图像识别和3d渲染

Question

拍摄对象图像（在这种情况下是一个预定义的对象）有多困难，并且开发一种算法来仅从具有各种复杂背景的照片中剪切出该对象。

除此之外，照片的对象（比如房屋，汽车，狗 - 但总是属于一种类型）需要转换为3d渲染。我知道有3d渲染引擎可供使用（费用，免费或有一些条款），但为了实现这个目的，需要以各种方式来衡量对象（主题） - 例如，如果这是一个人，我们需要测量身高，肩部曲率，脸部半径，每个手指的长度等。

解决此问题的可行性是什么？任何人都知道专门研究这个研究领域的任何好的链接？我已经看到了这个问题的开源解决方案，给我留下了一个简单的问题，即在对它进行追踪的时候对它进行测量。

由于

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基本上我想利用2D图像（典型的图像：其是比含有多个对象的复合物的照片更容易，等）

，

但有效我想把它变成一个3D图像，所以我不想做什么涉及建立一个3D渲染/建模引擎？

此外，我提供的链接进入3ds max，设置了一些属性，并进行渲染。

Answer 1

这听起来像你想做几件事情，都在计算机视觉领域。

1. 物体识别（即发现预定义的对象）
2. 三维重建（使从图像的3D模型）
3. 图像分割（切出只是对象你担心在后台）

我已经按照最容易和最难的顺序排列它们（根据我的理解）。总而言之，我会说这是一个非常复杂的问题。我想看看更多的信息，下面的维基百科链接：

Computer Vision Overview (Wikipedia)

The Eight Point Algorithm (for 3d reconstruction)

Image Segmentation

Answer 2

假设这是可能的，这将是非常困难的，特别是只有一个物体的图像。光栅化器必须猜测物体的深度和距离。

您描述的内容听起来非常类似于Microsoft PhotoSynth。

Answer 3

你说得对，这是一组非常困难的问题，尤其是从2D图像推断3D信息的问题。对于我们的视觉系统如何从二维图像推断3D信息，我们只知道一个非常有限的理解，其中一种方法被称为"Shape from Shading"，并且链接的Google搜索显示了我们知道多少（并因此显示了多少）。

Rob

Answer 4

这是一项非常困难的工作。最难的部分不是从图像中识别或分割对象，而是从2-D图像中推断对象的3-D几何图形。如果您可以使用立体相机（或激光扫描仪，如果您有权访问一台），您将获得更多成功。

对于二维图像的情况，请尝试使用Google搜索“阴影处理形状”。这是从二维图像中推断三维形状的一种方法。它确实会对照明条件和表面属性（BRDF和几何图形）做出假设，在许多情况下可能会失败，但如果仅将它用于预定义类别的对象（例如人脸），它可以很好地工作。