我目前正致力于机器人项目：机器人必须使用Kinect相机抓取立方体，该相机处理立方体检测并计算坐标。
我是计算机视觉的新手。我首先研究了方形的静态图像，以便获得基本的理解。使用C ++和openCV，我设法使用平滑（去除噪声），边缘检测（canny函数），线检测（Hough变换）和线交叉（数学计算）来获得正方形的角（及其xy像素坐标）简化图片（统一背景）。
通过调整某个阈值，我可以实现角点检测，假设我在背景中只有一个方格而没有线条特征。
现在是我的问题：你有关于立方体识别算法的任何指导/建议/建议/文献吗？
到目前为止我所发现的包括与纹理检测和/或学习序列相结合的形状检测。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还提供了一个深度相机，可以提供像素与相机的距离。也许我可以用它来绕过＆＃34;复杂的＆＃34;图像处理？
提前致谢。
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带有contrib的OpenCV 3.0包括surface_matching模块。
具有3D感觉能力的相机和类似设备 结构变得越来越普遍。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 控制指导视障人士的日常行为。该 在范围图像中识别和姿势估计的任务旨在 通过匹配来查找和本地化查询的3D自由格式对象 获得的数据库。
http://docs.opencv.org/3.0.0/d9/d25/group__surface__matching.html