我想使用一个程序，使用从谷歌图像收集的不同来源拍摄的15 张左右的图像，至少部分地以数字方式重建一个 10 英尺高的人体雕像。这个想法是将这些图像用作“扫描”，以便以数字方式重建对象。然后，可以从那里评估和改进模型（填补缺失的点等）。
你认为这是可能的吗？如果是的话，你认为使用这些来自网络的图像作为扫描结果会有多成功？该对象不再存在，所以这些图像是我所拥有的。最后，什么软件最适合执行这个过程？
同样，这些图像将来自谷歌图像，并且由使用不同相机的不同人以不同角度拍摄的各种物体图像组成。对我来说，使用程序至少部分生成图像而不是从头开始手动创建图像对我来说很重要。
最好的方法是这里的运动结构(SfM) 方法。与许多传统的摄影测量软件不同，SfM 软件可以处理多个未校准的相机，并且对光线、阴影等变化具有合理程度的鲁棒性。重建的主要标准是每个要重建的点被超过 1 个相机视为这允许进行三角测量。
就软件包而言，一个好的软件包是Agisoft PhotoScan。这相当便宜，并且即使数据很差，也很擅长始终找到解决方案。其他解决方案是Pix-4D和Capturing Reality。
如果您正在寻找免费的开源软件，您可以尝试；OpenSfM、VisualSfM或ColMap等等。如果您不熟悉 SfM，我建议您使用免费试用（甚至购买）其中一种商业产品。
回答您的问题：
你认为它可能吗？- 是的，只要您能识别多张图像中的相同特征即可。
会有多成功？- 完全取决于你的图像质量。如果它们都具有相似的质量并且重叠良好，那么它应该可以很好地工作，但是，如果它们不是，您可能会遇到问题。只有一种方法可以找出答案。