一直基于OpenMVG在做算法移植，在此梳理一下OpenMVG的主要源码，边学边补充。
openMVG主要的模块有openMVG_Libraries、openMVG_Samples和software。
1. openMVG：
1.1. cameras：cameras — openMVG library
一些相机模型：针孔、带畸变、鱼眼
1.2. image：image — openMVG library
主要有图像读写，格式转换，卷积，重采样，滤波，绘制等操作。
1.3. numeric：numeric — openMVG library
Eigen库对矩阵和向量的支持以及线性代数算法。
1.4. features：features — openMVG library
特征点akaze/fast/tbmr/sift和描述子dipole/liop
1.5. multiview：multiview — openMVG library
2D-2D 对极几何、N-view 三角化 旋转估计 平移估计、E/F/H模型、PNP问题
1.6. linear programming：linear programming — openMVG library
线性优化问题
1.7. robust estimation：robust_estimation — openMVG library
鲁棒模型估计 Max-Consensus/Ransac/LMeds/AC-Ransac
1.8. matching：matching — openMVG library
特征匹配方法Nearest neighbor search、K-Nearest Neighbor；
匹配规则：欧氏距离、汉明距离
匹配对过滤：Symmetric distance（A->B ＆ B->A）、“Nearest Neighbor Distance Ratio” distance check（0.6~0.8）、K-VLD Filter (K-Virtual Line Descriptor)
1.9. tracks：tracks — openMVG library
特征追踪，和光流追踪类似吗？
1.10. geometry：geometry — openMVG library
相机的Pose3，Box，ConvexHull，7DoF刚体变换
1.11. geodesy：geodesy — openMVG library
经纬度高程（latitude，longitude，altitude）转地心地固坐标系（X，Y，Z）、
经纬度高程（latitude，longitude，altitude）转UTM投影（x，y）
1.12. sfm：sfm — openMVG library
最主要的、最重要的一个库，包含了SfM_Data 和 SfM pipelines
1.13. system：
logger、progress、timer
1.14. graph：
一些图相关的内容，连通关系、三段式连接？
1.15. exif：
提取图片的EXIF信息（相机型号、GPS信息、拍摄信息等）
1.16. matching_image_collection
对图像集合中的假定对应关系进行局部匹配和几何过滤的功能。
2. openMVG_Samples：
2.1. cameras_undisto_Brown：
openMVG_sample_cameras_undistoBrown.exe，图像去畸变。在openMVG/cameras/Camera_undistort_image.hpp中，有两种去畸变的函数，一个是 UndistortImage（去畸变后的图像与原图尺寸一样，用空值来填充没有像素的地方），另一个是UndistortImageResized（去畸变后的图像尺寸与原图不一致，是一个box范围）。
2.2. describle_and_match_GUI:
openMVG_sample_describe_and_match_GUI.exe，打开图像匹配的GUI界面，可以显示图像匹配的结果。主要使用了QT来做界面。
2.3. exif_Parsing：
openMVG_main_exif_Parsing.exe，查看图片的EXIF信息，只输出 width、height、focal、brand、model 这几个信息而已。
2.4. features_affine_demo：
openMVG_sample_features_affine.exe，局部不变特征检测 MSER TBMR，是两种区域特征检测子，和Harris这种角点一样，也是用来做图像特征检测的，不过这种区域特征是另一个层面的图像特征。
2.5. feature_image_matching：
openMVG_sample_image_matching.exe，图像特征匹配，主要是输出匹配结果到SVG，可以用来参考一下。
2.6. feature_image_matching_gmsfilter：
openMVG_sample_image_matching_gmsfilter.exe，使用gms对匹配点对进行过滤，并输出到SVG。参考论文：GMS: Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust Feature Correspondence.2.7. features_kvld_filter：
openMVG_sample_features_kvld.exe，使用KVLD对匹配点对进行过滤，并输出到SVG。参考论文：Virtual Line Descriptor and Semi-Local Graph Matching Method for Reliable Feature Correspondence.2.8. features_repeatability：
openMVG_sample_main_features_repeatability_dataset.exe，利用openMVG官方的数据集，测试特征的的可重复性。数据集中有一系列多角度拍摄的同一场景的图像，多张图像提取的特征点数基本一样，证明了特征的可重复性。2.9. features_siftPutativeMatches：
openMVG_sample_features_siftPutative.exe，SIFT特征提取匹配+按距离过滤。2.10. geodesy_show_exif_gps_position：
openMVG_sample_geodesy_show_exif_gps_position，读取一个文件夹内所有图像的GPS信息，并输出为.ply文件，文件内保存的是ECEF坐标系坐标。2.11. image_spherical_to_cubic、 image_spherical_to_pinholes：
openMVG_sample_pano_spherical_to_cubic.exe、openMVG_sample_pano_converter.exe， 将全景图转为其他格式。2.12. image_undistort_gui：
