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テクスチャ画像付きのメッシュモデルを3次元点群へ変換する

 テクスチャ画像付きのメッシュモデルを3次元点群へ変換する

Kenta Itakura

March 13, 2025
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  1. メッシュを点群に変換する理由  メッシュモデルを点群へ変換することで点群のアルゴリズムを利用可能  メッシュを直接扱う深層学習モデル(例: MeshCNN)もあるが 点群を対象にするアルゴリズムのほうが豊富な印象 参考: MeshCNN https://ranahanocka.github.io/MeshCNN/

    ※葉のセグメンテーションについては2024年12月のStudyCOにて 発表しました:https://imvisionlabs.com/?p=799 葉の自動的なセグメンテーション ボードゲームの駒の自動的なセグメンテーション
  2. 点群への変換方法:OBJファイルの構成 頂点情報(Vertex Positions) • vの後に頂点のxyz座標を記載 図出典: Chapter 11 - Points

    and surface registration https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/B978012813657700 0261 v1 v2 v3
  3. 点群への変換方法:OBJファイルの構成  テクスチャ座標 • 0〜1の範囲で、 画像上の位置を指定 • (u,v) = (0.5,0.5)

    : テクスチャ画像の真ん中 図出典: 【Unity 初心者】絵を見てざっくり学べるUnity ~UV座標って何?~ https://zenn.dev/hitsumasf/articles/f18bf5548dd95d
  4. 点群への変換方法:ポアソンディスクサンプリング  ポアソンディスクサンプリング (Poisson Disk Sampling) • 点同士の距離を適度に保ちながら、均等な分布でサンプリング Yuksel, C.

    (2015, May). Sample elimination for generating poisson disk sample sets. In Computer Graphics Forum (Vol. 34, No. 2, pp. 25-32). 対象のメッシュモデル 均一サンプリング ポアソンディスクサンプリング
  5. まとめ  3Dメッシュモデルを点群へ変換する方法について紹介しました  テクスチャ座標のマッピング  これらの情報をうまく読み取ることでテクスチャ画像付きのメッシュモデ ルを3次元点群に変換可能です • OBJ形式で保存されたモデルの場合、v(頂点座標)、vt(テクスチャ座標)、

    f(面情報)にて3Dの情報が表現されています • 各頂点のUV座標を利用し、テクスチャ画像からRGB値を取得します  変換した点群データに対して高度な手法を適用するなど、様々な応用を 考えたいです