#图像匹配

该工具利用多个著名的图像匹配算法高效匹配图像对，拥有基于gradio设计的图形用户界面，用户可以轻松选择两张图像和匹配算法，并获得精确匹配结果。支持本地图像和摄像头图像输入，以及众多流行的图像匹配算法，如MASt3R、DUSt3R和OmniGlue等。可以通过HuggingFace和Lightning AI平台直接使用，也可以本地部署。欢迎外部贡献，并现已支持多个功能扩展和优化方案。

该项目实现并集成了多种先进算法到COLMAP中,以解决结构运动恢复中场景对称性和重复结构的问题。它重新实现了Yan、Cui和Kataria等人提出的方法。通过广泛实验分析发现,没有一种方法能在所有数据集上表现一致,大规模场景的参数调整仍具挑战性。该研究为进一步探索这一问题奠定了基础。

MASt3R是一款开源的图像到3D匹配模型，采用ViT-Large编码器和ViT-Base解码器架构。它结合了CatMLP和DPT技术，能够处理多种分辨率的图像输入。该模型在GitHub上提供了完整的代码和使用说明，适用于需要高精度3D视觉的研究和应用。MASt3R为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了一个强大的工具，有助于推动3D视觉技术的发展。

SuperPoint是一种通过自监督学习进行兴趣点检测与描述的模型，主要用于多视图几何问题。利用全卷积网络，该模型能检测不同图像中的关键点并生成对应的描述符，可应用于单应性估计和图像匹配任务。借助同形变换自适应技术，SuperPoint在MS-COCO数据集上的训练表现优越，能够识别更多兴趣点，显著提升了单应性估计精度。