要完成CT4的倒车影像编程，您需要掌握以下几个关键步骤和技术：
图像处理与显示
使用图像处理库如OpenCV或Matplotlib对倒车影像进行实时处理。这些库提供了丰富的图像处理函数和算法，可以进行图像的裁剪、滤波、边缘检测等操作，以及实现图像的缩放、旋转、翻转等功能。通过编写相应的代码，可以将处理后的图像显示在车载显示屏上。
图像传输协议
倒车影像需要将图像数据传输到车载显示屏上进行显示。常用的图像传输协议有TCP/IP、UDP等。通过编程使用这些传输协议，可以将倒车摄像头采集到的图像数据传输到车载显示屏上，并实时显示。
界面设计与交互
设计一个用户界面，以方便驾驶员观察后方情况。通过编程，可以设计一个直观、易用的界面，并与倒车摄像头、车载显示屏等硬件设备进行交互，实现倒车影像的实时显示和操作。
图像识别算法
为了提高倒车影像的实用性，有些系统还会使用图像识别算法，例如目标检测、行人检测、车辆检测等。这些算法可以通过训练模型来实现，在编程中需要使用相关的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
视频流处理
倒车影像通常是实时显示在车载显示屏上的，因此需要对视频流进行处理。这可能涉及到视频编解码、帧率控制、图像稳定化等方面的技术。
编程语言与框架
选择合适的编程语言和框架来实现上述功能。常见的编程语言包括C++、Python等，框架可能包括Qt、OpenCV等。
硬件接口与集成
倒车影像系统需要与车辆的其他硬件进行集成，如摄像头、显示屏、超声波测距模块、蜂鸣器等。需要了解这些硬件的接口规范，并通过编程实现与它们的交互。
调试与优化
在编程过程中，需要进行充分的调试和优化，确保倒车影像系统的稳定性和性能。这可能包括图像质量的调整、系统延迟的优化、报警机制的完善等。
通过以上步骤和技术，您可以完成CT4的倒车影像编程，并提供一个安全、便捷的倒车辅助系统。建议在实际开发过程中，参考相关汽车制造商提供的文档和接口规范，以确保系统的兼容性和可靠性。