openMVG_sample_image_undistort.exe，图像去畸变的GUI，调用的是UndistortImageResized函数，去畸变后的图像与原图尺寸不一样。2.13. multiview_robust_essential、essential_ba、essential_spherical、estimation_tutorial、fundamental、fundamental_guided、homography、homography_guided
这几个都是多视几何的变换矩阵估计，E/F/H
3.software：
3.1. ColorHarmonize：Color Harmonization — openMVG library
openMVG_main_ColHarmonize.exe，一个场景采集多张图像，由于拍摄角度和曝光的差异，图像之间存在整体的色差，为了保证整体色彩的一致性，需要进行颜色统一。主要思路是先通过匹配关系找到图像之间的公共色彩信息，然后选择一个参考颜色，对所有的图进行色彩变换。会建立一个符合所有影像的色彩直方图，对影像进行色彩线性拉伸，使得整体色彩最小化。
3.2. Geodesy：Geodesy: Usage of GPS prior — openMVG library
openMVG_main_geodesy_registration_to_gps_position.exe，Geodesy主要用来进行坐标转换的，GPS得到的经纬度高程需要转为ECEF系的XYZ或UTM的投影坐标。而且，GPS信息可以有两个用途，一是用来加速匹配，只对临近的图像进行匹配；另外是可以对SFM的结果进行一个七参数刚体变换（ApplySimilarity(sim, sfm_data);），把SFM进行坐标系的对齐。
3.3. Localization：
openMVG_main_SfM_Localization.exe，用来定位某影像在sfm场景的位置。需要预先跑出一个sfm场景，然后确定某影像在该场景内的位置。
3.4. SfM：
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openMVG main ChangeLocalOrigin.exe。对sfmdata的场景进行坐标平移变换，通过Sim变换得到新的原点场景。
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openMVG main ComputeSfM DataColor.exe。对sfmdata的structure进行色彩赋值，主要函数 src\openMVG\sfm\sfm_data_colorization.cpp\ColorizeTracks
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openMVG main ComputeClusters.exe。对sfmdata的数据进行聚类分区，空三分区GetSubView可以借鉴一下。
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openMVG main ComputeFeatures.exe。特征提取。
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openMVG main ComputeMatches.exe。特征匹配。
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openMVG main ComputeStructureFromKnownPoses.exe。从已知pose的sfmdata和图像匹配关系来恢复场景内的3D结构。
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openMVG main ComputeVLAD.exe。VLAD是一种图像检索算法，具体可以参考链接： VLAD算法简介_o3279的博客-CSDN博客_vlad 可以输出图像匹配的邻接矩阵。
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openMVG main ConvertList.exe。将openMVG v0.x（x=>7) 的lists.txt文件转换为SfM_Data文件格式(v0.8)，导出的SfM_Data文件包含view和intrinsic。
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openMVG main ConvertMatches.exe。Convert matches from bin to txt or txt to bin
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openMVG main ConvertSfM DataFormat.exe。将sfmdata转为其他形式（.json, .bin, .xml, .ply, .baf）保存。
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openMVG main evalQuality.exe。与真实轨迹对比，评测openmvg的解算轨迹与ground truth的差异，用在VO里比较多。
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openMVG main FrustumFiltering.exe。根据相机的成像视角对sfmdata中的匹配相机对进行过滤。
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openMVG main GeometricFilter.exe。利用几何一致性对匹配点对进行过滤，比如E/F/H矩阵。
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openMVG main ListMatchingPairs.exe。列出匹配相机对，有三种模式：一是逐一对应匹配，二是根据最邻近n个id来匹配，三是根据GPS位置来匹配邻进n个，并将匹配对邻接矩阵输出为SVG图。
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openMVG main MatchesToTracks.exe。根据图像特征点匹配关系构建特征点的跟踪属性，某一个特征点在哪些图像上有对应的匹配，即存在跟踪属性。
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openMVG main MatchingRetrievalQuality.exe。评价匹配点对的质量。
