如何根据深度区分2D和3D对象

Question

我试图根据深度信息通过代码区分真实的3D对象及其图片-2D对象。

但是，图片（= 2D图像）可能是从嘈杂的背景中捕获的，所以我需要的不仅仅是复杂的深度信息，还需要更复杂的东西； 同样，深度相机的输出本身可能会嘈杂，并且模型形状和深度信息之间没有直接的关联。

任何建议-学术来源作为实施思路-都非常欢迎。

Answer 1

在这种情况下很容易...

1. 分割图像以仅遮盖对象

2. 从沿物体表面分散的“均匀”图像获得3个点

   • 如果您具有非线性深度信息，则需要将其线性化
   • 基本上在正交坐标系中需要x,y,z

3. 从这三个点计算平面

4. 沿网格选取几个点或属于对象的所有点

   • 并检查它们与计算平面的“距离”
   • 如果其中任何一个更大，然后进入阈值，则该对象不是平面
   • 这意味着它不是物体的图片，而是物体本身
   • 

[笔记]

• 如果物体的图像投影在非平面上
• 那么这将无法正常工作
• 您将需要找出遮罩区域中的z坐标变化
• 如果发现任何颠簸（一阶或二阶导数），则可能是一个物体...
• 特别是在物体边界和背景附近
• 为了更安全地匹配，您将需要有关照明或物体的更多信息...