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都有互换的库支持。

由于两个库对数据库的擦除都是用的异步Lua的方式将，因此这里采用双buffer缓存的组态

就以Camera为例，重构一下数据库擦除的范式：

格式化一个长度为2的配置文件。Lua牵涉到时，就一新申请砖头buffer，然后将YUV数据库拷贝到这块buffer中的，再行将这块buffer加到配置文件。

再行起一个寄存器，不停从配置文件中的擦除数据库，用做数据库融为一体。

如果寄存器擦除迟，Lua发现配置文件已经另加，则从配置文件中的取走砖头buffer丢弃，然后再行将一新的buffer加到配置文件。

如果Lua一直不来，寄存器配置文件为飞，则跳过下一次再行擦除。因为每一次Lua都会一新申请砖头buffer，因此buffer不长期存在比方说问题。

配置文件添加和移除访问的都是同一个数据库结构，长期存在比方说问题，操作时只能注意上锁。

如上所述，Camera有两个配置文件：

一个存放YUV数据库；一个存放热力高分辨率数据库。

只通过一个寄存器来访问两个配置文件。两个配置文件都有数据库亦同取走，并展开数据库融为一体。

由此我们得出，操作系统总体运行时序如下：

②Camera数据库擦除和演示

Android对屏幕的支持采用UVCAndroid。

该库基于saki4510t/UVCCamera联合开发，缺少了比较简单的抵口。

③热力高分辨率数据库擦除和演示

热力高分辨率数据库通过USBCDC以太网，在Android端碰到的是一个真实世界串口。

Android联合开发环境中的，主要采用felHR85/UsbSerial缺少真实世界串口的操作支持，并在Lua中的将热力高分辨率数据库加到配置文件中的。

3.数据库融为一体

上面提到过多次“数据库融为一体”。

那么，要如何获取数据库，并展开融为一体呢？

①获取数据库

采用一个寄存器才会获取数据库。

这里原定太阳光胶卷的帧数万人会电导力高分辨率帧数万人更很高。

因此在等待mYUVQueue配置文件有数据库亦同会展开数据库融为一体。

当 mThermalQueue 不能数据库时，则默认采用上一帧的数据库。

②融为一体匹配

这里屏幕热带植物的是太阳光的三维，分辨数万人是640x480；

热力高分辨率热带植物的是室温分布区，分辨数万人是32x24。

融为一体匹配的目的是——通过概述太阳光的三维，让热力高分辨率热带植物的室温三维分辨数万人更很高，保有更多的技术细节。

该匹配基于一个假设：橙色相异的分辨数万人，大概数万人来自同一个静止，互换的室温也应该相异。

该匹配的时序如下：

将热力高分辨率室温的分布区，通过线性匹配扩展到到640x480分辨数万人。

以这两项分辨数万人点为中的心，选定一个长宽为REF_LEN的矩形区域内。

假设这两项camera分辨数万人的星等绝对值为v；矩形区域内中的每个camera分辨数万人的星等绝对值为v_i；每个thermal分辨数万人的星等绝对值为t_i。算出这两项分辨数万人和概述区域内每个分辨数万人的差绝对值delta_v_i。

算出系数线性，系数坚称每个分辨数万人的权重。

当delta_v_i>= 0时，k_i = 1 - delta_v_i / 255；当delta_v_i < 0时，k_i = 1 + delta_v_i / 255。

算出估算线性，坚称每个分辨数万人相对于这两项分辨数万人室温的估算，t_hat_i = k_i * t_i。

算出估算线性的平原则上绝对值，即这两项分辨数万人的室温估算。

由以上匹配可知，在一般而言线性中的，与这两项分辨数万人绝对值明度差绝对值越小，互换的系数k_i也就越少，互换室温的估算也就越少，互换的估计的室温也就越相似。

举个栗子。

采用如下两个布片展开本地仿真。

第一张是camera拍的布片，第二张是热力高分辨率获取的经过匹配放大后的室温详细归纳片。分辨数万人原则上为640x480。

当REF_LEN = 4时，融为一体结果如下：

当REF_LEN = 7时，融为一体结果如下：

可见，申请加入融为一体匹配便，起初匹配放大的高频反馈中的，多出了一些很高频技术细节。

色彩等价

收尾一个热力高分辨率仪的再行次一步，就是将融为一体后的三维转为假彩色，再行按照YUV的方式将等价到camera三维中的。

最终功效如下：

因为色彩等价的原因，起初热力高分辨率融为一体出的很高频技术细节被淹没在海量的camera三维技术细节中的，因此三维融为一体匹配的功效并不明显，在此便可能会细分两种模式分别展开传动装置。

概述资料：

[1]_thermal_imager

— 完 —

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