詳解 3 次元点群処理 Python による基礎アルゴリズムの実装(ショウカイ サンジゲンテングンショリ パイソンニヨルキソアルゴリズムノジッソウ)

基礎的な点群処理から、 ICP アルゴリズム、物体認識、 PointNet までを Python で学ぼう!★章末問題付き★

・ Open3D を使用し、 Python プログミングとともに平易に解説。
・サンプルコードをサポートページから提供したので、すぐに実践できる!
・最終章では、 RGBD 画像、ボクセルデータ、メッシュデータ、多視点画像の 3 次元データ処理も解説。

【主な内容】
第 1 章 はじめに
第 2 章 点群処理の基礎
第 3 章 特徴点・特徴量の抽出
第 4 章 点群レジストレーション (位置合わせ)
第 5 章 点群からの物体認識
第 6 章 深層学習による 3 次元点群処理
第 7 章 点群以外の 3 次元データ処理

目次

第 1 章 はじめに
1.1 3 次元世界について
1.2 本書について
1.3 3 次元計測原理
1.4 3 次元センサの紹介
章末問題

第 2 章 点群処理の基礎
2.1 ファイル入出力
2.2 描画
2.3 回転・並進・スケール変換
2.4 サンプリング
2.5 法線推定
章末問題

第 3 章 特徴点・特徴量の抽出
3.1 特徴点 (キーポイント)
3.2 大域特徴量
3.3 局所特徴量
章末問題

第 4 章 点群レジストレーション (位置合わせ)
4.1 最近傍点の探索 (単純な方法)
4.2 最近傍点の探索 (kd-tree による方法)
4.3 ICP アルゴリズム
4.4 ICP アルゴリズムの実装 (Point-to-Point)
4.5 ICP アルゴリズムの実装 (Point-to-Plane)
章末問題

第 5 章 点群からの物体認識
5.1 特定物体認識と一般物体認識
5.2 特定物体の姿勢推定
5.3 一般物体の姿勢推定
5.4 プリミティブ検出
5.5 セグメンテーション
章末問題

第 6 章 深層学習による 3 次元点群処理
6.1 深層学習の基礎
6.2 PyTorch Geometric による 3 次元点群の扱い
6.3 PointNet
6.4 点群の畳み込み
6.5 最新研究動向
章末問題

第 7 章 点群以外の 3 次元データ処理
7.1 RGBD 画像処理
7.2 ボクセルデータ処理
7.3 メッシュデータ処理
7.4 多視点画像処理
7.5 Implicit Function を用いた 3 次元形状表現
章末問題

LiDAR やデプスカメラから得られる 3 次元点群は、自動運転、ロボティクス、測量、建築など幅広い分野で基盤データとなっています。しかし点群処理を体系的に学べる日本語の書籍はきわめて少なく、実務者は英語論文やライブラリのソースコードを手探りで読み解いているのが実情です。本書はその空白を埋める一冊で、点群のフィルタリング、セグメンテーション、レジストレーション (位置合わせ) 、特徴量抽出、物体認識までを理論と実装の両面で解説します。

構成は数学的な定式化から入り、アルゴリズムの動作原理を示した上で、 PCL や Open3D を用いた実装例へ落とし込む流れです。 ICP (Iterative Closest Point) やランダムサンプルコンセンサス (RANSAC) のような古典的手法から、深層学習ベースの手法まで射程が広く、分野横断的なリファレンスとして機能します。

線形代数と確率統計の基礎知識が前提となるため、大学院生や研究開発エンジニア向けの難易度です。ただしその分、「なぜこのアルゴリズムがうまくいくのか」「どのパラメータが結果にどう影響するか」を原理から理解できるため、ライブラリをブラックボックスで使っている段階から一歩先に進むための土台になります。