- openMVG main PairGenerator.exe。生成匹配相机对，与 ListMatchingPairs联合使用。
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openMVG main PointsFiltering.exe。对三维点进行过滤，滤掉深度太大的离群点。
- openMVG main sfM.exe。主流程，以下详细介绍。
根据OPENMVG_LOG_INFO来分析sfm的一些配置和方法。
1 OPENMVG_LOG_INFO << "Usage: " << argv[0] << '\n' 2 << "[Required]\n" // 必要参数： 3 << "[-i|--input_file] path to a SfM_Data scene\n" // sfmdata 的存放地址 4 << "[-m|--match_dir] path to the matches that corresponds to the provided SfM_Data scene\n" // 场景的特征匹配结果存放的路径 5 << "[-o|--output_dir] path where the output data will be stored\n" // 输出路径 6 << "[-s|--sfm_engine] Type of SfM Engine to use for the reconstruction\n" // sfmdata的引擎类型，有以下3种： 7 << "\t INCREMENTAL : add image sequentially to a 2 view seed\n" // 增量式版本1，以 2 view seed 为基准 8 << "\t INCREMENTALV2 : add image sequentially to a 2 or N view seed (experimental)\n" // 增量式版本2，以 2 or N view seed 为基准 9 << "\t GLOBAL : initialize globally rotation and translations\n" // 全局式 10 << "\n\n" 11 << "[Optional parameters]\n" // 可选参数： 12 << "\n\n" 13 << "[Common]\n" 14 << "[-M|--match_file] path to the match file to use (i.e matches.f.txt or matches.f.bin)\n" // 可用匹配文件 15 << "[-f|--refine_intrinsic_config] Intrinsic parameters refinement option\n" // 相机内参平差的配置 16 << "\t ADJUST_ALL -> refine all existing parameters (default) \n" // 所有内参均被优化 17 << "\t NONE -> intrinsic parameters are held as constant\n" // 内参保持不变，不被优化 18 << "\t ADJUST_FOCAL_LENGTH -> refine only the focal length\n" // 仅优化焦距 19 << "\t ADJUST_PRINCIPAL_POINT -> refine only the principal point position\n" // 仅优化像主点 20 << "\t ADJUST_DISTORTION -> refine only the distortion coefficient(s) (if any)\n" // 仅优化畸变参数 21 << "\t -> NOTE: options can be combined thanks to '|'\n" // 以上参数可以用 | 连接 22 << "\t ADJUST_FOCAL_LENGTH|ADJUST_PRINCIPAL_POINT\n" 23 << "\t\t-> refine the focal length & the principal point position\n" 24 << "\t ADJUST_FOCAL_LENGTH|ADJUST_DISTORTION\n" 25 << "\t\t-> refine the focal length & the distortion coefficient(s) (if any)\n" 26 << "\t ADJUST_PRINCIPAL_POINT|ADJUST_DISTORTION\n" 27 << "\t\t-> refine the principal point position & the distortion coefficient(s) (if any)\n" 28 << "[-e|--refine_extrinsic_config] Extrinsic parameters refinement option\n" // 相机外参平差的配置 29 << "\t ADJUST_ALL -> refine all existing parameters (default) \n" // 所有外参均被优化 30 << "\t NONE -> extrinsic parameters are held as constant\n" // 外参保持不变，不被优化 31 << "[-P|--prior_usage] Enable usage of motion priors (i.e GPS positions) (default: false)\n" // 是否使用GPS先验位置信息 32 << "\n\n" 33 << "[Engine specifics]\n" 34 << "\n\n" 35 << "[INCREMENTAL]\n" 36 << "\t[-a|--initial_pair_a] filename of the first image (without path)\n" // 增量式版本1 选择的影像对的第一张影像名，不要带影像存放路径 37 << "\t[-b|--initial_pair_b] filename of the second image (without path)\n" // 增量式版本2 选择的影响对的第二张影像名，不要带影像存放路径 38 << "\t[-c|--camera_model] Camera model type for view with unknown intrinsic:\n" // 相机模型 39 << "\t\t 1: Pinhole \n" // 40 << "\t\t 2: Pinhole radial 1\n" 41 << "\t\t 3: Pinhole radial 3 (default)\n" 42 << "\t\t 