我目前正在做一个机器人项目:机器人必须使用 Kinect 摄像头抓取一个立方体，该摄像头处理立方体检测和计算坐标。
我是计算机视觉的新手。我首先研究了正方形的静态图像，以获得基本的了解。使用 C++ 和 openCV，我设法在一个简化图片(统一背景)。
通过调整一些阈值，假设背景中只有一个正方形并且没有线条特征，我可以实现角点检测。
现在是我的问题:您对立方体识别算法有任何方向/建议/建议/文献吗？
到目前为止，我发现的涉及形状检测与纹理检测和/或学习序列相结合。此外，在他们的应用程序中，他们经常使用 GPU/并行计算，而我没有...
Kinect 还提供了一个深度相机，它给出了像素与相机的距离。也许我可以用它来绕过“复杂”的图像处理？
提前致谢。
最佳答案
带有 contrib 的 OpenCV 3.0 包括 surface_matching 模块。
Cameras and similar devices with the capability of sensation of 3D structure are becoming more common. Thus, using depth and intensity information for matching 3D objects (or parts) are of crucial importance for computer vision. Applications range from industrial control to guiding everyday actions for visually impaired people. The task in recognition and pose estimation in range images aims to identify and localize a queried 3D free-form object by matching it to the acquired database.
http://docs.opencv.org/3.0.0/d9/d25/group__surface__matching.html
关于c++ - 使用 C++ 和 openCV 进行立方体检测，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31555867/