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更新时间: 2023-05-31
工业里还有很多物体是没有纹理的：
我们**容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？
不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。
所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。
这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod：
简单而言，这篇论文同时利用了彩**像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。
由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不**。
但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的**位姿。
当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。