4: Pinhole radial 3 + tangential 2\n" 43 << "\t\t 5: Pinhole fisheye\n" 44 << "\t[--triangulation_method] triangulation method (default=" << triangulation_method << "):\n" // 三角化算法 45 << "\t\t" << static_cast<int>(ETriangulationMethod::DIRECT_LINEAR_TRANSFORM) << ": DIRECT_LINEAR_TRANSFORM\n" // 直接线性变换 46 << "\t\t" << static_cast<int>(ETriangulationMethod::L1_ANGULAR) << ": L1_ANGULAR\n" // 47 << "\t\t" << static_cast<int>(ETriangulationMethod::LINFINITY_ANGULAR) << ": LINFINITY_ANGULAR\n" 48 << "\t\t" << static_cast<int>(ETriangulationMethod::INVERSE_DEPTH_WEIGHTED_MIDPOINT) << ": INVERSE_DEPTH_WEIGHTED_MIDPOINT\n" // 逆深度算法（默认版本） 49 << "\t[--resection_method] resection/pose estimation method (default=" << resection_method << "):\n" // 位姿解算算法 50 << "\t\t" << static_cast<int>(resection::SolverType::DLT_6POINTS) << ": DIRECT_LINEAR_TRANSFORM 6Points | does not use intrinsic data\n" // 6点法直接线性变换 51 << "\t\t" << static_cast<int>(resection::SolverType::P3P_KE_CVPR17) << ": P3P_KE_CVPR17\n" // P3P 52 << "\t\t" << static_cast<int>(resection::SolverType::P3P_KNEIP_CVPR11) << ": P3P_KNEIP_CVPR11\n" 53 << "\t\t" << static_cast<int>(resection::SolverType::P3P_NORDBERG_ECCV18) << ": P3P_NORDBERG_ECCV18\n" // 默认版本 54 << "\t\t" << static_cast<int>(resection::SolverType::UP2P_KUKELOVA_ACCV10) << ": UP2P_KUKELOVA_ACCV10 | 2Points | upright camera\n" // UP2P 55 << "\n\n" 56 << "[INCREMENTALV2]\n" 57 << "\t[-S|--sfm_initializer] Choose the SfM initializer method:\n" 58 << "\t\t 'EXISTING_POSE'-> Initialize the reconstruction from the existing sfm_data camera poses\n" // 根据已知相机位姿初始化 59 << "\t\t 'MAX_PAIR'-> Initialize the reconstruction from the pair that has the most of matches\n" // 根据存在最多匹配的匹配对来初始化 60 << "\t\t 'AUTO_PAIR'-> Initialize the reconstruction with a pair selected automatically\n" // 随机选一对 61 << "\t\t 'STELLAR'-> Initialize the reconstruction with a 'stellar' reconstruction\n" // 选中间那个 62 << "\t[-c|--camera_model] Camera model type for view with unknown intrinsic:\n" // 相机模型 63 << "\t\t 1: Pinhole \n" 64 << "\t\t 2: Pinhole radial 1\n" 65 << "\t\t 3: Pinhole radial 3 (default)\n" 66 << "\t\t 4: Pinhole radial 3 + tangential 2\n" 67 << "\t\t 5: Pinhole fisheye\n" 68 << "\t[--triangulation_method] triangulation method (default=" << triangulation_method << "):\n" 69 << "\t\t" << static_cast<int>(ETriangulationMethod::DIRECT_LINEAR_TRANSFORM) << ": DIRECT_LINEAR_TRANSFORM\n" 70 << "\t\t" << static_cast<int>(ETriangulationMethod::L1_ANGULAR) << ": L1_ANGULAR\n" 71 << "\t\t" << static_cast<int>(ETriangulationMethod::LINFINITY_ANGULAR) << ": LINFINITY_ANGULAR\n" 72 << "\t\t" << static_cast<int>(ETriangulationMethod::INVERSE_DEPTH_WEIGHTED_MIDPOINT) << ": INVERSE_DEPTH_WEIGHTED_MIDPOINT\n" 73 << "\t[--resection_method] resection/pose estimation method (default=" << resection_method << "):\n" 74 << "\t\t" << static_cast<int>(resection::SolverType::DLT_6POINTS) << ": DIRECT_LINEAR_TRANSFORM 6Points | does not use intrinsic data\n" 75 << "\t\t" << static_cast<int>(resection::SolverType::P3P_KE_CVPR17) << ": P3P_KE_CVPR17\n" 