1、“.....接下来我们要用透视矩阵来进行两幅图像的无缝拼接。无缝拼接算法直接影响最后配准效果。看下面的图，容易发现拼接后的图像里找不到境界线了。那就说明拼接达到了所要求的点上。图图像拼接融合后的效果本次进行了次的随机抽取四对匹配对，并用高斯消元方法求出了透视矩阵。然后次反复上次的随机抽取和计算透视矩阵的过程，同时记录每次求出的矩阵所满足的匹配对数，随后选择满足的匹配对最多的透视矩阵，并且输出在屏幕上，下面图就是最后结果。图最终结果本次所得到的内点透视矩阵所满足的匹配对数的个数为。接下来我们要进行测距。两个通用摄像头的内参数矩阵是已经求出来了，还有两幅图像的算法过滤后得到了正确匹配对集。我们从这匹配对集中选择目标所包含的特征匹配对。我们把它看成主点，也就是说这点代替了目标。虽然模板匹配方法也不错的选择，但是选择目标所包含的特征匹配点作为主要靠擦的点，然后计算距离，这是个很好的方法，这样可以节省跑程序的时间。而且这主点的坐标是已经知道的。所以不需要利用求坐标的函数。图代码看上面图的红色标记的变量里存放着最终正确地匹配对......”。

2、“.....通过编程实现主点的选取和距离的测量。上面这两个是通过上面的摄像头标定后得到的。可以看出两个摄像头的是在定程度上可以看成相同的。通过已选取的特征匹配对确定主点在左右两幅图像中的坐标。由此可以计算，。和是主点在左右两幅图像上从该点到该摄像头的光心轴的距离。上面的这公式是来自于针孔摄像机模型中获得的。为摄像头到目标的距离，为焦距，为两个左右摄像头之间的距离。由此可以进行目标到摄像头的距离检测。为了提高精度可以选取其他点作为主点，这样得出来的距离值互不样，因为摄像机的内外参数及畸变系数影响了最后计算。所以，我们要进行平均运算。这样得出来的正是正确地距离。,为摄像头的个像素的实际距离。本实验所用到的摄像头的横向有效取图像的距离为毫米，除以，。通常情况下和是样的值，这是从工厂上生产出来的时候制定好的。所以。本次编程计算出来的结果为。实际距离为，这样下来，误差有点大，但这误差还是可以接受的。本章小结通过基于的摄像头标定得到了相关的摄像头内外参数。实现了基于的物体测距。这章的研究内容离不开互联网，互联网上有很多好的资料，虽然资料很多，但有些零散，不过，还是通过自己的努力步步自己扛着学来的......”。

3、“.....研究怎么样用来进行相机标定是个很苦的事情，说真的，没少走弯路，最后，在老师和张伟波学长和张泳学长的帮助下最终完成了这次的相机标定以及测距。所得到的结果虽然没有那么漂亮，但对我来说已经是很大的进步了。通过这次的学习和研究，我学到了怎么样去学知识，怎么样思考问题。最后回头想想那些吃苦通宵翻论文的日子，感觉酸酸的，不过，最后还是很开心的。第五章总结以及未来的展望现在几年来基于的图像处理技术飞速的发展，而且很多国家力图研究先进的技术。很多有名的高效渐渐地要求和鼓励学生用来做相关的研究工作，因为是个对外预定的角点数样时，进行画角点的工作，这工作不是必须要的，这是因为让我们能够正确地做到标定而设置的显示部分代码。首先要对已经读取的标定板图像进行预处理，转换成灰度图，然后用函数来获取每个角点正确的坐标。为了提高标定效果，需要用型变量。最后用自带的函数把提取出来的所有角点画在原图像上面，这样能够用肉眼检查是否成功提取角点。如果上述部分都成功了，就再读取下个图像反复上面的过程。如果所有图像的角点都成功了，我们就把每幅图像的所有角点用数组的方式存放在里......”。

