【源码】基于Python的多鱼眼相机3D目标检测系统

项目简介

本项目是基于Python语言的多鱼眼相机图像处理与3D目标检测应用。它运用鱼眼图像获取、图像预处理、3D目标检测、图像拼接和协同感知结果融合等关键技术，通过多个鱼眼相机从多视角捕获车辆周围图像，进行3D目标检测并融合检测结果，以获取更准确的感知结果。

项目的主要特性和功能

1. 多鱼眼相机图像获取：通过模拟或实际安装的鱼眼相机获取车辆周围环境图像。
2. 图像预处理：对获取的鱼眼图像进行畸变矫正，获得更准确图像数据。
3. 3D目标检测：利用先进3D目标检测算法对矫正后的图像进行车辆检测，得到车辆3D位置信息。
4. 图像拼接：将不同视角的鱼眼图像拼接成全景图像，便于后续感知和处理。
5. 协同感知结果融合：融合不同车辆的检测结果，获得更准确的协同感知结果。

安装使用步骤

1. 准备环境

• 安装Python环境及必要的库和模块，如OpenCV、NumPy等。
• 安装Carla模拟器，用于模拟车辆和传感器环境。

2. 配置参数

• 设置项目所需的主机IP、端口号、地图等参数。
• 配置相机的位置、朝向等参数。

3. 运行脚本

• 根据提供的脚本，分别运行用于图像获取、预处理、3D目标检测、图像拼接和协同感知结果融合的代码。
• 根据具体需求，调整脚本中的参数和逻辑。

4. 分析和优化

• 分析运行结果，包括图像质量、检测精度等。
• 根据分析结果，优化参数和算法，以提高项目的性能。

注意：由于本项目涉及多个文件和复杂的技术流程，建议用户具备一定的Python编程和图像处理基础，以便更好地理解和使用本项目。

下载地址

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