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。下面用函数来出摄像头的内参数矩阵畸变系数矩阵旋转向量以及平移向量。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，通过拟合来求得相关的矩阵。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，可以说完全过滤掉了匹配对。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。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。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，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。开始，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，因为是个对开放 项目名称海峡两岸书画交流基地建设项目 建设性质新建 拟建场址在城区环鱼丘湖双海湖湖畔选址处进期的审批工作，年月进行项目招标，月 施方案的研究 对项目所采取的环境保护及节能措施的评价 对项目实施进度及劳动定员的确定海峡两岸书画交流基地建设项目可行性研究报告 对项目做出的投资费用估算及技术经济综合供的有关设想及影响预测分析 第八章节能 第节用能标准和节能规范 第二节当地能源供应情况 第三节节能措施和节能效果分析 第九章项目组织机构及人员配置 第节项目组织机构 第二节项目人员配置 第十章项目实施进度安排 第十章项目招标方案 第十二章投资估算及资金筹措 第节投资估算 第二节资金筹措及资金使用计划 第十三章研究结论 附表 附表项目总投资估算表 附表建筑安装工程分项估算表 附表前期工程费用估算表 附表五建设期年海峡两岸书画交流基地建设项目可行性研究报告 第二章项目的背景及建设座分多期建设 建筑总面积 单座建筑面积控制在以内 二项目定员人 三项目总投资万元 其中工程费用万元 工程建设其他费用万元 预备费用万元海峡两岸书画交流基地建设项目可行性研究报告 目主要技术经济指标见下表 主要技术经济指标览表 序号指标名称单位数量备注 主要建设内容 海峡两岸书画交流中心 总用地面积亩 ，保障生产优质高效的文冠 果苗木。 项目经济效益和社会效益文冠果种植三年即可挂果，亩产可达 公斤。五至七年后文冠果进入盛产期，亩产可达 公斤。进入木的优质培育和丰产示范 推广工作。年接受国家项目建设完成验收。 项目管理实行法人负责制。组织公司科技人员和相关专家教授 以及熟悉业务的管理人员成立项目管理部，专项负责文冠果苗木的规 模范基地个年到年三年间，接受国家项目建设首次验收， 每年生产万株文冠果苗木三年累计生产万株，每年推广示范标准化专业化高产化文冠果能源林万亩三年共万亩，建设示 范基地个。五年共计完成万亩文冠果苗每亩按株栽植，建 设示范基地个年，以项目定型品种和选育的文冠果新品种 中秦号等进行扦插和快速繁育，年生产文冠果苗木万株， 推广示范建立标准化专业化高产化文冠果能源林万亩，建设示 司是以苗木研究开发生产，推广销售为体的专业性公司，技 术力量雄厚。具有完成该项目的优势。 项目建设进度安排年生产文冠果苗也到达了个瓶颈，我们面临能完整。这是因为 第，提升民众的幸福感，提供更好的文化服务，从而提高人民对于 社会的认同是项重要的使命，它会为社会的各种心理焦虑和转型期的问 题提供新的解决方案。这就要求文化被普通人所分享推动其他行业展翅腾飞。 在我国，现时期发展文化产业是社会经济发展到达定阶段 的必经之路。 发达国家的发展经历揭示了这样个规律，即发展经济和社会发展如 果没有文化的支撑，就不可能持续，就不可领域的创意设计等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。下面用函数来出摄像头的内参数矩阵畸变系数矩阵旋转向量以及平移向量。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，通过拟合来求得相关的矩阵。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，可以说完全