Omnidirectional Camera（全向摄像机），又称全景摄像机或360度摄像机，是指能够在一个视角内捕捉360度水平和通常较大垂直视野的摄像设备。它能够一次性获取周围环境的全景图像或视频，常见于机器人导航、虚拟现实（VR）、安防监控、自动驾驶等领域。

1. 全向摄像机特点

  • 全方位视野：捕获全景，无需转动摄像头；
  • 通常使用鱼眼镜头或多镜头组合：鱼眼镜头产生极大的视角，或者通过多个摄像头拼接实现360°覆盖；
  • 实时性：可实时输出全景视频或图像；
  • 图像畸变：鱼眼镜头会产生畸变，通常需要软件进行校正和展开（unwarp）处理；
  • 数据处理需求高：拼接、去畸变、编码处理需要较强计算资源。

2. 全向摄像机常见类型

类型描述应用
单镜头鱼眼摄像机一个超广角鱼眼镜头，视角可达180°以上监控、小型机器人
多镜头拼接摄像机多个摄像头覆盖不同方向，软件拼接成360°全景VR、自动驾驶、全景直播
旋转式全景摄像机机械旋转镜头实现全景捕获高分辨率拍摄、监控

3. 应用场景

  • 机器人导航和环境感知：机器人利用360度摄像头感知周围环境，无盲区；
  • 自动驾驶：环视系统辅助车辆了解周边交通情况；
  • 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：捕获沉浸式全景视频和图像；
  • 安防监控：减少摄像头盲区，实现无死角监控；
  • 无人机全景拍摄：航拍360度视频；

4. 典型设备与厂商

  • Ricoh Theta、Insta360、GoPro Max：消费级全景摄像机；
  • Ladybug系列（Point Grey/FLIR）：专业机器人和自动驾驶用；
  • OmniCam、Ocam：工业级全向摄像头；

5. 开发与处理相关技术

  • 鱼眼去畸变算法（Fisheye undistortion）
  • 多摄像头图像拼接（Stitching）
  • 全景投影映射（Equirectangular projection）
  • 视觉SLAM与环境重建

明白！我帮你分块整理一份关于**全向摄像机（Omnidirectional Camera）**的全套资料，涵盖硬件推荐、图像处理代码示例、机器人/自动驾驶应用算法和产品选型建议。

1. 硬件推荐

类型代表型号/品牌说明适用场景
单镜头鱼眼摄像机Logitech C920 + 鱼眼镜头改装低成本方案，适合入门机器人基础环境感知
多镜头拼接摄像机Insta360 ONE X2 / Ricoh Theta便携式消费级360度视频录制VR内容制作，安防监控
工业级多摄像头FLIR Ladybug5专业级全景，多摄像头同步自动驾驶，机器人视觉
车载环视系统Mobileye Surround View专用车辆环视摄像头自动驾驶辅助，停车辅助

2. 图像处理示例（Python + OpenCV）

2.1 鱼眼去畸变

import cv2
import numpy as np

# 鱼眼相机内参示例
K = np.array([[300, 0, 320],
              [0, 300, 240],
              [0, 0, 1]], dtype=np.float32)
D = np.array([-0.3, 0.1, 0, 0], dtype=np.float32)  # 畸变系数示例

img = cv2.imread('fisheye.jpg')
h, w = img.shape[:2]

new_K = cv2.fisheye.estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify(K, D, (w,h), np.eye(3), balance=1)
map1, map2 = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(K, D, np.eye(3), new_K, (w,h), cv2.CV_16SC2)
undistorted_img = cv2.remap(img, map1, map2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT)

cv2.imshow('Undistorted', undistorted_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2.2 多摄像头拼接（示例用两张图）

import cv2

img1 = cv2.imread('cam1.jpg')
img2 = cv2.imread('cam2.jpg')

stitcher = cv2.Stitcher_create()
status, pano = stitcher.stitch([img1, img2])

if status == cv2.Stitcher_OK:
    cv2.imshow('Panorama', pano)
    cv2.waitKey(0)
else:
    print("拼接失败，状态码：", status)

3. 机器人与自动驾驶中的全向视觉算法

  • 视觉SLAM
    利用全向摄像机实时构建环境地图，常用算法：ORB-SLAM3、LSD-SLAM，结合鱼眼图像预处理。
  • 物体检测与追踪
    基于YOLOv5/YOLOv8等深度学习模型，对全景图进行目标识别和多目标追踪。
  • 环境语义分割
    使用DeepLab、SegFormer等模型对全景图做语义分割，辅助路径规划。
  • 全景深度估计
    使用立体视觉或单目深度估计（MiDaS）结合全景拼接，估算场景深度。

4. 产品选型建议

应用场景推荐硬件价格区间备注
机器人室内导航Intel RealSense L515 + 360摄像头$300-$800同步激光与视觉
自动驾驶环境感知FLIR Ladybug / Mobileye Surround$2000+高可靠多摄像头同步
VR内容创作/直播Insta360 ONE X2 / GoPro Max$300-$500消费级，方便便携
安防全景监控Hikvision 全景鱼眼摄像头$100-$500商业安防常用，稳定

5. 进一步资源

如果你想，我可以帮你写：

  • 机器人用的全向摄像头 数据采集 + SLAM 流程示范代码；
  • 基于深度学习的全景目标检测示范；
  • Windows/Linux 不同平台的硬件接口示例；
  • VR平台的全景视频播放集成代码。

你告诉我你最想先深入哪个部分即可，我帮你定制详细方案！