把一个物体的图像（在这种情况下是一个预定义的物体）剪切出来，这个物体的背景有着不同的复杂度，开发一个算法有多难？
进一步地，一个照片对象（比如房子、汽车、狗 - 但始终是同一类型）需要被转化为三维渲染。我知道有一些三维渲染引擎可供使用（需要付费、免费、或带有某些条款），但这需要对对象进行各种测量 - 如如果这是一个人，我们需要测量身高、肩膀的弯曲度、脸部的半径、每个手指的长度等等。
解决这个问题的可行性如何？有人知道任何专门研究这个领域的好链接吗？我看到了关于这个问题的开源解决方案，这让我对围绕物体进行跟踪并裁剪它的测量难度产生了疑问。
谢谢 (Xièxiè)
基本上，我希望拿到一张2D图像（典型的图像：比起含有多个物体的复杂照片更容易处理）。
将这个翻译成中文：
但是我实际上想将其变成3D图像，所以我想做的事情涉及构建3D渲染/建模引擎，是吗？
此外，我提供的链接进入了3ds max，设置了一些属性，并进行了渲染。
听起来你想做多项计算机视觉领域内的事情。
根据我的有限理解，我已经将它们从易到难排名。总的来说，我会说这是一个非常复杂的问题。我建议查看以下的维基百科链接获取更多信息：
计算机视觉概览（维基百科）
八点算法（用于三维重建）
图像分割
你说得对，这是一组极其困难的问题，特别是从二维图像中推断三维信息的问题。目前，我们对视觉系统如何从二维图像中外推三维信息的理解非常有限，其中一种方法被称为“阴影形状”。链接到的Google搜索显示了我们知道（以及我们不知道）的程度。
Rob 罗布
这是一项非常困难的任务。最难的部分不是识别或从图像中分割出对象，而是从2D图像中推断出对象的三维几何形状。如果你能使用立体摄像机(或者如果你有机会使用激光扫描仪的话;),你将会更有成功的机会。
针对二维图像的情况，请尝试谷歌搜索“形状来自阴影”。这是一种从二维图像推断三维形状的方法。它确实对照明条件和表面属性（BRDF和几何形状）做出了假设，在许多情况下可能会失败，但如果您仅将其用于预定义的对象类别（例如人脸），它可以表现得相当出色。
假设可能的话，那将会非常困难，尤其是只有一个物体图像。栅格化器必须猜测物体的深度和距离。
您所描述的听起来与Microsoft PhotoSynth非常相似。
