回答としては,このお魚は”幅を持たない”形状をしています.二次元です。
さて,大量の未整列な多視点画像からの三次元形状復元ついでにカメラの内外部パラメータの推定まで一気にしちゃう手法のことをStructure from Motion(SfM)と言い,結構長いこと研究されているホットな話題であります.
そんなSfMを行うためのツールにBundlerがあります.r○byのbundlerとは全く関係ありません.
Bundlerは局所特徴量を用いたsparseな画像間対応からSfMをするもので,一般的にはSIFTが使われていますが,対応付けは独立プログラムに委譲されてるので,うまくやればどんな局所特徴量でもSfMをお楽しみいただける設計になっています.
ということで,Computer Vision Advent Calendar 2012で書いたさかな前線 » ECCV2012で発表されたKAZE局所特徴量を試してみたの続きという事で,KAZE特徴量を用いたBundlerでのSfMを試してみました.実用的な例がほしかったのでw
CVAdventCalendarの@yasutomo57jpさんの記事の二番煎じです…
Bundler(やPMVS)のアルゴリズムについては他に譲ります(←
※結論から言うとやり方がまずいのでto be continuedです…