我目前正在从事一个机器人项目:机器人必须使用Kinect摄像头抓取立方体，该摄像头可以处理立方体检测并计算坐标。
我是计算机视觉方面的新手。为了有一个基本的了解，我首先做了正方形的静态图像。使用c++和openCV，我设法在简化的图片(均匀背景)上使用平滑(去除噪声)，边缘检测(canny函数)，线条检测(Hough变换)和线条相交(数学计算)获得正方形的角(及其x y像素坐标)。
通过调整一些阈值，我可以实现角检测，假设我只有一个正方形，背景中没有直线特征。
现在是我的问题:关于立方体识别算法，你有什么方向/建议/建议/文献吗?
到目前为止，我所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，我没有…
Kinect还提供了一个深度摄像头，可以显示像素与摄像头的距离。也许我可以用它来绕过"复杂"的图像处理?
OpenCV 3.0 with contrib include surface_matching模块
http://docs.opencv.org/3.0.0/d9/d25/group__surface__matching.html具有3D感知能力的相机和类似设备结构正变得越来越普遍。因此，使用深度和强度匹配3D对象(或部件)的信息至关重要对计算机视觉的重要性。应用范围从工业控制和指导视障人士的日常行动。的在距离图像的识别和姿态估计任务旨在识别和定位查询的3D自由形式对象，将其与获取的数据库。