使用对象的单个图像的3D对象姿态CAD

Question

我正在研究一种商业产品，我需要在单个2D图像中估计已知3D CAD（闭合2-manifold三角形网格）的6DOF姿态。在一般情况下，这是一个困难的问题，但我们的工作条件下，我们可以给予下列约束条件简化问题：

1. 的CAD对象是已知的，我们的目的不是用于一般性像识别类的所有椅子。
2. 我们可以让用户将相机大致定位到特定的姿势（距离物体的距离，一般方向+/- 15度等）
3. 如果可能，我们只会使用图像的边缘（如Canny）找到并匹配从给定位置查看的对象。
4. 这将用于人造物体（管道，阀门，路口等）没有太多质地的工业环境。

所有这些限制让我觉得即使是相对较旧的，有点基本的技术也可以工作。例如，在Sonka和al。本书第12.3.2节Goad的算法解释了1986年Goad C撰写的一篇论文“基于快速三维模型的视觉”，它可以在我们的假设下采用自上而下的“假设 - 验证”方法相对较好地工作。 我也知道，工业视觉和机器人界已经解决了这个问题，并且它的泛化时间很长，所以肯定会有一些可用的东西。

有人会知道商业上可用的实现（如OpenCV等）解决这个问题吗？

更具体地说：

• 我不是在寻找深度学习的东西需要与成千上万的观点离线学习阶段，从我们的CAD模型。
• 我不是在寻找依靠深度传感器的RGB-D技术。由于CAD是无色的，颜色也是无关紧要的。
• 出于研究时尚的“旧”技术可以，甚至是首选，因为我们将在低性能计算机上运行。理想情况下，使用C或C++（可能取决于OpenCV）。
• 可以商业使用（BSD，MIT，BOOST等许可），而不是GPL。

在此先感谢任何人可以提供的任何线索。

Answer 1

我会尝试创建CAD模型的许多渲染图像并减去真实图像并尽量减少差异。

为了最小化搜索空间，您可以考虑先创建前景对象的边界框，如果可行的话。