詳解 ３次元点群処理―Ｐｙｔｈｏｎによる基礎アルゴリズムの実装

金崎 朝子/秋月 秀一/千葉 直也【著】

講談社（2022/10発売）

• サイズ B5判／ページ数 192p／高さ 24cm
• 商品コード 9784065293430
• NDC分類 007.64
• Cコード C3053

出版社内容情報

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

内容説明

基礎から応用までを、この一冊で完全マスター！

目次

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

著者等紹介

金崎朝子［カネザキアサコ］
博士（情報理工学）。２０１３年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。現在、東京工業大学情報理工学院准教授

秋月秀一［アキズキシュウイチ］
博士（情報科学）。２０１６年中京大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。現在、中京大学工学部機械システム工学科講師

千葉直也［チバナオヤ］
博士（情報科学）。２０２０年東北大学大学院情報科学研究科博士課程後期修了。現在、早稲田大学次席研究員／オムロンサイニックエックス株式会社プロジェクトリサーチャー（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[Koning]

3D点群処理の教科書だがlasの処理からGISではなく、同じLiDARでも人や物のスキャンをよりプリミティブな所で処理する。概念をきっちり理解するのに良いと思う。

2022/10/20

[ぶう]

最近ではセンサーを使いリアルタイムで、奥行きを計測できるデバイスが数多く販売されている。本書はそれらのデバイスを使い取得できる三次元データを点群として扱う方法を解説した書籍。pythonでのサンプルコードも書かれており、手を動かしての検証もしやすい。自分自身、実際に業務でMicrosoftのAzureKinectを使用しているため、本書の内容は大変興味深く読んだ。点群データは扱ったことはないが、確かにアイデア次第でいろいろな用途で活用できそうだ。点群をディープラーニングで学習させるというのも初めて聞いた。

2022/10/26

[PenguinTrainer]

Open3Dとpythonを利用して三次元データの処理を行う方法が書かれた本。 平易な日本語で、点群を処理するとはどういうことなのか、基本的な幾何学処理、セグメンテーション、代表的な深層学習モデルなど本の厚さの割りに基本的な内容が収録されており、これを一冊読んでおけばネットに転がっている記事の内容をつかんで自走できるように感じた。

2023/03/04

[たった]

点群処理の基礎を学ぶにはうってつけ。深層学習による処理を実装するより前に読んでおきたい。ただしAzure Kinnectが現在発売中止していたり、深層学習に関する記述は薄めだったりする。