1樓：冷水澡
Kinect由於自帶深度資訊，可以重建出稠密點雲，可以參考ＫinectFusion和ＥlasticFusion．
用雙目視覺重建出來的點雲大都是稀疏點雲，可以參考ＯＲＢＳＬＡＭ．以上在Ｇithub均能找到原始碼．祝好．
2樓：VitoRazor
我做的更多的是深度學習的方法，依照你的情況，我推薦直接採用Frustum-PointNet的方法來做，首先基於RGB影象直接尋找目標，確定目標後形成2維的回歸框，2維的視窗通過攝像機模型，可以轉化為視錐Frustum，然後對視錐中的點雲資料，做PointNet 、Pointnet++ 或者DGCNN等等直接對點雲做分類和定位。
這種方法的好處是，準確率可能會更加有競爭力，抓取的成功率也可以保證。
當然這種方法可能在資料上會消耗大量時間，需要上千張的樣本標定。
祝你好運。
引用github:
3樓：wz18207
直接用三維做最好。kinect本身取樣的時候雜訊太大，環境點雲對目標點雲影響很大。對映二維的時候會把參照面從直的掰成曲面
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