本发明公开了一种智能货柜的数据采集和处理方法，属于智能货柜技术领域，包括步骤：S1，将商品进行360°旋转，并在旋转过程中进行连续拍照多张照片并进行预处理；S2，对步骤S1中预处理后的照片，通过图像分割的方式获取多边形轮廓；S3，利用步骤S2中图像分割处理后的图像，通过贴图的方式复制到选定的场景背景图片上；S4，利用深度学习网络，学习真实场景和模拟场景的光照区别，训练图像风格转换模型，然后对步骤S3中的贴图进行渲染，将模拟场景图像转换为真实场景图像。本发明可以低成本采集单个商品的各个角度图像，还可以生成多类商品叠加的效果和模拟实际场景的光照效果，采样质量较高，采集设备成本较低，通用性较强。