前回、『写真に基づく3D空間構築手法の到達点』としてバラバラの写真から3D空間を構築する手法について取り上げた。コメントで言及された人もおられたが、MicrosoftはPhotosynthとして、同様にStructure-from-Motion (SfM)を用いて写真をつなぎ合わせ、インタラクティブにブラウズできるPhotosynthを公開している。 Photosynth Overhead View on Vimeo Photosynth + Bing Maps on Vimeo 現在、研究レベルではWeb上にアップされた不特定多数のユーザによる膨大な写真から街一つを再現するプロジェクトが推進されている。その名も"Building Rome in a Day"（ローマを一日にして成す）だ。下の動画はFlickr検索された画像から生成された3Dモデルを示している。本エントリでは、論文*1に基
一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ
MAX 打ち上げのときに川崎さんに「英語の記事書いたら絶対ウケるから書くべきだよ」と言われていつ書こうかなーと思ってたら、そういえば11日は休日だったので、日本語の下書きだけでも一気に書いてみることにしました。 といっても、欲を出してあれもこれも書こうとして、結局まだ書ききれてませんけど。 タイトル案 Javascript と Canvas によるフルスクラッチ3Dプログラミング Javascript と Canvas 3Dプログラミング入門 ドキッ JSだらけの あと、今日（11日）は私の誕生日でもあります。25になりました。そろそろ鏡を見るのが怖くなってきますね。 以下、書きかけ Introduction Adobe MAX 2009 で Spark Project は、拡張現実（AR）のデモを展示し、来場者の注目を集めていた。Shibuya.JS のメンバーもこのデモに感激し、是非
USCが開発した「レイア姫の3D映像技術」、動画で紹介 2008年6月27日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) Jose Fermoso 南カリフォルニア大学のICTグラフィックス研究所が開発した低コストの3Dボリュームディスプレー(volumetricdisplay)技術は、子どもたちがホログラムに抱く夢を現実に近づける、ビジュアル・サイエンスとSFのすばらしい融合だ。 その映像処理プロセスは単純なものではないが、おもに3つの主要な要素からなる――回転鏡、高速DLPプロジェクター、それに、360度をカバーする画像表示に必要となる正確な投影軸を、(観察者の位置さえも考慮に入れて)きわめて精密に割り出す計算方法だ。 長年にわたってさまざまな企業が実現可能な3次元映像技術の開発を試みてきた(日本語版記事)が、表示エリアが小さい、コストがかかる、ぼんやりとした幻影しか
米スタンフォード大学の研究チームは、2Dの画像を自動解析し、3Dの立体映像へと作り変える新ソリューション「Make3D」を公開している。解析に用いるコンピュータ性能に限りがあるため、利用には一定の制限が設けられるものの、無料アカウントを作成して利用可能だ。 Make3Dで3Dグラフィック化したい画像を指定すると、写真を小さなパーツごとに分析する「Markov Random Field」(MRF)技術によって各パーツ間の位置関係を把握、立体的にとらえられる映像を生成する。Adobe Shockwave PlayerやVRMLビューアで自由に閲覧でき、将来的にはFlashムービーの自動作成機能の追加などがアナウンスされている。 MRF技術でのアルゴリズム解析は、学習機能によって精度アップが図られるため、現時点では未完成な部分も多いが、多彩な分野への応用も期待される。
1 プロ固定(京都府) 2007/12/24(月) 15:39:22.18 ID:fOu/zYP10 ?PLT(12345) ポイント特典 Wii リモコンハック界ではおなじみの Johnny Chung Lee(格安ステディカム界でも有名)の 「Wii リモコンでマルチペンタブレット」のニュースをお届けしたのはつい先日のことですが、 予告どおり今度はヘッドトラッキング(頭部位置追跡)システムが発表されました。あわせて それを応用した3D表示をするバーチャルリアリティシステムも公開されています。 仕組はいつもの通りで、ディスプレイ下に置いた Wii リモコンで、赤外LEDを組み込んだ 眼鏡の三次元位置を認識します。頭の位置がわかれば、それに合わせてカメラ位置を 動かすことでよりリアルな擬似3D表示が可能になります。 その驚きの効果は、「続きを読む」にあるビデオをどうぞ。
Compute 3D shape and scene from a single image Feng Han, and Song-Chun Zhu 入力（２次元画像） ↓ ３次元再構成 入力（２次元画像） ↓ ３次元再構成 これはすごい。 ベイズ推定の枠組みで、prior knowledge として物の smoothness とか空間内での stability *1を置いてやって解空間を探索したらそれらしい３次元再構成が出来ましたと。 この論文では prior knowledge は人が与えているようだけど、基本的に自然界で経験しうる感覚入力のデータをがんがん投入して prior knowledge を（データドリブンで）形成できるようにすれば、日常に出てくるような不良設定問題はだいたい解けるようになるのではないか。というか脳がやっていることというのは結局そういうことかな？ もしそうなら
二次元を三次元にする技術、だそうです。 カーネギーメロン大学の研究者たちのこのすばらしい研究成果を、血圧を下げ、心を落ち着かせ、ゆったりとリラックスした気分にしてくれる音楽と共に、お楽しみください。 これは二次元の写真から幾何学的なパターンを解析して三次元にする技術だそうです。グラビアアイドルとかアニメとかに応用したらどうなるんでしょうね。ぜひ実験していただきたいと思います。 Carnegie Mellon Researchers Teach Computers To Perceive Three Dimensions in 2-D Images [Carnegie Mellon University] Thanks, Thomas!
HowGoogleEarthReallyWorks - Google Earth の <ほんとの> 仕組み 目次 この文書について Google Earth の <ほんとの> 仕組み パート1 終幕: 3D の仮想地球を描画する 基本 より良いフィルタリングを持ち込む さあ本題に入ろう Google Earth の <ほんとの> 仕組み この文書について RealityPrime > How Google Earth [Really] Works の日本語訳です。 推敲添削歓迎: 誤訳、タイポ、不統一、そのほか ... 有名サイト HowStuffWorks.com の記事 "How Google Earth Works" を読んだら, この記事が "それがどれだけスゴいか" や "その使い方" を書くだけで "それが(ほんとは)どんな仕組みで動いているのか" を説明していないこと
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