Structure from Motion (多視点画像からの3次元形状復元)
3DCGをガッツリ学んでたもんで、「2次元の画像処理よりも3次元のCGの方が抽象度が高くて美しい」という感覚があって、コンピュータビジョンに対して「お前らとは次元が違うんだよ」とか思ってたんだけど、最近のコンピュータビジョンは結構3次元なのよね。 Structure from Motion (多視点画像からの3次元形状復元)とは？Structure from Motion(SfM)は、視点の違う複数枚の画像から被写体の3次元形状、及びカメラの相対位置を復元するというジャンル。理論上、5視点あればカメラ位置は推定できるらしい。最近では、ネット上の画像を使って大規模に街の形状を復元する研究とかもある。 CG分野から見れば、これはモデリングのプロセスで、広い意味では現実物体の3次元スキャン手法と言えるかも。 SSII2013のチュートリアルセッション「多視点画像からの3次元復元 ～基本原理から大
３次元画像の多視点復元とステレオビジョン辺りのまとめ - Qiita
この投稿の目的 オライリーの『実践コンピュータビジョン』（以下文献[1]）の多視点幾何に関する項（5章）をベースに、特に後半の説明や補足をまとめている。[1]をベースにコード以外の部分について、まとめと補足情報を書く。理解が甘い部分もあるので、追々さらに調べるつもり。 多視点による３次元構造の復元 多視点、つまり、複数の画像から（[1]では２画像から）３次元を復元することを、複数のカメラの動きからの３次元構造の復元と捉えて、SfM（Structure from Motion）という。理論を深く理解していなくても、以前からよくSfMの話題では利用されているBundler（Rubyのツールじゃないよ）やGUI付きのVisualSFM、その他多視点幾何に特化したライブラリのOpenMVG、最近では、OpenCVの3.1に追加されたSfMモジュールなどを使えば、比較的容易にできるようになってきてい
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Davide Scaramuzza - Tutorial on Visual Odometry
http://www.iim.cs.tut.ac.jp/~kanatani/papers/new2views.pdf
