3次元データを扱わないことには製造の現場ではやっていけないのは明らかだけど、なかなか理解が及ばないなあと感じる。
柳沼良知。3次元データベース。3次元データのデータベース化。獲得や記述の方法。効率的に扱うための類似形状検索。立体的な形状を表す。建物の形状のデータ。紙のものが主流だったが、地理情報では高さを含む。3次元ポリゴンでのゲーム。患者の体内を3次元で捉え観察、タンパク質の立体形状など。3次元データを獲得。
データを獲得。立方体など基本的な三次元データを組み合わせる。CGなどで新たな形状を。三次元物体の形状を、コンピューターに取り込む。人がどのように3次元データを把握するか。物体を把握するための情報。遠くのものを見る、ピントを合わせる為に水晶体は薄くなったり、近くのものでは厚くなったりする。目が2つ在るのも。左右の目の位置の違いで物体は違って見える。視差。物体までの距離を把握。2台のカメラの位置をずらしてステレオ画像。写真が立体的に見える。花だけが手前に飛び出して。ランダムに点を打ったもの。カメラと被写体の。物体は左右の目で同じに。手前にある物体ほど視差は大きくなる。視差の情報から物体への距離を把握。CGなどでずらすことで距離感を任意に。コンピュータを使って求めるには？まず画像中から特徴的な点の抽出を。明るさの勾配がどちらを向いているかなどの情報量。基本的にはもっとも特徴点が似ているか。対応する特徴点が。どれだけ位置がズレているか。カメラで撮影した画像を。受動的な方法。能動的な方法もある。スポット光投影法。映像中で明るい部分にレーザー光が。三角測量の原理。点単位で計測するので測定に時間がかかる。スリット光投影法。高さごとに光る位置は変わる。それぞれの高さごとに三角測量の原理で。距離をまとめて測定するので高速に取り込みを。レーザー光を物体に当てて時間差などを測定する。装置が大型で高価になる。それぞれ長所短所があるが3次元データを取り込む。
3次元データを出力する。3Dプリンタ。物として出力。基本的に3次元データを薄くスライスして積み重ねて3次元データを形成。例えば円錐。薄くスライス。ごく薄い円盤の集まり。一番大きな円盤から、大きさを徐々に小さく。薄いスライスデータを重ねる方法は幾つか。光造影法。樹脂は最初は液体。描くことで硬化。一番下を硬化。そこから描く。装置が高価で対象も制限される。熱溶積層方式。樹脂を熱で溶かし。熱で溶かした樹脂は下に落ちる。水で溶けるサポート材を。精度が荒く凹凸が。インクジェット方式の3Dプリンタ。ヘッドから樹脂を噴射する。層が固まったら滑らかにする。表面を滑らかに。3次元形状と色とを同時に再生出来る。様々な提案が。知覚に障害がある人。知りたいものの名前を。3次元データからプリンタで。実際に手で触りながら形状を知る。
3次元データの表示。まず3次元Objectを定義するモデリング。ワイヤーフレームモデル。針金で。データ量が小さくコンピュータの処理が高速に。CGソフトでの研究、サーフェスモデル。ポリゴン多面体で表現。骨格に薄い膜を。表面だけ。ソリッドモデルは内部も。内部外部の区別を。複数のモデルを組み合わせて。演算を行う基本的形状はプリミティブと呼ばれる。論理和論理差論理積。論理和。2つの形状を足し合わせる。球と円錐など。論理差。球と円錐の論理が。重なる部分を抜く。論理積は2つの形状のどちらも。重なり合う部分を。3次元の形状を。実際に3次元形状がどのようなものかを。目で見える画像に変換。2次元画像を。レンダリング。チェージング。陰影をつける処理。物体の表面では表面反射など。鏡での反射を。入射光が特定の方向でのみ。拡散。あらゆる方法に同じ。明るさは角度により決まる。環境光。足し合わせたものとして表面の明るさが。フラットシェーディングなど。点での明るさを求める。明るさをポリゴン全体のものとする。ポリゴンの境目が目立つ。滑らかな陰影を。スムーズチェージング。シャドーイング。1つの点から放たれる。本影のみが。蛍光灯など。光の一部のみが。影は光源により変わる。模様を貼り付ける処理。テクスチャーマッピング。複数の物体を扱う。前後関係や相互の影響を。隠れている部分を表示しない。隠面処理。ゼットバッファ法など。レイトレーシング。実際にどのように表現するか。言語としてはVRMLなど。テキストデータなので通常のテキストエディタで。拡張子。コンピュータがファイルを認識。VRML2.0。バックグラウンド。背景色の指定。利用メトリコーン。円錐のパラメータ。コーンの代わりにボックスを。シリンダーを使うと円柱を描く。マテリアル。円錐の色を。拡散光の色を。トランスレーション。物体を位置に移動。イメージテクスチャー。作成したVRMLファイルを表示。オープンソースのソフトウェアを。融和の機能。3次元空間に対し操作を。
三次元データの検索。様々な方法が。画像検索の手法を用いて検索。3次元データを撮影する画像を利用。3次元データは見る方法により形が異なって見える。様々な画像を。画像データベースに。検索の際には近い画像を指定したりスケッチを描いたりして指定する。データベースでは輪郭を比較。目的とするデータが一致すれば。3次元データから3次元特徴量を抽出して検索を。モーメントなどの。計算する。3次元データの向きや大きさを正規化。ランダムに点をばら撒き。点の中から最も分散が大きいものを第一軸。大きさの正規化。包含する球の大きさを揃える。距離の二乗を求め平均を。
こんな検索、あんな検索。
