AVM 360° 全景环视系统

基于多摄像头图像拼接的车载全景环视（Around View Monitor）实现方案

项目目的

倒车和低速场景下，驾驶员需要全方位了解车辆周围环境。本项目基于 4 路鱼眼摄像头，通过相机标定、畸变校正、透视变换和图像拼接，实时生成车辆的 360° 俯视全景图像，辅助驾驶员安全泊车和低速行驶。

解决的痛点

• 单路倒车影像视角有限，存在盲区
• 商用 AVM 方案成本高且不开源
• 鱼眼畸变校正和多路图像无缝拼接的工程实现复杂
• 拼接缝处的色差和过渡不自然

效果展示

标定与校正流程

从原始鱼眼图像到畸变校正、透视变换的完整标定流程。

处理管线架构

4 路摄像头输入到全景拼接输出的完整数据处理流水线。

360° 全景拼接效果

四路摄像头图像无缝拼接为车辆周围俯视图。

技术方案

步骤	实现方法
相机标定	棋盘格标定法，提取内参和畸变系数
畸变校正	OpenCV fisheye 模型去畸变
透视变换	单应性矩阵计算 BEV 视角
图像拼接	加权融合 + 拉普拉斯金字塔混合
亮度均衡	直方图均衡化消除色差
实时渲染	OpenGL 纹理映射加速

系统参数

参数	数值
输入分辨率	1280 × 720 × 4 路
输出分辨率	1080 × 1080
处理帧率	≥ 30 FPS
端到端延迟	< 50ms
视野覆盖	360° 无盲区

快速开始

git clone https://github.com/xiaofuqing13/AVM-SurroundView.git
cd AVM-SurroundView

pip install -r requirements.txt

# 运行标定
python calibrate.py --input calibration_images/

# 运行拼接
python surround_view.py --config config.yaml

项目结构

AVM-SurroundView/
├── calibrate.py        # 相机标定
├── undistort.py        # 畸变校正
├── perspective.py      # 透视变换
├── stitcher.py         # 图像拼接
├── surround_view.py    # 主程序
├── config/             # 配置文件
└── docs/               # 文档截图

开源协议

MIT 许可证