获取工程可以从yolo的官方网站获取或者直接从跟本人的网盘获取（非免费介意误下载）：无需配置训练的数据解和下载数据，搭建好训练环境后就可以使用本工程直接训练路面积水的检测：链接: https://pan.baidu.com/s/12NBXPRtf_9gEJ36J9R9gsg 提取码: r7pg( 内部包含修改后的工程和训练用的数据集：训练1901样本测试593样本，训练好的模型可以直接使用哦 ）准

下载完成后的软件直接安装就可以，需要注意的是软件占用的内存比较大，本人并没有安装在C盘，在安装过程中设置好安装路径就可以。1、打开网址、点击下载按钮下载UE(https://www.unrealengine.com/zh-CN)安装完成后需要下载引擎库当前安装版本是4.23.1。下载完后安装，就完成了UE的环境搭建。

鱼眼相机图像的畸变矫正原理、代码和实测

链接：https://pan.baidu.com/s/1OfuslVNcTXAZWvwiqflWsA 提取码：zoef。右上角的就是标定出来的角度，红色的框就是检测出来的标定布黑色框。测试文件包括：可执行的exe文件、测试的图片等。联合标定算法的具体实现如下所示。1、压缩包解压后显示如下所示。3、开始标定按钮如下所示。

链接：https://pan.baidu.com/s/1YLE-uM1JaHCMqDndPfU01Q 提取码：m7rc。在绕车辆周围旋转时，由于车辆是长方形的，不能在在车周围圆形的旋转吗，所以当前的额 算法是按照椭圆的方式旋转路径。获取四个摄像头的图像数据（本测试使用的是opencv读取图像的方式实现的）根据当前的相机参数在保证算法的实际效果的前提下设置旋转角度的范围。1、实现三个坐标轴轴的旋转。

1、需要先标定相机的内参和外参。当前测试使用的主要是虚拟的测试视频，所一相机的内参都是相同，相机内参为根据上述的参数就可以自己算图像的坐标点和相机坐标点的对应坐标，计算公式如下所示：真实图像上的坐标点（个人理解就是校正后的图像坐标点）系数相机的内参（参见上述的数据a0=160、a2=-0.002、a3=0、a4=0）半径根据相机的内参数据就可以计算语言图像的矫正图像，一下是相机的矫正图像效果图像。

链接：https://pan.baidu.com/s/1_f7hiRlS5I8ABajAFPT-hw?当前使用的摄像头安装位置（白色三角的位置就是摄像头的安装位置）4、遍历图像每个点坐标实现坐标的变换并输出各个视图的图像。1、根据视角的不同设置不同的相机的旋转矩阵。2、初始化相机实际安装的位置参数。俯视图像的旋转矩阵设置如下所示。左视图像的旋转矩阵设置如下所示。右视图像的旋转矩阵设置如下所示。3、

可以直接获取yolov3和yolox的模型转成caffe模型的虚拟机，无需将时间用在搭建开发环境上，让更多的精力实现更有价值的学习。模型转换的虚拟机：链接：https://pan.baidu.com/s/1xiB3n7WxYIz8BqzojfsXyw提取码：42lq包括：YOLOv3、YOLOv3-spp、YOLOv3-tiny的模型输入模型输出模型模型转换caffe模型

需要对转换的onnx模型进行验证，这个是yolov8官方的转换工具，相信官方无需onnx模型的推理验证。这部分可以基于yolov5的模型转转换进行修改，本人的测试就是将yolov5的复制出来一份进行的修改。当前的测试也是基于Python的yolov5版本修改的，模型和测试路径如下。当前的测试也是基于C++的yolov5版本修改的，模型和测试路径如下。使用的转换脚本是yolov8官方的转换脚本。

超广角模式/转向模式/3D碗型投影模式/窄边模式/车轮模式等的实现