01-物体检测概述¶

物体检测定位实际上是一个3D识别与定位问题。在实际的算法开发与应用中，一般会先通过图像数据来识别出物体，然后再结合点云数据实现物体的3D定位。本文聚焦于“基于图像数据的物体识别”，主要使用经典的图像处理算法识别指定物体。

物体检测定位从不同的角度，可以有不同的思路：

问题描述¶

Bin Picking 是机器人操作（manipulation）中的一类经典问题，也是各种工业流程中常见的一类工序，即使用机械臂把箱子中无序摆放的物体取出来。这是对人类来说非常简单的一件事，但对于机器人自动化却是极具挑战性的问题。

箱子里的物体之间，物体和箱子之间存在大量的遮挡，这些遮挡一方面妨碍了对物体的感知，另一方面让机器人运动的碰撞检测变得很复杂。 因为其难度高，潜在应用场景多，Bin Picking长期以来有机器人操作中的“圣杯问题”之称。

在日常生活中，相当比例的物体是盒子形状。因此，盒装/盒状物体的识别，就显得意义重大。下图是bin picking应用中的一个场景，其核心问题之一便是盒状物体识别与定位。

从几何形状的角度看，直线检测，应该是盒子定位问题中的基础问题。

接下来我们从直线检测开始，最终实现盒子的识别与定位。

在这里，要明确一点：直线是物体边缘的一种。在图像中，边缘处，通常是灰度值发生突变的地方，

备选手段：