さまざまな画像と深度データをさまざまな角度から収集すれば、静止物体の3Dモデルを構築することは可能ですか？私が考えていたのは、キネクトが配置される一種の円形コンベヤーベルトと、 3D空間で再構築される実際のオブジェクトは中央にあります。その後、コンベヤーベルトが画像の周りを円を描くように回転し、多くの画像がキャプチャされ（おそらく、1秒あたり10枚の画像）、kinectが深度データを含むあらゆる角度から画像をキャプチャできるようになります。理論的にはこれが可能です。モデルもテクスチャを使用して再作成する必要があります。
私が知りたいのは、同様のプロジェクト/ソフトウェアがすでに利用可能であり、リンクがあれば幸いです。これがおそらく6か月以内に可能かどうか。これを行うにはどうすればよいですか。あなたが私に指摘することができる同様のアルゴリズムなど
ありがとう、MilindaD
それは間違いなく可能であり、多かれ少なかれ立体視の同じ原理で動作する多くの 3D スキャナーがあります。
おそらくこれはご存じでしょうが、状況を説明するだけです。アイデアは、同じポイントから 2 つの画像を取得し、三角測量を使用してシーン内のポイントの 3D 座標を計算することです。これは非常に簡単ですが、大きな問題は 2 つの画像のポイント間の対応を見つけることです。ここで、類似したポイントを抽出して認識するための優れたソフトウェアが必要になります。
Meshlab for 3d Visionというオープンソース プロジェクトがあり、これには3d 再構成* アルゴリズムが含まれています。アルゴリズムの詳細はわかりませんが、3D で遊びたい場合、このソフトウェアは間違いなく良い入り口です。
以前は他にもいくつか知っていましたが、それらを見つけてここに追加します。
(* Wiki ページにはコンテンツがなく、編集のためにログインにリダイレクトされます)
これを具体的に行うKinectforWindowsSDKのコードサンプルであるhttps://bitbucket.org/tobin/kinect-point-cloud-demo/overviewを確認してください。現在、深度センサーによってキャプチャされたビットマップを使用し、バイト配列を反復処理して、MeshLabで読み取ることができるPLY形式のポイントクラウドを作成します。私たちの次の段階は、delanunay三角形のアルゴリズムを適用/改良して、ポイントの代わりにメッシュを形成することです。これにより、テクスチャを適用できます。次に、第3段階では、メッシュマージ式を使用して、Kinectの複数のキャプチャを組み合わせて、完全な3Dオブジェクトメッシュを形成します。
これは、3Dプリントキャプチャの目的でKinectを使用して6月に行ったいくつかの作業に基づいています。
ただし、このソースコードリポジトリの.NETコードを使用すると、達成したいことを開始できます。
この問題の理論的な部分 (方法を知りたい場合) に興味がある場合は、 深度カメラの移動と 3D 再構成に関する Microsoft Research のドキュメントを参照してください。
オートデスクには、「Photofly」と呼ばれる、あなたが求めていることを実行するソフトウェアがあります。現在、ラボ セクションにあります。複数の角度から撮影した一連の画像を使用して 3D ジオメトリを作成し、画像に写真をマッピングしてシーンを作成します。
Changchang Wu ( http://ccwu.me/ )による VisualSfM ( http://ccwu.me/vsfm/ ) を試してください。
シーンのさまざまな角度から複数の画像を取得し、3D 点群を出力します。
このアルゴリズムは「Structure from Motion」と呼ばれます。アルゴリズムの簡単なアイデア: 各画像の特徴点を抽出します。画像間でそれらの間の対応を見つける; 特徴トラックを構築し、カメラ行列を推定し、それによって特徴点の 3D 座標を推定します。