本文是 J. L. Sconberger 等人于 2016 年发表在 CVPR 的文章 COLMAP。本文针对增量式 SFM 中三角化/BA 等步骤进行了改进，能够比较明显地提升 SFM 的精确率/鲁棒性以及重建完整性。 首先给出论文 PDF,Paper Page, 这里提供了使用教程，目前代码已经开源，如下： SFM 基本套路回顾 SFM 通常首先进行特征提取/匹配以及后续的几何校验滤出外点，经过上述步骤可以得到所谓的场景图（Scene Graph），该场景图是后续的增量式的基础（提供数据关联等信息）。增量式重建中需要非常仔细地挑选两帧进行重建，在图像进行注册（即定位当前……