多くの2D画像から点群を生成する
点群がどのように機能するかについての私の、やや限られた理解から、オブジェクトの外側の周りからの2D画像のセットから点群を生成できるはずだと感じています。私が経験している問題は、そのような点群を生成する方法の例を見つけることができないように見えることです。
一般に、一連の2D画像からの3D形状の再構成は難しい問題です。カメラについて知られている情報の量と、オブジェクトやシーンとの関係に応じて、難しいものから非常に難しいものまでさまざまです。そこにはたくさんの情報があります：「3D再構成画像シーケンス」または「3D画像再構成ターンテーブル」をグーグルで検索してみてください。 ここ は、プロセスとその課題のかなり良い要約を提供する1つの論文です。 この論文 良いです（そしてそれは「RANSAC」を紹介します-もう一つの良い検索キーワード）。 このリンク 顔の再構成の観点から問題を組み立てますが、理論はこの質問に適用できます。
3Dポイントの解釈は、カメラの 外因性 および 内因性 パラメーターの知識に依存することに注意してください。外部パラメータは、世界に対するカメラの位置と向きを指定します。固有のパラメーターは、ピクセル座標をワールドフレーム内の座標にマップします。
外因性パラメーターも内因性パラメーターも不明な場合、3D再構成は未知のスケールファクターに対して正確です（つまり、相対的なサイズ/距離は確立できますが、絶対的なサイズ/距離は不明です）。カメラパラメータの両方のセットがわかっている場合、3Dポイントのスケール、方向、および位置がわかります。 OpenCVドキュメント はカメラキャリブレーションの概念を十分にカバーしています。 このリンク 、 このリンク 、 このリンク も良いです。