拍攝對象圖像（在這種情況下是一個預定義的對象）有多困難，並且開發一種算法來僅從具有各種複雜背景的照片中剪切出該對象。圖像識別和3d渲染
除此之外，照片的對象（比如房屋，汽車，狗 - 但總是屬於一種類型）需要轉換爲3d渲染。我知道有3d渲染引擎可供使用（費用，免費或有一些條款），但爲了實現這個目的，需要以各種方式來衡量對象（主題） - 例如，如果這是一個人，我們需要測量身高，肩部曲率，臉部半徑，每個手指的長度等。
解決此問題的可行性是什麼？任何人都知道專門研究這個研究領域的任何好的鏈接？我已經看到了這個問題的開源解決方案，給我留下了一個簡單的問題，即在對它進行追蹤的時候對它進行測量。
由於
基本上我想利用2D圖像（典型的圖像：其是比含有多個對象的複合物的照片更容易，等）
，
但有效我想把它變成一個3D圖像，所以我不想做什麼涉及建立一個3D渲染/建模引擎？
此外，我提供的鏈接進入3ds max，設置了一些屬性，並進行渲染。
這聽起來像你想做幾件事情，都在計算機視覺領域。
我已經按照最容易和最難的順序排列它們（根據我的理解）。總而言之，我會說這是一個非常複雜的問題。我想看看更多的信息，下面的維基百科鏈接：
Computer Vision Overview (Wikipedia)
假設這是可能的，這將是非常困難的，特別是只有一個物體的圖像。光柵化器必須猜測物體的深度和距離。
您描述的內容聽起來非常類似於Microsoft PhotoSynth。
你說得對，這是一組非常困難的問題，尤其是從2D圖像推斷3D信息的問題。對於我們的視覺系統如何從二維圖像推斷3D信息，我們只知道一個非常有限的理解，其中一種方法被稱爲"Shape from Shading"，並且鏈接的Google搜索顯示了我們知道多少（並因此顯示了多少）。
Rob
這是一項非常困難的工作。最難的部分不是從圖像中識別或分割對象，而是從2-D圖像中推斷對象的3-D幾何圖形。如果您可以使用立體相機（或激光掃描儀，如果您有權訪問一臺），您將獲得更多成功。
對於二維圖像的情況，請嘗試使用Google搜索「陰影處理形狀」。這是從二維圖像中推斷三維形狀的一種方法。它確實會對照明條件和表面屬性（BRDF和幾何圖形）做出假設，在許多情況下可能會失敗，但如果僅將它用於預定義類別的對象（例如人臉），它可以很好地工作。
這聽起來像你可能有額外的信息/約束，你沒有分享。首先，做重建你至少需要兩張圖片。其次，重建本身並沒有提到規模。要確定圖像中的東西的大小，你必須有一個參考。 – 2009-01-09 23:54:41
根本不是。我對這個領域一無所知（首先是一個普通的Web開發者）。這就是爲什麼我在這裏得到意見並在我寫一行代碼來解決這個問題之前研究這個問題。 – dotnetdev 2009-01-10 00:27:21