SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）は，未知の環境の中でセンサの自己位置と，周囲の環境地図を構築していく技術である．本稿では，SLAM技術を用いた移動カメラで撮影された画像からの周囲環境の3次元形状復元と，カメラの自己位置推定について，処理の流れに沿って基本的な理論と公開されているソースコードを結びつけて説明する．一度カメラの自己位置が推定できれば，より密度の高い詳細な3次元形状を復元できる．高密度な3次元形状復元を，画像間の対応づけを画像内でローカルに行う方法と画像全体を使う方法の2つに分けて説明する．また，実験に適したカメラとレンズの選定方法について説明する．本稿では，これから3次元形状復元やカメラの自己位置推定を実装する読者がどのような処理が必要なのかを理解し，より深く調べるためのポインタとなることを念頭に説明を進める．
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