Kinect SDK 1.8 ne fournit pas cette fonction elle-même (à ma connaissance). Selon la langue que vous utilisez pour le codage, il y a certainement des bibliothèques qui permettent une telle opération si vous la segmentez en étapes. OpenCV par exemple est assez utile dans le traitement d'image.
Quand j'ai travaillé avec le Kinect pour la reconnaissance d'objets, j'ai utilisé AForge avec C#.
Je recommande de cibler le défi comme suit:
Détection Edge: Vous appliquer des algorithmes de détection de pointe tels que le filtre Canny sur l'image. D'abord, vous allez probablement - en fonction de la bibliothèque - transformer votre image de profondeur en une image en niveaux de gris. L'image résultante sera aussi en échelle de gris et l'intensité d'un pixel est corrélée avec la probabilité qu'elle appartienne à un bord. En utilisant un seuil, vous allez binariser cette image en noir/blanc.
Transformation Hough: permet d'obtenir la position et les paramètres d'une ligne dans une image, ce qui permet d'effectuer d'autres calculs. Hough Transformation est très sensible à ses paramètres et vous passerez beaucoup de temps à les accorder pour obtenir de bons résultats. Calcul des points de contour: En supposant que votre transformation de Hough a réussi, vous pouvez maintenant calculer toutes les intersections ou les lignes données qui donneront les points que vous recherchez.
Toutes ces étapes (en particulier la détection de contours et la transformation Hough) ont été posées/répondues/discutées dans ce forum.
Si vous fournissez du code et des résultats intermédiaires ou d'autres questions, vous pouvez obtenir une réponse plus détaillée.
p.s. Je me souviens que la kinect n'était pas si précise et que le bruit était un sujet. Par conséquent, vous pourriez envisager d'utiliser un filtre avant de faire ces opérations.