Compuer Vision(OpenCV) and 3D Cloud Point(Open3D etc.)
11 Aug. 2024 Create 3D Cloud Points by 'Regard 3D' 'Regard 3D'(Free App)による3D点群データの作成 ChatGPT先生にフォトグラメトリ（Structure From Motion）の優秀なFreeAppについて尋ねたところ、答えの一つとして’Regard3D’を教えてくれたので、さっそくインストールしてみました。 'Regard3D'のインストールから初心者的使用方法についてはWEB上にたくさんの記事がありますが、わたしは’Qiita’さんのリンク先の記事などを参考にしました。 https://qiita.com/tttamaki/items/ef3e44f5219b74e0a15b 3D点群データを作成する題材としては、失敗しても撮影をやり直すことが容易な身近な物ということで、新しく届いたランニングシューズを選択しました。 アスファルト舗装の道路の上に、シューズが入っていた箱を置き、その上にランニングシューズをおいて撮影開始。 使用するカメラは以前から持っていたNikonのD5300で標準レンズです。NikonD5300は’Regard3D’のdefault設定に登録されている点がなんとなく良さそうに感じました。たぶん画像を取得するカメラ内のセンサーサイズ（一説ではフォトグラメトリーの計算に必要らしいです）とかは登録済みではないかと思っています。 まずはやってみようということで、適当にシューズの全周360°を20枚程度撮影してみましたが、この程度の枚数ではだめみたいです。あとから書きますが、何も考えずに高解像度のまま画像を撮影したのですが、高解像度の画像では特徴点のマッチング処理にめちゃめちゃ時間がかかるので、解像度の設定を最低（それでも10年前のデジカメの最高解像度くらいだと思います）くらいまで落としました。 あと、対象物を動かすのではなく、対象物をおいたまま、自分が動くということが大事だと感じました。また、大きな構造物を撮影する際も同じですが、自分が定点に立ったまま角度だけを変えて撮影した画像では3DCloudPointsを生成できる画像を取得することは難しく、自分（すなわちカメラ）が移動する必要があるということが実感としてわかりました。...