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目录

原理介绍

1. ‌IPM与BEV转换的核心原理‌

2. ‌尺度信息的来源‌

3. ‌尺度信息的准确性限制‌

4. ‌实际应用中的处理方法‌

代码实现：

360° BEV环视拼接算法

一、核心算法流程‌

三、实际应用挑战与优化‌

四、开源实现参考

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原理介绍

1. ‌IPM与BEV转换的核心原理‌

IPM的本质是通过‌单应性矩阵（Homography Matrix）‌消除透视效应，将图像平面映射到地平面（假设地面为平面）。该过程需要以下参数：

• ‌内参‌：焦距（fx, fy）、主点（cx, cy）、畸变参数等‌；
• ‌外参‌：相机相对于地面的高度、俯仰角（pitch）、偏航角（yaw）等‌；
• ‌地面平面假设‌：假设地面平坦且与相机坐标系中的某平面（如Z=0平面）对齐‌。

通过这些参数，可以计算从图像坐标系到BEV坐标系的映射关系。

2. ‌尺度信息的来源‌

BEV坐标的尺度信息主要来源于以下因素：

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