一、待解决的问题
这是一张普通单目相机拍摄的图像，需要将其处理成鸟瞰图，效果图如下：
上面这幅鸟瞰图只包含原图像的一部分信息，并没有包含所有内容（这个问题接下来再回答），但是可以验证鸟瞰图基本正确。
二、解决方法
通过opencv中透视变换库实现；（本内容只介绍实践，不谈理论，理论网上搜索应该有很多）
实现流程如下：
1.首先需要确定图像中的4个点，这四个点在现实世界一定是矩形，下图4个点围成一个车道（是矩形）
2.opencv通过这四点坐标，对应变换成现实世界的矩形，得到原图像如下：
上图的长度范围就是这4点坐标的范围，这基本上就完成了鸟瞰图的转换。
3.如果需要修改范围，可以修改4点坐标的位置，但是一定要保证选取的4个点围成的面积是矩形。
三、代码实现
Python：
import cv2
import numpy as np
def multi_transform(img, pts1):
ROI_HEIGHT = 30000
ROI_WIDTH = 3750
# 设定逆透视图的宽度
IPM_WIDTH = 500
N = 5
# 保证逆透视图的宽度大概为N个车头宽
sacale=(IPM_WIDTH/N)/ROI_WIDTH
IPM_HEIGHT=ROI_HEIGHT*sacale
pts2 = np.float32([[IPM_WIDTH/2-IPM_WIDTH/(2*N), 0],
[IPM_WIDTH/2+IPM_WIDTH/(2*N), 0],
[IPM_WIDTH/2-IPM_WIDTH/(2*N), IPM_HEIGHT],
[IPM_WIDTH/2+IPM_WIDTH/(2*N), IPM_HEIGHT]])
print(IPM_HEIGHT,IPM_WIDTH)
matrix = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
output = cv2.warpPerspective(img, matrix, (int(IPM_WIDTH),int(IPM_HEIGHT+50)))
for i in range(0, 4):
cv2.circle(img, (pts1[i][0], pts1[i][1]), 6, (0, 0, 255), cv2.FILLED)
for i in range(0,4):
cv2.circle(output, (pts2[i][0], pts2[i][1]),6, (0, 0, 255), cv2.FILLED)
# p1 = (0, 250)
# p2 = (img.shape[1], img.shape[0]-100)
# point_color = (255, 0, 0)
# cv2.rectangle(img, p1, p2, point_color, 2)
cv2.imshow("src image", img)
cv2.imshow("output image", output)
cv2.waitKey(0)
if __name__ == '__main__':
# 图像1
img = cv2.imread("./a.jpeg")
pts1 = np.float32([[321, 250], # p1
[408, 250], # p2
[241, 393], # p3
[477, 393]]) # p4
# 图像2
# img = cv2.imread("./789.jpeg")
# pts1 = np.float32([[243, 189], # p1
# [383, 186], # p2
# [77, 253], # p3
# [533, 253]]) # p4
multi_transform(img, pts1)
需要修改main函数中，图像读取的路径，以及4点的坐标。
4点对应关系：p1:左上 p2:右上 p3:左下 p4:右下
四、扩展材料
附上C++的实现代码，已上传至：https://github.com/zenxan/IPM_transform
有详细的Readme文件
python的opencv输出窗口左下角有专门的像素坐标提取信息，可以直接使用！
Original: https://blog.csdn.net/Da_wan/article/details/121481434
Author: Da_wan
Title: C++与Python实现逆透视变换IPM（鸟瞰图）
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