长方体（计算机视觉）

在计算机视觉中，长方体一词被用来描述为行为识别目的而提取的小的时空体积。立方体被认为是一种基本的几何原始类型，用于描绘平面二维图像的三维表示中的三维物体。

立方体可以从二维和三维图像中产生。一种用于生产立方体的方法是利用场景理解（SUN）的原始数据库，它是已经包含立方体的图片集合。

通过用机器学习工具对SUN原始数据库进行分类，计算机观察SUN原始数据库中的图像产生立方体的条件，并可以学习从其他图像中产生立方体。

RGB-D图像，即同时记录每个像素的深度的RGB图像，有时也被用来生成立方体，因为计算机不再需要确定物体的深度，因为深度已经被记录下来了。

立方体的产生对颜色和光照的变化、遮挡和背景杂波很敏感。这意味着计算机很难生成多色、不规则照明或部分覆盖的物体的立方体，或者如果背景中有许多物体。这部分是由于产生立方体的算法仍然相对简单的事实。

立方体是为基于点云的三维地图而创建的，可用于各种情况，如增强现实、汽车、无人机和机器人的自动控制，以及物体检测。

立方体允许软件通过几何描述，以"不分对象"的方式识别场景。从二维图像中创建的兴趣点，即被计算机确定为识别图像的关键位置，可与立方体一起用于图像匹配、识别房间或场景以及实例识别。

从三维图像中创建的兴趣点可与立方体一起用于识别活动。这是可能的，因为兴趣点可以帮助软件只关注图像中最重要的方面。

RGB-D图像和SLAM系统在RGB-DSLAM系统中一起使用，该系统被计算机辅助设计系统用来生成基于点云的三维地图。

大多数工业多轴加工工具使用计算机辅助制造，随后在立方体工作空间中工作。