我正在尝试弄清楚如何将 3D 点云视频转换为虚拟 3D 点云。本质上，我希望从 Wikipedia 获取类似 Torus gif 的内容，并将其转换为 3D 点云。
https://en.wikipedia.org/wiki/Point_cloud#/media/File:Point_cloud_torus.gif（有关 gif 的维基百科页面的链接）
如果能够以合理的准确度做到这一点，那么可能至少已经完成了 80%。
至于我所尝试过的，我主要是在尝试找出从哪里开始。最初，我只想到点云的图片，但我意识到视频效果会更好，因为知道每帧之间有恒定的时间可以使重新创建变得更容易。我一直在研究二维码，根据它们的工作原理，似乎将它们视为视频才是看待它们的正确方式。因此，这里的解决方案可能是对一系列图像进行比较，并尝试找出图像之间的点云如何变化，以尝试确定实际坐标。我已经做了一些 ChatGPT 想法弹跳，但似乎最好检查其他选项。
看起来这是相关的： 计算多个图像中关键点的 3D 坐标 https://en.wikipedia.org/wiki/Structure_from_motion
我遇到了摄影测量，这似乎是我正在寻找的东西，但我不确定它的技术将如何很好地转移到我所追求的东西，因为大多数图像似乎与表面相关，而我正在查看的点云主要是内部的并且有些随机。
目的是尝试尽可能接近地重新创建点云。
因为3D点云的2D图像代表了云中每个点从3D到2D的投影。这样做会丢失信息，因为可以将无数个 3D 点投影到单个 2D 点上。请参阅此示例：https://www.dreamstime.com/ Different-shadows-same-object-point-view-optical-illusion-round-triangle-square-shadow-wedge-shape-symbol-image263545293