76 << "\t\t" << static_cast<int>(resection::SolverType::P3P_KNEIP_CVPR11) << ": P3P_KNEIP_CVPR11\n" 77 << "\t\t" << static_cast<int>(resection::SolverType::P3P_NORDBERG_ECCV18) << ": P3P_NORDBERG_ECCV18\n" 78 << "\t\t" << static_cast<int>(resection::SolverType::UP2P_KUKELOVA_ACCV10) << ": UP2P_KUKELOVA_ACCV10 | 2Points | upright camera\n" 79 << "\n\n" 80 << "[GLOBAL]\n" 81 << "\t[-R|--rotationAveraging]\n" // 全局旋转估计算法 82 << "\t\t 1 -> L1 minimization\n" 83 << "\t\t 2 -> L2 minimization (default)\n" 84 << "\t[-T|--translationAveraging]:\n" // 全局平移估计算法 85 << "\t\t 1 -> L1 minimization\n" 86 << "\t\t 2 -> L2 minimization of sum of squared Chordal distances\n" 87 << "\t\t 3 -> SoftL1 minimization (default)\n" 88 << "\t\t 4 -> LiGT: Linear Global Translation constraints from rotation and matches\n";
enum class ESfMSceneInitializer // 场景初始化，对应增量式版本2
2 {
3 INITIALIZE_EXISTING_POSES, // 根据已有外参来初始化
4 INITIALIZE_MAX_PAIR, // 根据拥有最多匹配对的一对图像来初始化
5 INITIALIZE_AUTO_PAIR, //随机选择一个匹配对来初始化
6 INITIALIZE_STELLAR //选择中心的点构建初始化，※ 式
7 };
8
9 enum class ESfMEngine //sfm引擎类型
10 {
11 INCREMENTAL, // 增量式版本1，基于2-view seed 不断添加图像的SFM。输入两幅图像的filename，找到这两幅图像在场景内的index，基于这两个图像间的尺度来进行增量式sfm估计
12 INCREMENTALV2, //增量式版本2，初始化参考 ESFMSceneInitializer，其初始化大于2-view，可以有 N-views,而这N-views如何选就看 ESFMSceneInitializer 来定了
13 GLOBAL //全局式
14 };
-
openMVG main SfMlnitlmagelisting.exe。影像初始化，生成sfmdata的view和intrinsic的初始值。会根据图像的EXIF信息提取相机信息，GPS信息，焦距等。如果sfm想使用先验的POS信息，这个函数必不可少。
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openMVG main SfMlnitlmagelistingFromKnownPoses.exe。
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openMVG main SplitMatchFilelntoMatchFiles.exe。对sfmdata进行分区，根据匹配关系和链接关系生成多个components。
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openMVG main ExportCameraFrustums.exe，导出相机的视场锥体。
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openMVG main exportKeypoints.exe，导出特征提取结果。
- openMVG main exporMatches.exe，导出特征匹配结果。
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openMVG main exportTracks.exe。导出特征点追踪结果，也就是同一对匹配点在连续几张图像上的匹配结果。
第0张图与第1，2，3，4，5张图的匹配点对数量分别是5491，1793，684，311，44.匹配点数在逐渐减少，也就是可追踪的匹配点在减少。
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openMVG main ExportUndistortedlmages.exe。导出去畸变图像。
- 将openmvg的结果 sfmdata 转为各种格式，以适配后续的研发
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- openMVG main openMVG2Agisoft.exe
- openMVG main openMVG2CMPMVS.exe
- openMVG main openMVG2Colmap.exe
- openMVG main openMVG2MESHLAB.exe
- openMVG main openMVG2MVE2.exe
- openMVG main openMVG2MVSTEXTURING.exe
- openMVG main openMVG2NVM.exe
- openMVG main openMVG2openMVS.exe
- openMVG main openMVG2PMVS.exe
- openMVG main openMVG2WebGL.exe
- openMVG main openMVGSpherical2Cubic.exe
3.5. SfMViewer：
3.6. SfMWebGLViewer：
3.7. ui：
- ui_openMVG_control_points_registration.exe。可以调出控制点刺点的UI界面，刺点，给控制点输入坐标，然后保存sfmdata，可以再进行一次平差解算。
- ui_openMVG_MatchesViewer.exe。可视化图形匹配关系的邻接矩阵图。
3.8. VO：
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openMVG main VO.exe。里程计。