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我們采用了仿真器內(nèi)置的OpenCV標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)參建模，輸出圖像同步生成物體的2D/3D邊界框與語義標(biāo)簽。 圖3 環(huán)視OpenCV魚眼相機(jī)傳感器配置3、BEV圖像生成與AVM拼接利用已知相機(jī)內(nèi)參和標(biāo)定區(qū)域結(jié)構(gòu)，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(chǔ)的可以學(xué)習(xí)OpenCV，否則的話，建議學(xué)MATLAB。這個階段下，只要學(xué)會簡單的調(diào)用函數(shù)即可，暫時不用深究實現(xiàn)的細(xì)節(jié)。推薦《數(shù)字圖像處理matlab版》、《學(xué)習(xí)OpenCV》。圖像處理的基礎(chǔ)理論這部分的理論是需要高數(shù)、復(fù)變、線性代數(shù)、信號與系統(tǒng)、數(shù)字信號處理等基礎(chǔ)，基礎(chǔ)不好的話，建議先補(bǔ)補(bǔ)基礎(chǔ)再來。