コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ (80) 点群データを取得・解析する技術「3D点群」はデプスセンサと何が違うのか?

今回から「点群データ(Point Cloud Data)」を取得・解析する技術を紹介していく「3D点群編」を開始します。点群とは、3D空間に存在する物や環境や人を、3Dセンサによってその表面形状を撮影した「3D点の座標の集まり」のデータを指します(検索エンジンで「point cloud」で画像検索して頂くと、点群データの例が表示されると思います)。例えばKinectで撮影した距離画像を、3D空間の点に透視投影したものも3D点群です(参考:第62回と第63回)。Kinectの各フレームでの点群は、対象をその時のカメラから見た表面部分のみを3D撮影した2.5Dの点群となっていることは第63回でも紹介しましたが、同じ対象を複数方向から順番に撮影したのちに、それらをレジストレーションと呼ばれる後処理を適用することで、1つの位置合わせされた点群に統合するという技術もあります。

その3D点群を取得し、解析する技術を紹介していくのですが、これまで一年ほど続けていた「安価なデプスセンサ編」でも、今回の3D点群編と同じくデプスセンサを用いた技術の話でしたので、両者の違いを把握していただかないと、話がつかめない部分が出て来る恐れがあります。