🚗 车载摄像头标定 · 图像处理

🎯 实战30章 · 从入门到项目
01课程导论
  • 车载摄像头标定概述
  • 课程目标与学习路径
  • 行业应用场景分析
02摄像头成像原理
  • 小孔成像模型
  • 透镜与畸变
  • 感光元件与色彩滤波阵列
03坐标系与空间变换
  • 世界坐标系
  • 相机坐标系
  • 图像坐标系
  • 像素坐标系
04相机内参矩阵
  • 内参矩阵定义与推导
  • 焦距与主点偏移
  • 内参的物理意义
05相机外参矩阵
  • 旋转矩阵与平移向量
  • 外参的几何意义
  • 世界坐标到相机坐标变换
06畸变模型
  • 径向畸变与切向畸变
  • 畸变系数的数学表达
  • 畸变对图像的影响
07张正友标定法原理
  • 棋盘格标定板设计
  • 单应性矩阵求解
  • 内参与畸变参数估计
08OpenCV标定实战
  • cv2.findChessboardCorners
  • cv2.calibrateCamera
  • 标定结果评估
09标定板制作与检测
  • 不同标定板类型对比
  • 角点检测算法
  • 亚像素角点优化
10标定流程与注意事项
  • 图像采集规范
  • 光照与角度要求
  • 标定误差分析
11立体视觉基础
  • 双目相机模型
  • 对极几何
  • 视差与深度计算
12双目相机标定
  • 立体标定原理
  • cv2.stereoCalibrate
  • 立体校正与重投影
13鱼眼相机标定
  • 鱼眼相机模型
  • 畸变特性
  • OpenCV鱼眼标定流程
14图像预处理
  • 灰度化
  • 直方图均衡化
  • 高斯滤波与中值滤波
15边缘检测
  • Sobel算子
  • Canny边缘检测
  • 边缘连接与细化
16特征点提取
  • Harris角点
  • SIFT / SURF / ORB
  • 特征点对比
17特征匹配
  • 暴力匹配与FLANN
  • RANSAC剔除误匹配
  • 单应性矩阵求解
18图像校正
  • 畸变校正原理
  • cv2.undistort
  • 校正后裁剪与插值
19透视变换
  • cv2.getPerspectiveTransform
  • cv2.warpPerspective
  • 鸟瞰图生成
20车道线检测基础
  • 颜色空间转换
  • 阈值分割
  • 感兴趣区域提取
21车道线拟合
  • 滑动窗口法
  • 多项式拟合
  • 车道线曲率计算
22车辆检测
  • Haar级联分类器
  • HOG+SVM
  • 深度学习目标检测简介
23行人检测
  • 行人特征分析
  • 检测算法对比
  • 实时性优化策略
24交通标志识别
  • 颜色与形状特征
  • 模板匹配
  • 轻量级CNN识别
25多传感器融合
  • 摄像头与雷达/激光雷达联合标定
  • 时间同步
  • 空间对齐
26标定精度评估
  • 重投影误差分析
  • 标定结果验证方法
  • 精度提升技巧
27嵌入式平台优化
  • ARM平台图像处理加速
  • NEON指令集
  • 模型量化与剪枝
28车载系统集成
  • 摄像头驱动开发
  • 视频流处理管线
  • 实时性保障策略
29项目实战一
  • 单目摄像头车道偏离预警
  • 系统设计与实现
  • 效果评估
30项目实战二
  • 双目摄像头障碍物测距
  • 预警系统搭建
  • 实车测试
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