関連するトピック最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。次元シーンの構造を推定するプロセスです。次元スキャンや拡張現実など、多くのアプリケーションで使用されています。多くの異なる方法で計算することができます。問題に取り組む方法は、使用するカメラの台数やタイプ、イメージが順序付けられているかどうかなど、さまざまな要素によって異なります。次元構造とカメラの動きのみを復元できます。構造とカメラの動きの大きさを再スケーリングしながら、測定値をそのまま維持できることを意味します。カメラをオブジェクトの近くに置くと、オブジェクトを拡大してカメラを遠ざけたときと同じイメージを確認できます。構造と動きの実際のスケールをワールド単位で計算するには、以下のような追加情報が必要になります。軸に沿っているとアルゴリズムによって仮定されます。イメージ間の点の対応関係を必要とします。特徴のマッチングまたは点の追跡を行って対応点を見つけます。アルゴリズムなどの特徴追跡手法は、各カメラの位置が近い場合にうまく機能します。アルゴリズムは機能しなくなり、代わりに特徴のマッチングが使用できるようになります。姿勢を求めるには、基礎行列を計算しなければなりません。前の手順で見つけた対応点を使用して計算します。つのカメラのエピポーラ幾何を記述します。これにより、一方のカメラでの点がもう一方のカメラのエピポーラ線に関連付けられます。使用して基礎行列を推定します。向きと位置を返します。単位になるように定義されます。次元での位置を決定する。姿勢はスケールを除くため、構造を計算すると形状は正しくなりますが、実際のサイズは得られません。使用してカメラの姿勢を可視化します。再構成のスケールを復元するには追加情報が必要です。つの手法は、シーン内でサイズが既知のオブジェクトを検出することです。motionの例では、シーンの点群で既知サイズの球体を検出してスケールを復元する方法を説明します。以上のビューを使用します。使用したアプローチは、複数のビューへと拡張できます。使用する複数のビューのセットには、順序を付けることも付けないことも可能です。ここでのアプローチでは、ビューのシーケンスが順序付けられていると仮定します。呼ばれる、複数のイメージにわたる点の対応関係が必要です。一般的な手法では、ペアごとの点の対応関係からトラックを計算します。使用してペアごとの対応関係を管理し、トラックを求めることができます。