ISBN 9784065293430
詳解 3次元点群処理 Pythonによる基礎アルゴリズムの実装
概要
Open3D と Python で 3次元点群処理の基礎から深層学習まで実装する
想定読者
ロボティクス・自動運転・3D スキャンなどで LiDAR や深度センサのデータを扱い始めたエンジニアや研究者。Python の基礎知識があり、点群処理を実装レベルで理解したい人。
こんな人には向いていない
- Python 自体を学習中の初学者には、行列演算・幾何変換の前提知識が不足していると章末問題で詰まりやすい
- すでに PCL (C++) で点群パイプラインを本番運用している人には、Python 実装の比較・補完として参照する使い方が主になる
- SfM や NeRF など画像ベースの 3D 再構成を主眼とする読者には、LiDAR 点群寄りの内容構成がミスマッチになりうる
読了後にできるようになること
- Open3D を使った点群ファイルの入出力・描画・座標変換・サンプリング・法線推定の基本操作
- FPFH などの局所特徴量を算出し、点群間の対応付けに利用できる
- ICP アルゴリズム(Point-to-Point / Point-to-Plane)を Python でゼロから実装し、位置合わせの仕組みを理解できる
- PointNet の理論(対称関数による順序不変性・T-Net による姿勢正規化)と PyTorch Geometric を使った実装ができる
- 物体認識・セグメンテーション・プリミティブ検出など応用タスクへの接続方法を把握できる
- RGBD 画像・ボクセル・メッシュ・多視点画像など点群以外の 3D データ処理も概観できる
本書のキー概念(章解説)
- 第 1 章 はじめに — 3次元計測原理とセンサ紹介。LiDAR の仕組みを知らない読者は丁寧に読む価値がある
- 第 2 章 点群処理の基礎 — 入出力・描画・座標変換・サンプリング・法線推定。Open3D の操作習得として最重要章
- 第 3 章 特徴点・特徴量の抽出 — FPFH など局所特徴量の算出。4章のレジストレーションと連動するので合わせて読む
- 第 4 章 点群レジストレーション（位置合わせ） — kd-tree 探索・ICP アルゴリズムを実装する山場。Point-to-Plane の章は実務直結度が高い
- 第 5 章 点群からの物体認識 — 姿勢推定・プリミティブ検出・セグメンテーション。ロボットハンドリング用途の読者が参照することが多い領域
- 第 6 章 深層学習による3次元点群処理 — PointNet の理論から PyTorch Geometric による実装まで。点群 DL 入門として独立して読むことも可能
- 第 7 章 点群以外の3次元データ処理 — RGBD・ボクセル・メッシュ・多視点画像・Implicit Function を一章で概観。各分野の入口として参照向き
ハイライト
- 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(本書の最大の実用上の特徴を端的に表した記述。理論と実装が一体で学べる点がこの分野の入門書として稀少)
- 紹介する順に点の回転と並進を扱う方法が洗練されてくる(実際に本書を読み進めた読者が感じた、構成の段階的完成度を示す表現)
外部からの言及
- 点群処理の学習を始めた読者が、回転行列からオイラー角・クォータニオンへと段階的に洗練されていく本書の構成を評価している。環境構築段階から本書を参照書として手元に置くスタイルが見られる(qiita)
編集メモ
Qiita での ISBN 直接言及は 1 件(likes 3)にとどまる。ただし Open3D・ICP・PointNet の各タグで関連記事の参照需要は存在し、点群処理の Python 実装書としてこの分野では希少な位置づけにある
読む前に押さえておきたいこと
- Python での NumPy 行列演算の基本操作(ブロードキャスト・転置・内積)
- 線形代数の基礎(回転行列・固有値分解)。高校数学レベルの三角関数は必須
- 深層学習の基礎概念(6章を読む場合)。バックプロパゲーションと PyTorch の Tensor 操作に触れたことがあること
学習のコツ
- 2章を完全に動かせる環境を整えてから先に進む。Open3D のバージョン依存で API 差異が生じやすいため、サポートページのサンプルコードのバージョンを先に確認する
- 4章(ICP)は 3章の特徴量抽出と密接に連携する。3章を読んだら間を置かず 4章に入ると概念の接続がスムーズになる
- 6章(PointNet)は深層学習の基礎知識があれば 1〜5 章と独立して読める。PyTorch の自動微分に慣れた読者は先に 6 章から入る選択肢もある
- 各章末の章末問題は理解確認に効果的。実装を動かしながら問題に答える形にすると定着率が上がる
- 7章は各 3D データ形式の入口として参照用途が高い。通読よりも自分が扱うデータ形式の節だけを先読みするのが効率的
出版社による内容紹介
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
この本がどの学習段階で役立つかは、 関連する ロードマップ から確認できます。