【辅助驾驶】透视变换、仿射变换(包含鸟瞰图、俯视图、正视图)[3]——汽车全景环视系统

本文介绍了一种使用四个不同方向的相机拍摄的图像,通过鸟瞰视角变化和拼接,实现车辆及其周围环境鸟瞰图的方法。该过程包括相机标定、图像校正、拼接缝消除等步骤,并提供了C++代码实现。

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一、效果

4个不同方向的相机,将其鸟瞰变化后,进行拼接,得到车辆及周围区域的鸟瞰视角图。

 

 

二、处理流程

1、相机的标定和图片校正;

2、图像拼接;

3、拼接缝消除;

4、移植到FPGA。

三、代码

这里只实现第二步,使用C++,完整代码和图片参考Github。

#include  "birdView.hpp"

int main(){
	Mat v[4];

	for (int i = 0; i < 4; i++){
		char buf[10];
		sprintf(buf, "%d.png", i);
		v[i] = imread(buf);
	}


	BirdView b("config.yml");

	b.setCarSize(240, 380); 
	b.setChessSize(60);
	b.setMaskHeigth(200);
	b.setInternalShift(27,27);

	//b.sourcePointClick(v);

	while (1){
		imshow("bird view", b.transformView(v));
		if (waitKey(20) == 27)	break;
	}
}

Github下载:https://github.com/linghugoogle/BirdViewTransform

 

<think>好的,用户想了解环视相机和周视相机的标定方法及过程。首先我需要明确这两个概念的区别。环视相机通常指在车辆或其他设备周围安装多个摄像头,通过拼接形成360度环视影像,比如自动驾驶中的AVM系统。而周视相机可能指的是单个具有广角或鱼眼镜头的相机,能够覆盖更广的视野,但可能需要不同的标定方法。 接下来,我需要回顾相机标定的基本知识。相机标定主要是确定相机的内参(如焦距、主点、畸变系数)和外参(位置和方向)。根据用户提供的引用[1],相机成像是基础,涉及内参和畸变校正。而引用[2]提到了使用Python进行标定和鸟瞰图转换,引用[3]则涉及环视系统的联合标定算法。 对于环视相机的标定,通常需要多相机联合标定,因为多个摄像头的位置关系会影响拼接效果。步骤可能包括:单相机内参标定、多相机外参标定(相对位置)、以及图像拼接时的坐标转换。引用[3]中的AVM环视算法可能涉及联合标定,所以需要参考其方法。可能需要使用标定板同时出现在多个相机的视野中,以计算它们之间的外参。 周视相机如果指鱼眼或广角镜头,标定时需要考虑更大的畸变,比如径向和切向畸变。标定过程可能使用张正友标定法的变种,适应鱼眼模型。引用[2]中的鸟瞰图转换可能需要先进行畸变校正,再进行透视变换,这需要准确的内参和外参。 用户可能需要具体的步骤,比如使用棋盘格标定板,拍摄多张不同角度的图片,用OpenCV或Matlab工具计算参数。对于环视系统,标定外参时可能需要同时捕获多个相机的图像,通过特征点匹配计算相对位置。 还需要注意标定后的验证,比如重投影误差,以及实际应用中的图像拼接或鸟瞰图生成是否准确。引用[2]中的示例可能展示了如何利用内参进行鸟瞰图转换,这可能与周视相机的应用相关。 总结回答结构:先区分两种相机类型,分别说明标定步骤,结合引用中的方法,特别是联合标定和畸变校正。最后生成相关问题,如工具选择、标定板要求、误差处理等。</think>### 环视相机与周视相机的标定方法及过程 #### **环视相机标定方法** 环视相机系统通常由多个广角或鱼眼摄像头组成(如车载AVM系统),需通过**联合标定**确定各相机的内参、外参及相对位置关系[^3]。 **步骤分解:** 1. **单相机内参标定** 使用棋盘格标定板,拍摄多角度图像,通过OpenCV或Matlab计算内参矩阵$(K)$和畸变系数$(k_1, k_2, p_1, p_2)$,例如: $$K = \begin{bmatrix} f_x & 0 & c_x \\ 0 & f_y & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}$$ 引用[2]中基于Python的标定方法可参考此过程。 2. **多相机外参联合标定** - 将标定板同时置于多个相机视野重叠区域,提取角点特征; - 通过特征匹配计算相机间的旋转矩阵$(R)$和平移向量$(t)$,建立坐标系映射关系[^3]。 3. **图像拼接与坐标统一** 根据外参将各相机图像投影到统一坐标系(如车身坐标系),实现360°环视效果。 --- #### **周视相机标定方法** 周视相机(如鱼眼镜头)需处理大畸变,标定重点在于**畸变模型校正**和**广角视野适配**。 **步骤分解:** 1. **鱼眼畸变模型标定** 使用扩展的标定模型(如Kannala-Brandt模型),标定径向畸变系数$(\lambda_1, \lambda_2)$和切向畸变,公式示例: $$r = \theta (1 + \lambda_1 \theta^2 + \lambda_2 \theta^4)$$ 需采集多张覆盖全视野的标定板图像。 2. **鸟瞰图变换参数计算** 根据内参和预设俯视视角,计算透视变换矩阵$(H)$,将图像映射到俯视平面,如引用[2]中的鸟瞰图生成方法。 --- #### **标定工具与验证** - **工具推荐**:OpenCV的`calibrateCamera`函数、Matlab Camera Calibrator、ROS的`camera_calibration`包。 - **验证指标**:重投影误差(一般需小于0.5像素),拼接后图像连续性测试[^1]。 ---
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