複数の写真から被写体の立体形状を復元するSfM（Structure from Motion）と呼ばれる技術を容易に利用できるよう、ツール環境が揃ってきました。今回は、いずれもオープンソースのVisualSFMとMeshLabを用いて、庚申塔の3Dモデルを作成してみることにします。
完成したモデルはWindows標準の3Dビューアで表示することができます。

VisualSFMを起動し、［File］メニューから［Open+ Multi Images］を選択して、3Dモデル生成に使用するすべての写真を読み込みます。

今回使用した写真は23枚です。堂の中にあるため前方からの写真のみですが、なるべく角度を変えて撮影するようにしました。また、中央に彫られた三猿は特に多めに撮影しました。それぞれの写真のピクセル数は1,728×2,880です。

次に、［SfM］メニューから［Pairwise Matching］→［Compute Missing Match］を選択し、特徴抽出とマッチングを実行します。

さらに、［SfM］メニューから［Reconstruct Sparse］を選択し、粗い点群の生成を実行します。
終了すると、生成された点群が表示されます。

この時点では、まだ庚申塔の輪郭がうっすらと分かる程度ですので、次は密な点群を生成します。

［SfM］メニューから［Reconstruct Dense］を選択し、生成したファイルを格納するファルダを指定します。この処理にはPMVS/CMVSが必要になります。実行できない場合は、VisualSFMのインストールガイドを参考にしてPMVS/CMVSをインストールします。

処理が終了したら、［View］メニューから［Dense 3D Points］を選択し、密な点群を表示します。

庚申塔と、その周囲の一部がモデル化されました。

ここからはMeshLabを使用します。不要な部分を削除し、細かに空いている穴を塞いでモデルを完成させます。

［File］メニューから［Import Mesh…］を選択し、ダイアログボックスが表示されたら、VisualSFMが生成した拡張子.plyのファイルを選択します。
モデルが表示されます。

まずは、不要な部分を削除します。［Edit］メニューから［Select Vertexes］を選択し、不要な部分を矩形で選択します。選択された点群は赤く表示されます。

［Filters］メニューから［Selection］→［Delete Selected Vertices］を選択して、赤く表示された点群を削除します。削除はCtrlキー＋Delキーで実行することもできます。

誤って必要な点群を削除しないよう、モデルを回転したり拡大しながら、この作業を繰り返して不要な点群をすべて削除します。

このステップが終了したら、［File］メニューから［Export Mesh As…］を選択し、ファイル名を変えて保存しておくと良いでしょう。

モデルを拡大すると良く分かりますが、生成したモデルに穴（隙間）が空いてしまうことがあります。
今回は、左側から見た場合と比べて、右側から見た場合に、三猿の部分に大きな穴（隙間）ができてしまいました。

穴（隙間）を塞ぐ方法にはいくつかありますが、今回は［Filters］メニューから［Remeshing, Simplification and Reconstruction］→［Screened Poisson Surface Reconstruction］を実行します。ダイアログボックスでは、Reconstruction Depthの値を初期値の8から12に変更しました。この値を大きくすると、処理に時間がかかりますが、より緻密なモデルになります。

穴（隙間）は塞がれましたが、ズームアウトすると、周囲に余分な部分ができてしまったことが分かります。

［Select Vertexes］とCtrlキー＋Delキーで余分な部分を削除すれば完成です。

［File］メニューから［Export Mesh As…］を選択し、ファイル形式をSTL（Standard Triangulated Language）に変えて保存すると、Windows標準の3Dビューア等で開くこともできます。