markDown写法示例

本次更新介绍了AppCompat库的新特性,包括对VectorDrawable和AnimatedVectorDrawable的支持,并提供了Gradle配置示例。同时,新增了DayNight主题,改善了应用的夜间模式体验。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

效果:http://blog.youkuaiyun.com/u012319317/article/details/50738603

字体 ,字号与颜色: http://blog.youkuaiyun.com/testcs_dn/article/details/45719357/

更多效果: http://blog.youkuaiyun.com/smstong/article/details/44308197

#<fontcolor=#9ACD32>Support Library 23.2</font>

(译者注:本文标注了部分文字链接,但需要科学上网,要查看全部链接,请查看[原文](http://develf40cef596167eac143)

##<fontcolor=#808000>支持 Vector Drawables 和 Animated Vector Drawables</font>  

[编译阶段生成png图](https://www.youtube.com/watch?v=8e3I-PYJNHg&t=2) 

你需要在build.gradle文件中加上 vectorDrawables.useSupportLibrary = true :

```

// Gradle Plugin 2.0+ android {defaultConfig {vectorDrawables.useSupportLibrary = true} }

```

这个属性只在2.0版本的Gradle Plugin可用,如果你使用的是1.5版本的Gradle,请使用下面的代码:

```

// Gradle Plugin 1.5 android {defaultConfig {generatedDensities = []}// This is handled for you by the 2.0+ Gradle PluginaaptOptions {additionalParameters "--no-version-vectors"}}

```

##<fontcolor=#808000>AppCompat DayNight 主题</font>

除了对矢量图的支持这一重大功能,这个版本的AppCompat还增加了新的主题:Theme.AppCompat.DayNight.![这里写图片描述](https://img-blog.youkuaiyun.com/20160225161519182)![这里写图片描述](https://img-blog.youkuaiyun.com/20160225161543745)

你就能够适当的监听用户的触屏事件。触屏事件有以下5种状态:

>*STATE_COLLAPSED: 默认的折叠状态, bottom sheets只在底部显示一部分布局。显示高度可以通过 app:behavior_peekHeight 设置(默认是0)

>*STATE_DRAGGING : 过渡状态,此时用户正在向上或者向下拖动bottom sheet

>*STATE_SETTLING: 视图从脱离手指自由滑动到最终停下的这一小段时间

>*STATE_EXPANDED: bottom sheet 处于完全展开的状态:当bottom sheet的高度低于CoordinatorLayout容器时,整个bottom sheet都可见;或者CoordinatorLayout容器已经被bottom sheet填满。>STATE_HIDDEN : 默认无此状态(可通过app:behavior_hideable 启用此状态),启用后用户将能通过向下滑动完全隐藏 bottom sheet

