如何解析鱼眼图像自监督深度估计原理及Omnidet核心代码？

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作者苹果公司+编辑团队3D视觉工坊+在自动驾驶实际应用中，对相机传感器的需求之一是拥有尽可能大的视野范围，鱼眼相机由视场角（FOV）极大（标准镜头头45°左右，广角镜头可大于“）

作者丨苹果姐

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编辑丨3D视觉工坊

在自动驾驶实际应用中，对相机传感器的要求之一是拥有尽可能大的视野范围，鱼眼相机由于视场角（FOV）极大（标准镜头45°左右，广角镜头可大于60°，鱼眼相机可大于180°，也就是说甚至可以看到镜头后面的场景），在自动驾驶汽车上广泛使用。所以如何直接从鱼眼相机图像中估计深度是自动驾驶实际落地的一个重点问题。

然而鱼眼相机的大FOV带来的是非常大的非线性畸变，这决定了相比一般针孔相机，鱼眼相机图像的深度估计方法将更加复杂。虽然一个思路是对畸变进行矫正后再进行深度估计，但校正必定会引起FOV的缩小，失去使用鱼眼相机的意义，所以直接从鱼眼相机原图进行深度估计是学术界研究的热点问题。