4、“.....右摄像头的标定过程跟左摄像头的标定过程完全致，只不过所利用的图像序列是用右图像拍下来的。跟做摄像头标定过程样，我们就读取每个图片提取角点，进行读取每个角点的亚像素级的坐标，然后用数组的方式存储下来，然后用函数来求出相关的矩阵以及向量。下面就是图左摄像头的内参数矩阵以及畸变系数矩阵可见，所求出来的矩阵中左摄像头的图像中心和并不是和。因为上面给所做的都是手动制作的包括摄像头放置，所以，免不了这样的误差。同样，右摄像头标定求出来的内参数矩阵里头的和也是有小的误差。为了避免这样的情况，拍多组标定板利用各种拿法，然后进行标定计算，随后要进行拟合来得到相应摄像头的较准确的内参数矩阵。这样计算的矩阵可以接受的。这样下来的我们得到了两个左右摄像头的内参数矩阵畸变系数矩阵旋转向量以及转移向量。剩下的就是测距，也就是说从目标到摄像头的距离信息的测量。本论文所用到的距离单位是毫米。上面的工作结束后求出来的左右摄像头内参数矩阵如下。因为各种因素导致了最终内参数矩阵的误差，所以，本次实验同样的标定实验进行了五次，当然，每次进行实验之前，各拍了七幅标定板图像。最后总共得到了五组矩阵......”。

5、“.....式,正是这样得出来的。看上面的两个摄像头的矩阵可以知道虽然有些小小的误差，但每个摄像头的焦距是差不多的。下面两张图片是测距实验用到的图片。在这儿需要补充说明，因为摄像头对光照的敏感变化给本次测距实验带来了很多麻烦，开始在草原上打开摄像头的时候出现片白色图片，这样，后续的基于算法的特征匹配崩溃了。好在早点发现后换了个相对来说暗的地方进行了本次实验。图从左右两个摄像头拍下来的图像读取了上面的两幅图像后，要进行图像预处理。图预处理后的两幅图像对上面的图像进行特征点提取以及粗匹配。图特征点提取的图像图粗匹配后的匹配结果接下来要用提纯算法，对粗匹配对进行提纯工作。下面就是过滤掉错匹配对的匹配状态图。图提纯后的匹配状态看上面的图就可以知道还是存在些错匹配，但错匹配的比例很少。下面进行透视矩阵参数的估计，我们用随机抽取致性算法对图里的特征匹配对进行参数估计。这次求出来的透视矩阵为上面求出来的透视矩阵所满足的特征点对是最多的，所以我们可以把这次的矩阵视为正确地透视矩阵。下面图里的特征匹配对是满足该透视矩阵的匹配对。图符合矩阵的匹配对容易发现图和图有了些变化，少了些匹配......”。

6、“.....都会造成爆炸和引燃的危险。过电流保护就是检测流过电池的电流，超过限定值时立即停止锂离子电池放电。随着现代便携式电子设备的发展，便携式电子设备在我们的日常生活中的地位越来越高快速充电电流的低阻抗亮快速充电阶段，电池电压大于低阻抗亮充电完成，充电电流下降到快速充电电流或者安全定时器高阻抗灭充电，充电电压小于而且预充电结束，闪烁充电周期重新开始当电池电压降到电池额定电压下时，配置能够使充电周期自动重新开始将接，重启阈值可以通过在与间接外部电阻来降低。假如自动重启不需要，可以悬空。自动重启功能无效，充电只能通过清零在置高来重新开始新的周期，或者先断开输入电源后重新接入电源。输入，输出有两种功能，可以作为逻辑输入高电平使能充电。除了开关控制之外，也可以反应出输入电源是否接入。当输入电源接,输出高电平，通过内部上拉电阻。因此可以作为输出来反映适配器接入情况，同时通过漏极开路的驱动可以开关充电。假如没有电压或不足，将保持低电平，充电将关闭。电池漏极电流采用电路检测电池状态，最小电流由电池自身提供。当输入电压小于电池电压时......”。

