植物结构测量有助于监测植物状况和了解植物对环境变化的响应。3D成像技术，特别是被动SfM(Structure from Motion)算法结合多摄像机摄影(MCP)系统，以其低成本、近距离和快速图像捕捉能力，被广泛应用于植物结构的测量。然而，结构复杂的3D植物模型重建是一个耗时的过程，一些系统无法正确进行植物3D模型重建。为此，本文开发了一种基于SfM的MCP系统，研究了合适的重建方法和最佳拍摄角度范围。

多相机摄影系统示例

该MCP系统由10台相机和一台旋转工作台组成。使用一组从12°(C2相机)到60°(C6相机)在每个观测天顶角(VZA)拍摄的图像进行单叶3D网格模型重建，未被检测或不稳定区域较少。将每个VZA上拍摄的一组合适图像构建的3D密集点云模型(方法1)融合在一起组成全植株3D网格模型，具有较高精度。方法1中叶面积、叶长、叶宽、茎高和茎宽的误差百分比分别为2.6-4.4%、0.2-2.2%、1.0-4.9%、1.9-2.8%和2.6-5.7%。叶倾角误差小于5°。相反，直接从所有适当VZAs(方法2)拍摄的一组图像建立全植株3D网格模型的精度低于方法1。对于方法2，叶面积、叶长和叶宽的误差百分比分别在3.1-13.3%、0.4-3.3%和1.6-8.6%之间。由于模型中缺少一些信息，很难得到茎高和茎宽的误差百分比。此外，方法2的计算时间比方法1的计算时间长1.97倍。

3D建模过程的流程图以及相机拍摄角度对3D建模准确性的影响的探索

综上所述，这项研究确定了基于SfM的MCP系统最佳拍摄角度。我们发现，在计算时间和准确性方面，最好是合并每个适当VZA拍摄图像的部分3D模型，然后构造完整3D模型(方法1)，而不是使用所有适当VZA拍摄图像来构建3D模型(方法2)。这是因为利用不完整图像的合并来匹配特征点可能会导致3D模型的准确性降低，并且会增加3D模型重建的计算时间。

方法1-将全植株3D网格模型合并，该3D网格模型是根据在每个VZA上拍摄的一组适当图像构建的。

方法2-3D网格模型是根据在所有适当VZA上拍摄的一组图像构建的。

来源：

Lu X, Ono E, Lu S, et al. Reconstruction method and optimum range of camera-shooting angle for 3D plant modeling using a multi-camera photography system. Plant Methods volume. https://doi.org/10.1186/s13007-020-00658-6.