如何根据深度区分2D和3D对象

Question

我试图根据深度信息区分真实3D对象与其图片之间的代码 - 一个2D对象。

然而，图片（= 2D图像）可能是从嘈杂的背景中捕获的，所以我需要的东西比仅具有多样化的深度信息更复杂;此外，深度相机的输出本身可能有噪声，并且模型形状和深度信息之间没有直接的相关性。

任何建议 - 作为实施理念的大学资源 - 都非常受欢迎。

Answer 1

在这种情况下很容易......

1. 细分图像以仅遮蔽对象

2. 从图像中获得3分＆＃34;均匀地获得＃34;沿物体表面分散

   • 如果你有非线性深度信息，那么你需要线性化它
   • 基本上，您需要在正交坐标系中使用x,y,z

3. 从这3个点计算平面

4. 沿网格选择几个点或属于对象的所有点

   • 并检查他们的距离＆＃34;来自计算机平面
   • 如果它们中的任何一个大于阈值那么对象就不是平面的
   • 这意味着它不是对象的图片而是对象本身
   • 

[注释]

• 如果物体的图像投影在非平面上
• 然后这将无法正常工作
• 您需要找出蒙面区域中的z坐标变化
• 如果发现任何碰撞（第一次或第二次推导），那么它可能是一个物体......
• 特别是在物体边界和背景附近
• 为了更安全的匹配，您需要有关灯光或物体的更多信息......