V1.0
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一份简单的环视系统制作实现，包含完整的标定、投影、拼接和实时运行流程，详细文档见 `doc` 目录。环视系统的开源代码很少见，希望大家积极提 issue 和 pull request，让这个项目能更好地有益于入门者学习。
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# LJ360 - 360全景人员接近预警系统
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LJ360是一个基于OpenCV开发的360度全景人员接近预警系统，支持多摄像头拼接、雷达距离检测和人体检测、web配置等功能。
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## 更新
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- 2025-12-25: CPP版本360环视成功运行
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- 2025-12-23: 增加Flask框架，支持WEB预览
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- 2025-12-20: 增加YOLOv5模型，支持人员检测
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- 2025-12-19: Python版本360环视成功运行
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- 2025-12-16: 单路摄像头投影生成
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- 2025-12-15: 加载V4L2后端 移除gstreamer
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- 2025-12-12：模拟摄像头内参矩阵和畸变系数计算
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- 2025-12-02: 本地视频360合成
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- 2025-11-03：YOLO融合 雷达预警
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- 2025-11-01：网络摄像头四分屏
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- 2025-10-30：初始版本发布
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This is a simple implementation of a surround view system, including calibration, projection, stitching, and real-time running processes. The [English documentation](https://github.com/hynpu/surround-view-system-introduction/blob/master/doc/en.md) can be found in the `doc` folder.
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## 功能
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- **多摄像头拼接**：支持4个鱼眼摄像头实时拼接成360度全景视图
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- **图像校正**：自动对鱼眼镜头的畸变进行校正
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- **雷达检测**：支持串口雷达距离检测，实时显示障碍物距离
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- **人体检测**：集成YOLO目标检测算法，实时检测行人
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- **Web界面**：提供Web界面查看全景视频流
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- **硬件加速**：支持RKNN神经网络加速和OpenCL GPU加速
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## 系统要求
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- Python 3.8
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- OpenCV 4.0+
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- NumPy
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- RKNN Toolkit Lite (用于神经网络加速)
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- Serial (用于雷达通信)
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- Flask (用于Web界面)
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## 硬件要求
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- 4个鱼眼摄像头 (1920*1080@25fps)
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- 4路AHD转MIPI TP2815接口板
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- 摄像头映射关系：video0(前)、video1(左)、video2(后)、video3(右)
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- 雷达模块 (支持串口通信)
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- RK3588平台 (用于RKNN加速和系统主控)
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## 安装步骤
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1. 克隆项目代码：
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```bash
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git clone <repository_url>
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cd LJ360
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```
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2. 安装依赖：
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```bash
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NULL
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```
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3. 配置摄像头参数：
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- 在`yaml/`目录下为每个摄像头创建配置文件
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- 配置文件包含摄像头的内参、外参和畸变参数
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4. 配置雷达参数：
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- 在`web.py`中修改雷达串口配置
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- 调整距离阈值参数
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## 使用方法
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### 1. 主要运行文件 (推荐)
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```bash
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python3 web.py
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```
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该脚本是系统的主要运行文件，同时实现：
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- 4个摄像头的实时图像捕获
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- 鱼眼图像校正和拼接
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- 360度全景视图生成
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- Web服务器启动，提供全景视频流访问
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启动后，在浏览器中访问`http://localhost:5000`查看全景视频流。
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显示器同步显示360度全景视图和YOLO检测结果。
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# Use cases
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### 2. 运行摄像头校准
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```bash
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python run_calibrate_camera.py
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```
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用于校准摄像头参数，生成yaml配置文件。
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### 3. 生成投影映射
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```bash
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python run_get_projection_maps.py
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```
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生成图像投影映射，用于提高拼接效率。
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### 4. 生成权重矩阵
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```bash
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python run_get_weight_matrices.py
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```
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生成图像拼接的权重矩阵，用于平滑过渡。
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## 项目结构
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```
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LJ360/
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├── cpp/ # C++实现的相关功能 开发中
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│ └── AdasSourrondView/ # 360度全景视图C++实现
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├── py_utils/ # Python工具模块
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│ ├── rknn_executor.py # RKNN模型执行器
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│ └── coco_utils.py # COCO数据集工具
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├── surround_view/ # 全景视图核心模块
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│ ├── birdview.py # 鸟瞰图生成
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│ ├── fisheye_camera.py # 鱼眼相机模型
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│ ├── capture_thread.py # 图像捕获线程
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│ └── process_thread.py # 图像处理线程
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├── yaml/ # 摄像头配置文件
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├── model/ # 深度学习模型
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├── images/ # 静态图像资源
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├── web.py # 主程序
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├── run_live_demo.py # 实时演示脚本
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├── run_calibrate_camera.py # 摄像头校准脚本
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├── run_get_projection_maps.py # 生成投影映射脚本
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├── run_get_weight_matrices.py # 生成权重矩阵脚本
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└── README.md # 项目说明文档
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```
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## 配置文件说明
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### 摄像头配置文件 (yaml/*.yaml)
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每个摄像头需要一个yaml配置文件，包含以下参数：
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- `camera_matrix`: 相机内参矩阵
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- `dist_coeffs`: 畸变系数
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- `rotation_vector`: 旋转向量
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- `translation_vector`: 平移向量
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- `projection_matrix`: 投影矩阵
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### 雷达配置
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在`web.py`中配置雷达参数：
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- `RADAR_SERIAL_PORT`: 雷达串口
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- `RADAR_BAUDRATE`: 波特率
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- `DISTANCE_THRESHOLD`: 距离阈值
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### YOLO配置
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在`web.py`中配置YOLO目标检测参数：
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- `YOLO_MODEL_PATH`: YOLO模型路径
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- `OBJ_THRESH`: 目标检测阈值
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- `NMS_THRESH`: 非极大值抑制阈值
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- `IMG_SIZE`: 输入图像大小
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## 注意事项
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1. 确保所有摄像头的分辨率设置一致
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2. 摄像头校准需要使用棋盘格进行
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3. 雷达模块需要正确连接到串口
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4. RKNN模型需要使用RKNN Toolkit转换生成
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5. 运行前请确保所有依赖已正确安装
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## 故障排除
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### 摄像头无法连接
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- 检查摄像头ID是否正确
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- 确保摄驱动框架V4L2已安装
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- 检查MIPI接口连接
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### 图像拼接异常
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- 检查摄像头校准参数
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- 确保所有摄像头的视角重叠区域足够
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- 调整权重矩阵参数
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### 雷达无数据
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- 检查串口连接
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- 检查雷达波特率设置
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- 确保雷达模块正常工作
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## 更新日志
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### v1.0.0
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- 初始版本发布
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- 支持4摄像头拼接
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- 集成雷达距离检测
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- 支持人体检测
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- 提供Web界面
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## 许可证
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本项目采用MIT许可证，详见LICENSE文件。
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## 联系方式
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如有问题或建议，请联系项目维护者。
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Reference in New Issue
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