Udacity 自动驾驶相机校准项目教程

1. 项目目录结构及介绍

CarND-Camera-Calibration/
├── calibration_wide/
│   ├── calibration1.jpg
│   ├── calibration2.jpg
│   └── ...
├── camera_calibration.ipynb
├── LICENSE
└── README.md

目录结构说明

• calibration_wide/: 该目录包含用于相机校准的图像文件。这些图像用于计算相机的内参矩阵和畸变系数。
• camera_calibration.ipynb: 这是项目的主要启动文件，包含了相机校准的代码和步骤。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用MIT许可证。
• README.md: 项目的说明文件，提供了项目的基本信息和使用指南。

2. 项目启动文件介绍

camera_calibration.ipynb

该文件是一个Jupyter Notebook文件，包含了相机校准的完整代码和步骤。以下是该文件的主要内容：

• 导入必要的库: 包括OpenCV、NumPy等。
• 加载校准图像: 从calibration_wide目录中加载用于校准的图像。
• 查找棋盘格角点: 使用OpenCV的findChessboardCorners函数在图像中查找棋盘格的角点。
• 计算相机矩阵和畸变系数: 使用calibrateCamera函数计算相机的内参矩阵和畸变系数。
• 校准结果可视化: 展示校准后的图像，验证校准效果。

3. 项目配置文件介绍

README.md

该文件是项目的说明文档，提供了项目的基本信息和使用指南。主要内容包括：

• 项目简介: 简要介绍项目的目的和功能。
• 安装指南: 说明如何安装和配置项目所需的依赖库。
• 使用指南: 详细描述如何使用camera_calibration.ipynb进行相机校准。
• 许可证信息: 说明项目的开源许可证类型（MIT许可证）。

通过阅读README.md文件，用户可以快速了解项目的整体结构和使用方法。

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以上是Udacity自动驾驶相机校准项目的教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这份文档能帮助你更好地理解和使用该项目。