我一直在研究与基于kinect的应用程序一起使用的标记检测算法，而我能够找到的大部分工作显然都集中在“正常”图像中的特征检测上。
但是，kinect硬件（基本上，一旦您进行了调整）就可以为每个像素提供11位深度值。
此深度图像还具有围绕对象边缘投射的阴影的各种视觉伪像（例如，请参见此视频中的黑色粗边框http://www.youtube.com/watch?v=-q8rRk8Iqww&feature=related）。
虽然某些传统的机器视觉技术（例如边缘检测）可以很好地解决此问题，但其他技术则不能，而且网上似乎很少有信息讨论此问题。
举一个简单的例子，使用深度值使定位标记块的方向很简单。
那么，有没有人看过任何讨论/论文/等等涵盖处理深度图像以进行特征检测的讨论？
谁能推荐一个好的算法来检测“深度”标记（有效地用折纸块代替打印的黑白标记）？
到目前为止，我所做的就是使用opencv对图像进行即席实验，但这还不够稳定或不够快。
如果您未经试用就链接到商用机器视觉产品，请在回答中提及您认为合适的理由。
有大量的论文和程序。很抱歉，在低带宽上无法更详细地回答。请参阅RGBDemo应用程序，它包含一个对象识别器。另外，PointCloud Library（PCL），ROS，OpenCV（用于软件），以及Google学术搜索（用于论文）。您提到OpenCV对您不满意，但PCL和RGBDemo可能令人满意。