1.IPM包含3个函数。
image2ground：将图像中的像素点(u, v)对应到地平面上(Z=1)IPM的像素点(x, y)；
ground2image：将IPM中的像素点(x, y)基于IPM的最大范围转换为xygrid，从而转化为uvgrid；
src2ipm：基于uvgrid插值得到IPM中像素点(x, y)的的灰度值并显示，同时转换得到IPM中每个像素点的实际距离coord；
2.如何求解原图像中像素点的实际距离；
image2ground：uvp ——> xyp;
xyp2ipmp：xyp ——> ipmp;
xmin + x.ipmp * stepcol = x.xyp;
ymax - y.ipmp * steprow = y.xyp;
从而推导出，
x.ipmp = ( x.xyp - xmin ) / stepcol;
y.ipmp = ( ymax - y.xyp ) / steprow;
3.注意：
3.1.查看x.ipmp和y.ipm的结果是否越界，需要添加越界判断；
3.2.编码的时候需要非常注意各个参数的数据类型及格式是否匹配或者一致；
4. 单应矩阵
5. IPM的原理
参考
1.matlab理解IPM；
2.opencv函数；
3. IPM_opencv;
4. 【智能驾驶】车道线检测中的新IPM（逆透视变换）算法实验效果;
完