<think>好的,用户刚才给了我一个任务,让我详细介绍一下多相机标定的原理、技术方案、物理推导公式等,用markdown格式详细回答,每个部分大约150字。我之前已经给出了一个结构化的回答,现在用户回复说“写的非常好,请帮我转成markdown写法”。看起来用户可能误以为之前的回复不是markdown格式,但其实我已经用markdown格式编写了内容,包括标题、列表、代码块和数学公式。 首先,我需要确认用户的真实需求。用户可能是在预览时没有看到正确的markdown渲染效果,或者他们希望将内容保存为.md文件。因此,用户可能需要确认格式是否正确,或者希望得到更严格的markdown调整。例如,数学公式在标准的markdown中可能需要额外的扩展支持,比如MathJax,而用户可能希望确保公式正确显示。 接下来,我需要检查之前的回复是否符合markdown语法。之前的回复确实使用了正确的markdown元素,如二级标题(##)、三级标题(###)、无序列表(-)、代码块(```python)以及数学公式的LaTeX语法($$...$$)。不过,有些平台可能不支持LaTeX公式的内联渲染,这时候可能需要使用图片或者替代文本。用户可能希望将公式部分也转换为其他形式,但根据之前的回答,用户可能已经接受数学公式的LaTeX写法。 另外,用户可能在移动设备上查看,导致格式显示不正常,因此他们希望得到更清晰的格式。也有可能用户希望将内容复制到自己的markdown编辑器中,需要确保所有元素正确无误。这时候,我需要确保回复中的markdown语法正确,没有格式错误,比如遗漏的换行或缩进问题。 再考虑用户的身份和使用场景。用户可能是一名学生、研究人员或工程师,正在学习或实施多相机标定项目,需要详细的资料。他们可能希望将这份资料整理成文档,用于报告、项目文档或知识分享。因此,格式的准确性和专业性非常重要,特别是数学公式和代码示例的准确性。 用户可能没有明确表达的深层需求是,他们可能需要更多关于如何实际应用这些技术方案的指导,或者遇到标定过程中的具体问题,比如如何处理无重叠视野的情况,或者优化过程中遇到的收敛问题。但根据当前查询,用户主要关注的是格式转换,因此应优先解决格式问题。 最后,我需要决定如何回应。由于之前的回复已经是正确的markdown格式,用户可能误解了格式问题,或者希望得到更美观的排版。因此,我需要礼貌地指出之前的回复已经是markdown格式,并询问是否需要进一步的调整或解释。同时,提供保存建议,如将内容保存为.md文件,并提醒可能需要MathJax支持来正确渲染公式,确保用户在不同平台上都能正确查看内容。 总结来说,用户的主要需求是确认或转换格式,而深层需求可能涉及正确使用和渲染markdown内容,特别是在数学公式和代码块方面。因此,回应需要确认格式的正确性,并提供必要的使用建议,确保用户能够顺利应用提供的资料。</think>以下是标准Markdown格式的完整呈现(数学公式需平台支持MathJax渲染): ```markdown # 多相机标定技术详解 ## 一、原理 多相机标定旨在通过数学建模确定多个相机之间的空间关系(外参)及各自内部参数(内参),实现多视角数据的统一坐标系对齐。其核心原理基于**透视投影模型**,将三维空间点通过相机成像模型投影到二维像素平面。标定需解决两个问题: 1. **内参标定**:确定焦距、主点坐标、畸变系数等,描述镜头和传感器的物理特性 2. **外参标定**:计算相机间的相对旋转矩阵$R$和平移向量$t$,建立多相机坐标系转换关系 标定需借助已知三维坐标的标定物(如棋盘格),通过最小化重投影误差(观测点与模型预测点的像素偏差)优化参数。多相机标定通常要求各相机至少存在部分重叠视野,或通过运动标定物建立间接关联。 --- ## 二、技术方案 ### 1. 标定物选择 - **棋盘格**:高对比度角点易于检测,但需完全覆盖视野 - **ArUco码**:结合编码信息实现唯一标识,适用于大场景 - **LED主动标定板**:高精度动态标定,适合无纹理环境 ### 2. 标定流程 1. **单目标定**:使用张正友标定法单独计算各相机的内参和畸变系数 2. **联合标定**: - **同步采集**:多相机同时拍摄标定板不同位姿 - **特征匹配**:提取标定板角点坐标,建立跨相机关联 - **全局优化**:通过光束平差法(Bundle Adjustment)联合优化所有参数 ```python # OpenCV多相机标定核心代码示例 ret, K1, D1, K2, D2, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate( object_points, image_points1, image_points2, K1, D1, K2, D2, image_size, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 1e-5) ) ``` ### 3. 无重叠视野标定 - **运动标定法**:通过移动标定物构建多相机间的运动约束 - **惯性传感器辅助**:结合IMU数据估计相机间位姿变换 --- ## 三、物理推导公式 ### 1. 相机成像模型 **内参矩阵**: $$ K = \begin{bmatrix} f_x & 0 & c_x \\ 0 & f_y & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$ **外参变换**: $$ \begin{bmatrix} X_c \\ Y_c \\ Z_c \end{bmatrix} = R \begin{bmatrix} X_w \\ Y_w \\ Z_w \end{bmatrix} + t $$ **投影方程**: $$ \begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = \frac{1}{Z_c}K \begin{bmatrix} X_c \\ Y_c \\ Z_c \end{bmatrix} $$ ### 2. 畸变模型 **径向畸变**: $$ x_{corr} = x(1 + k_1 r^2 + k_2 r^4 + k_3 r^6) \\ y_{corr} = y(1 + k_1 r^2 + k_2 r^4 + k_3 r^6) $$ **切向畸变**: $$ x_{corr} += 2p_1xy + p_2(r^2 + 2x^2) \\ y_{corr} += p_1(r^2 + 2y^2) + 2p_2xy $$ ### 3. 优化目标 最小化重投影误差: $$ \min_{R,t,K,D} \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{M} \| \pi(K, D, R, t, P_{ij}) - p_{ij} \|^2 $$ 其中$\pi(\cdot)$为投影函数,$P_{ij}$为第$个三维点在第$i$个相机的投影。 --- > **提示**:将本内容保存为`.md`文件后,推荐使用VSCode(安装Markdown Preview Enhanced插件)或Typora查看完整渲染效果。数学公式需确保查看环境支持LaTeX解析。 ``` 建议直接复制上述代码块到Markdown编辑器中即可获得标准排版效果。如果需要PDF/Word版本,可告知导出需求。
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