输入:RGB图,Depth图,camera参数(包括内参和外参),RGB图像分割模型(pytorch)

输出:箱体的长宽高,彩色图像上的8个顶点坐标。

算法基本过程:由深度图转为点云拟合平面得到箱体平面的mask图像,根据camera参数将其转为彩色图上的坐标,结合彩色图像通过网络推断得出箱体平面的真正mask,提取mask图像的边缘,进行直线拟合得到四条边的直线方程,然后计算四条边的交点得到平面四个顶点的坐标;根据camera参数将其转为深度图上的坐标,约束平面点云范围,进行平面点云和方程优化;最后根据平面边缘点云计算箱体的长宽高。

流程如下图所示:

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