#3D復元

コンピュータビジョン入門 2026年9月7日

PnP入門 — 3次元点と画像だけでカメラ姿勢を求める

Perspective-n-Point（PnP）は、既知の3次元点と画像上の対応点からカメラの位置・姿勢を推定する幾何問題である。投影式、P3P/AP3P、EPnP、反復最適化、RANSAC、平面退化、Visual SLAM・AR・測量での使い分けを数式と実装手順で解説する。

入門 · 11分 コンピュータビジョン入門 2026年9月4日

Multi-View Stereo入門 — 疎な点群を密な3D形状へ埋める

Multi-View Stereo（MVS）は、既知のカメラ姿勢を使って多数の画像から密な3D形状を復元する技術である。光度一貫性という基本原理、Plane-SweepとPatch-based（PMVS）という二つの古典的アプローチ、MVSNetに代表される深層学習ベース手法、深度マップ融合によるメッシュ化までを、ステレオカメラ・デプスカメラとの関係とあわせて式と図で体系的に解説する。

入門 · 18分 コンピュータビジョン入門 2026年9月4日

Structure from Motion入門 — バラバラな写真群から3次元と撮影位置を同時に復元する

Structure from Motion（SfM）は、順序も撮影位置も分からない複数枚の写真から、シーンの3次元構造とすべてのカメラ姿勢を同時に復元する技術である。特徴マッチング、幾何検証、Incremental/Global SfMという二つの再構成戦略、三角測量、Bundle Adjustmentとの関係、そしてVisual-SLAMとの違いを、COLMAPなど現行実装とあわせて体系的に解説する。

入門 · 16分