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📹 서라운드 뷰 시스템 소개

개요 – 차량 탑재형 서라운드 뷰(버드 아이 뷰) 카메라 시스템의 소규모 독립형 오픈소스 구현입니다. 전체 파이프라인을 단계별로 설명합니다:

• 다중 어안 카메라의 캘리브레이션 (Calibration)
• 각 카메라 시점에서 공통 지면으로의 투영 (Projection)
• 4개(또는 그 이상)의 투영된 이미지를 매끄러운 360° 조감도로 스티칭 (Stitching)
• 합성 이미지를 실시간으로 표시하기 위한 실시간 실행 (Real-time execution)

중요성 – 서라운드 뷰 시스템은 현대의 운전자 보조 및 자율 주행 스택의 핵심 인식 구성 요소입니다. 공개된 코드베이스가 드물기 때문에, 이 저장소는 초보자가 컴파일, 실행 및 확장할 수 있는 구체적인 참조 자료를 제공합니다.

주요 내용

• src/ – 캘리브레이션, 투영 행렬 및 스티칭 로직의 C++/Python 구현.
• doc/ – 하드웨어 설정, 캘리브레이션 절차 및 실시간 데모 실행 방법을 다루는 상세한 단계별 가이드(중/영문).
• data/ – 샘플 캘리브레이션 파일 및 테스트 비디오 스트림.

일반적인 워크플로우

1. 각 카메라로 캘리브레이션 패턴을 캡처합니다.
2. 캘리브레이션 스크립트를 실행하여 내부/외부 파라미터를 계산합니다.
3. 원하는 지면 거리에 맞게 투영 행렬을 구성합니다.
4. 실시간 스티칭 프로그램을 시작합니다. 4개의 카메라 피드가 단일 조감도로 병합되어 화면에 표시됩니다.

대상 독자 – 전체 차량용 SDK를 깊이 파고들지 않고도 다중 카메라 비전의 실습 예제를 원하는 학생, 취미 개발자 또는 초기 단계의 로봇 공학 팀.

기여 방법 – 문서 개선, 더 많은 카메라 지원 추가, 또는 GPU 가속 스티칭 통합을 위한 Issue 및 Pull Request를 환영합니다.

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빠른 시작 (README에 설명된 대로)

# Clone the repo
git clone https://github.com/neozhaoliang/surround-view-system-introduction.git
cd surround-view-system-introduction

# Follow the English guide in doc/en.md for calibration and running