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我們采用了仿真器內置的OpenCV標準內參建模，輸出圖像同步生成物體的2D/3D邊界框與語義標簽。 圖3 環視OpenCV魚眼相機傳感器配置3、BEV圖像生成與AVM拼接利用已知相機內參和標定區域結構，通過OpenCV完成圖像去畸變與投影矩陣求解，逐方向生成BEV視圖（Bird's Eye View）。

基于MATLAB或OpenCV的圖像處理有C/C++基礎的可以學習OpenCV，否則的話，建議學MATLAB。這個階段下，只要學會簡單的調用函數即可，暫時不用深究實現的細節。推薦《數字圖像處理matlab版》、《學習OpenCV》。圖像處理的基礎理論這部分的理論是需要高數、復變、線性代數、信號與系統、數字信號處理等基礎，基礎不好的話，建議先補補基礎再來。