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申请/专利权人：南京亿猫信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种用于定位购物车内变化区域的方法、电子设备及存储介质，根据购物车的深度图和购物车的RGB图像，获取拟合好的单应性变换模型；当重量传感器的输出值变化前，获取购物车的第一深度图；当重量传感器的输出值变化后，获取购物车的第二深度图，同时获取购物车的第二RGB图像；根据购物车的第一深度图和第二深度图获取深度图的变化区域；将深度图的变化区域利用拟合好的单应性变换模型映射到购物车的第二RGB图像上，得到第二RGB图像上变化区域W1。本发明具有计算量小，较强的环境抗干扰能力，几乎不受环境光影响，简单高效、易于实施，并可以有效的排除一些异常场景。

主权项：1.一种用于定位购物车内变化区域的方法，其特征在于：具体包括：步骤1：根据购物车的深度图和购物车的RGB图像，获取拟合好的单应性变换模型；步骤2：当重量传感器的输出值变化前，获取购物车的第一深度图；当重量传感器的输出值变化后，获取购物车的第二深度图，同时获取购物车的第二RGB图像；根据购物车的第一深度图和第二深度图获取深度图的变化区域；步骤3：将深度图的变化区域利用拟合好的单应性变换模型映射到购物车的第二RGB图像上，得到第二RGB图像上变化区域W1；所述步骤1，具体包括：步骤1.1，获取购物车的深度图，将购物车的深度图归一化后转换为深度图对应的灰度图；步骤1.2，对深度图对应的灰度图进行预处理，得到预处理后的深度图对应的灰度图；步骤1.3，将预处理后的深度图对应的灰度图进行二值化处理，得到深度图对应的二值图；步骤1.4，获取购物车的RGB图像,对购物车的RGB图像进行色彩检测，获取购物车车框的边缘图像；步骤1.5，对购物车车框的边缘图像进行预处理，得到预处理后的购物车车框的边缘图像，将预处理后的购物车车框的边缘图像进行二值化处理，得到购物车车框的边缘图像对应的二值图；步骤1.6，将深度图对应的二值图的分辨率进行扩展，将购物车车框的边缘图像对应的二值图的分辨率进行缩小，得到分辨率相同的深度图对应的二值图和购物车车框的边缘图像对应的二值图；步骤1.7，对分辨率相同的深度图对应的二值图和购物车车框的边缘图像对应的二值图分别进行角点检测，结合角点的坐标选取深度图的最外围的角点以及RGB图像的最外围的角点，将深度图的最外围的角点以及RGB图像的最外围的角点代入单应性变换模型，得到拟合好的单应性变换模型。

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