BEV-LaneDet
仿射变换与投影变换
逆透视变换详解 及 代码实现（一）
线性变换加平移变换等于仿射变换，仿射变换属于透视变换的子集。
透视投影等价于中心投影，透视变换等价于中心投影变换。
计算机视觉中，平面的单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影映射。在没有相机标定参数的情况下，可以利用物理平面和像平面中的四个对应点计算单应性矩阵，从而实现从透视图变换到鸟瞰图的效果。
1、开始->未标定->获取透视图中的点坐标和物理世界中的点坐标->计算单应性矩阵->透视变换
2、开始->已标定->直接计算转换矩阵->透视变换
https://blog.csdn.net/Bit_Coders/article/details/120315701
将前置车载摄像头拍摄的图像，利用透视变换转换成鸟瞰图的视角：选取前置摄像头拍摄的透视图中的一块区域的四个点，获取图像中这四个点对应在俯瞰视角中的坐标点，计算转换矩阵，然后进行重映射，就能将前视图重映射到鸟瞰图。
第一：在ego坐标系z==0的平面选取四个不同线，例如(-10,5,0),(10,5,0),(-10,50,0),(10,50,0)。
第二：把这四个点分别投影到当前相机和虚拟相机的图像中（这个过程分别需要当前相机的内外参和虚拟相机的内外参）得到4对点。
第三：利用这4对点分别，通过最小二乘法求解homography矩阵，opencv已经帮我们封装好了库函数。cv2.getPerspectiveTransform，可直接调用。
第四： 把求得的homogrphy作用到原图上，得到虚拟相机下的图像（也就是训练/测试输入的图像），可以调用opencv的库函数cv2.warpPerspective直接获取。
