusBuilder 中，感兴趣的同学，建议先点上star和watch，当然想基于我的工作自己往后做的也欢迎fork啊。
如果大家觉得此系列不错，请在评论区告诉我吧，说不定我会更新的更勤快一些！
