本文介绍了一种基于RGB-D图像的箱体尺寸测量方法。该方法首先利用深度图生成点云并拟合平面得到箱体mask，再通过相机参数转换坐标，并结合RGB图像分割技术获取箱体平面的真实mask。随后提取mask边缘进行直线拟合，计算顶点坐标，优化平面点云，最终确定箱体的长宽高。
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
备注：
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