Wir haben eine Fotoserie aufgenommen. Für unser Pferdchen z.B. 100 Bilder, eine Reihe horizontal, eine Reihe von oben. Dann haben wir das Pferdchen auf den Kopf gestellt und die Aufnahmen wiederholt. Was nun? Wir wüssten gern die Fotopositionen. Richtig, die Kamera war fest, aber wir wollten die Software ja täuschen. Die Bilder werden eingelesen und die Kameradaten (Brennweite, Bildformat) den Bilddaten (EXIF) entnommen. Danach werden die sog. Features ermittelt. Das sind Merkmale im Bild, die auch nach Änderung der Kameraposition (motion) noch wieder erkannt werden können. Diese Merkmalspunkte werden nun zugeordnet. In welchem Bild ist welcher Punkt wieder zu erkennen? Ein Bild liefert in unserem Fall etwa 7000 Merkmale. Zugeordnet werden aber nur wenige hundert Punkte. Mit diesen korrespondierenden Punkten werden nun die Fotostandpunkte und Punkte im Objekt berechnet. Wir haben im Objekt ein dünnes Punktfeld. Dieses kann aber verdichtet werden.
Ist das kompliziert? Ja sehr, aber Computer sind geduldig. Wir sollten noch die geistigen Väter nennen: David Lowe, University Washington, Microsoft Photosynth, AutoDesk ReCap, Changchang Wu und Yasutaka Furukawa. Das sind nur einige unter vielen Wissenschaftlern, die an der Strecke gebaut haben.
Schauen Sie sich doch einfach das Video an. Hier wird der Algorithmus mit etwas Zeitraffer in ca. drei Minuten visualisiert. Übrigends im Format webm und ogv. Die kleinen Symbole außerhalb des Pferdchens sind die Fotopositionen.
Aufzeichnung einer Visual Struture from Motion Rekonstruktion