Computer vision 获取平桌的几何方向

我正在尝试使用计算机视觉获得桌子的几何方向（异中心或自我中心），这样我的漫游者（相机放置在其上）可以将自身与正面（下斜面）对齐

表/面板与此类似

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我应该走哪条路？

除非您有一些关于角度的信息（向左旋转20度，向右/垂直旋转30度），否则您需要使用CNN网络在桌子的不同位置（左/右/前）之间进行分类

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否则，如果您需要额外的元数据，您可以训练图像深度模型来提取以自我为中心的任务的每像素深度信息。

如果我有RGBD数据怎么办？另外，我想知道对象/表是如何定向的，因为D代表深度，你可以从数据中提取每像素的深度信息；如果你所有的照片都是这样的，你可以对D频道进行切片，然后只根据RGB信息进行定向训练。通过这种方式，您可以使用数据集进行方向预测（漫游者vs表格）和使用数据集（具有深度信息）训练网络，以获得每个对象的每像素距离w.r.t。