7、“.....当输入电源存在，充电完成时，漏极电流通常为，不复位则电流可能降到。可选择最大充电时间最大充电时间可以通过外部电容设置，电容接在与之间，选择电容用如下公式最大充电定时就是安全定时，通常不是充电控制循环中的部分。以的充电速率对锂离子电池充电，通常充电时间将近小时，但是根据温度的变化和电池类型的不同充电时间变化很大。在大多数场合，用速率快速充电推荐小时作为最大充电时间，以使正常充电不会被充电定时器中断。要详细咨询电池厂商推荐的定时设定。接，充电安全定时功能关闭，同样重启功能和预充电提示功能也关闭。可控制的自动重启当电池电压降到预定水平下时，就自动重启开始充电。大多数定时充电器，旦充电时间结束，就不能对随后的电池充电，充电将不能重新开始，除非充电器被外部信号触发。当有充电电源电池电压下降时自动重启充电，可以保证用后电池不会部分带电重启功能配置如下悬空重启功能关闭。旦充电完成，充电定时结束，充电只能通过在重新输入电源或触发。自动重启功能关闭，充电完成后电源漏极电流降到，自动重启功能开启，则为接地使能重启阈值为,为，旦充电完成，充电时间结束，电池电压下降到重启阈值电压时将重启充电......”。

8、“.....对于在和之间对于在和之间四应用电路图上图是用来作为外部连接晶体管。图中接入和之间充电或快速充电用于指示接入电池极性是否有错，亮表示电池插反用于指示充电进程，以频率，占空比闪烁表示正在充电中，充电结束直点亮，提示用户电池已充满可以使用,充电时以的频率闪烁。光电耦合器由个高发射强度的红外发光二极管和个高速高增益的光敏检测集成电路组成。用于控制充电电源的接入与断开。下图为内部电气图。图由于输入正向电流为，即可导通二极管，输出低电压时的灌过滤掉了匹配对。接下来我们要用透视矩阵来进行两幅图像的无缝拼接。无缝拼接算法直接影响最后配准效果。看下面的图，容易发现拼接后的图像里找不到境界线了。那就说明拼接达到了所要求的点上。图图像拼接融合后的效果本次进行了次的随机抽取四对匹配对，并用高斯消元方法求出了透视矩阵。然后次反复上次的随机抽取和计算透视矩阵的过程，同时记录每次求出的矩阵所满足的匹配对数，随后选择满足的匹配对最多的透视矩阵，并且输出在屏幕上，下面图就是最后结果。图最终结果本次所得到的内点透视矩阵所满足的匹配对数的个数为......”。

9、“.....两个通用摄像头的内参数矩阵是已经求出来了，还有两幅图像的算法过滤后得到了正确匹配对集。我们从这匹配对集中选择目标所包含的特征匹配对。我们把它看成主点，也就是说这点代替了目标。虽然模板匹配方法也不错的选择，但是选择目标所包含的特征匹配点作为主要靠擦的点，然后计算距离，这是个很好的方法，这样可以节省跑程序的时间。而且这主点的坐标是已经知道的。所以不需要利用求坐标的函数。图代码看上面图的红色标记的变量里存放着最终正确地匹配对。我们在这个变量里选择目标人物图像所包含的特征点作为我们要考擦得主点。通过编程实现主点的选取和距离的测量。上面这两个是通过上面的摄像头标定后得到的。可以看出两个摄像头的是在定程度上可以看成相同的。通过已选取的特征匹配对确定主点在左右两幅图像中的坐标。由此可以计算，。和是主点在左右两幅图像上从该点到该摄像头的光心轴的距离。上面的这公式是来自于针孔摄像机模型中获得的。为摄像头到目标的距离，为焦距，为两个左右摄像头之间的距离。由此可以进行目标到摄像头的距离检测。为了提高精度可以选取其他点作为主点，这样得出来的距离值互不样......”。