V1.0
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.github/copilot-instructions.md
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# Copilot / AI agent instructions for this repo
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目标：帮助 AI 编码代理快速上手此环视(surround-view)项目，聚焦可验证的代码模式、运行流程和常见修改点。
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- **大体架构**：数据流为 Capture -> Undistort -> Project -> Flip -> Stitch -> WhiteBalance -> Display。主要线程/模块：
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- `surround_view.capture_thread.CaptureThread`：采集摄像头帧（USB/CSI，可传 `api_preference`）。
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- `surround_view.fisheye_camera.FisheyeCameraModel`：负责 `undistort()`, `project()`, `flip()` 和相机参数读写（yaml 文件）。
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- `surround_view.process_thread.CameraProcessingThread`：每个摄像头的处理线程，调用相机模型并写入 `ProjectedImageBuffer`。
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- `surround_view.birdview.BirdView`：融合/拼接、亮度匹配与白平衡，输出最终鸟瞰图。
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- 同步/缓冲：`surround_view.imagebuffer.Buffer`、`MultiBufferManager` 与 `ProjectedImageBuffer`，通过 `sync()`/信号等待实现多流同步。
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- **关键运行脚本（推荐顺序）**：
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1. `python run_calibrate_camera.py`（标定/生成 camera yaml）
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2. `python run_get_projection_maps.py -camera <front|back|left|right> -scale ... -shift ...`（选择投影点）
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3. `python run_get_weight_matrices.py`（生成拼接权重/掩码）
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4. `python run_live_demo.py`（车载/实时 demo）
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- 调试摄像头采集：`python test_cameras.py`
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- **项目约定 / 易错点（请严格遵循）**：
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- 摄像头名称固定为 `front, back, left, right`，对应 yaml/param 中的配置；device id 需在本机环境中确认（参见 `test_cameras.py`）。
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- yaml 文件（`yaml/*.yaml`）里保存的字段：`camera_matrix`, `dist_coeffs`, `resolution`, `project_matrix`, `scale_xy`, `shift_xy`。修改后用 `FisheyeCameraModel.save_data()` 写回。
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- `param_settings.py` 用 cm 为单位构造 birdview 参数（`total_w/total_h`、`xl/xr/yt/yb` 等），birdview 的切片函数（`FI, FM, ...`）依赖这些常量。
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- 镜头“翻转”策略在 `FisheyeCameraModel.flip()` 明确：`front` 不变，`back` 180°, `left/right` 用转置+翻转处理。
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- 缓冲区 `Buffer.add(..., drop_if_full=True)` 会丢帧；修 bug 时注意是否因为丢帧导致状态不一致。
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- **拼接与亮度调整实现要点**（参见 `surround_view/birdview.py` 与 `surround_view/utils.py`）：
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- 权重计算：`get_weight_mask_matrix()` 提取重叠区域并基于点到多边形距离计算平滑权重 G。
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- 亮度匹配通过 `mean_luminance_ratio()` 聚合重叠区域平均亮度并以几何/经验方式融合（见 `make_luminance_balance()`）。
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- 白平衡用 `make_white_balance()` 简单按通道均值缩放。
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- **如何修改/扩展（示例）**：
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- 若加入新相机或改变布局：更新 `param_settings.py` 的 `camera_names`、`project_shapes` 与 `xl/xr/yt/yb`；更新 yaml 参数并通过 `FisheyeCameraModel` 测试 `undistort()`/`project()` 输出。
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- 若替换采集后端（gstreamer / v4l2），优先修改 `surround_view.utils.gstreamer_pipeline()` 与 `CaptureThread.connect_camera()` 的 `api_preference` 分支，确保 `cap.isOpened()` 行为一致。
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- **测试 / 调试建议**：
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- 使用 `test_cameras.py` 确认设备索引与支持分辨率。
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- 单线程走查：直接在 REPL 导入 `FisheyeCameraModel`，用已存在的 yaml 文件运行 `undistort()`、`project()` 并保存图片来验证投影矩阵。
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- 帧同步问题优先检查 `MultiBufferManager.sync()` 与 `ProjectedImageBuffer.sync()` 的 `do_sync` 与 `sync_devices` 配置。
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- **风格/约定**：
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- 代码使用 Python 3、OpenCV、PyQt5，多线程依赖 `QThread` + Qt 同步原语；避免用 `time.sleep()` 作为同步手段。
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- 尽量在修改后用现有脚本跑完整流程（calibrate -> get_projection -> get_weight -> live_demo）以捕获参数联动问题。
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如果需要，我可以把这些点合并成更短或更详尽的版本，或者加入常见问题/故障排查列表；或者你希望我直接提交此文件为 PR？请告诉我想要的调整或遗漏的内容。
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.vscode/tasks.json
vendored
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.vscode/tasks.json
vendored
@@ -1,12 +0,0 @@
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{
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// See https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558
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// for the documentation about the tasks.json format
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"version": "2.0.0",
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"tasks": [
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{
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"label": "kill python",
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"type": "shell",
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"command": "pkill -f python3"
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}
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]
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}
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205
README.md
205
README.md
@@ -1,9 +1,206 @@
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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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