凸轮2BEV 该存储库包含我们的方法的官方实现，该方法用于在语义上分割的鸟瞰图（BEV）图像的计算中，给出了多个车载摄像机的图像，如本文所述： 一种Sim2Real深度学习方法，用于将图像从多个车载摄像头转换为鸟瞰视图中的语义分割图像（ ， ） ， 和 摘要—准确的环境感知对于自动驾驶至关重要。 当使用单眼相机时，环境中元素的距离估计带来了重大挑战。 将相机透视图转换为鸟瞰图（BEV）时，可以更轻松地估算距离。 对于平坦表面，反透视贴图（IPM）可以将图像准确地转换为BEV。 这种转换会使三维物体（如车辆和易受伤害的道路使用者）变形，从而使得很难估计它们相对于传感器的位置。 本文介绍了一种方法，该方法可从多个车载摄像机获得的图像中获得校正后的360°BEV图像。 校正后的BEV图像被分割成语义类别，并且包括对遮挡区域的预测。 神经网络方法不依赖人工标记的数据，而是在合成数据集

鸟瞰图PS素材，树木素材

大致思路 感兴趣区域roi设置 映射点到像素上 移动坐标原点 根据高度值填充像素值 环境配置conda+ros 因为ros中的包是依赖Python2的，但是我们想用Python3b编程，所以需要安装一个conda环境。 在.bashrc中修改默认的conda环境变量。 # Conda # export PATH=/home/s/anaconda3/bin:$PATH # 注释掉conda的环境变量 alias condapy3='. /home/s/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh && conda activate py3.7' # 创建Python3.7

这是一个python课程大作业，内容是一个图片查看器，用pyqt5制作桌面端软件，其中的大图查看器支持鸟瞰图的功能。main.py是主窗口运行函数，除此以外还有exe文件可以直接运行，里面还包含5000字的课程报告。

具体看博客：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17185841

乔治亚州东部杰瓦里修道院的壮丽鸟瞰图视频素材.mp4

使用VS2017+OpenCV，实现了黑白棋盘相机标定，求出相机内参矩阵、外参矩阵，还实现了鸟瞰图生成。 包含vs的解决方案、实验报告

具体见博客：http://blog.csdn.net/u014773418/article/details/50517857

逆透视变换获得IPM图、鸟瞰图bird's eye view