安徽省三等奖 | 题目详情
- 配置
system_initializer.py：摄像头序号（默认0）、STM32端口号（可选） - 更新
calib.yaml（可选）
# GUI版本（比赛要求）
python gui6.py
# 算法测试（CV2窗口）
python main_tester.py| 数字识别 | 旋转重叠识别 |
|---|---|
flowchart TD
%% 极简美化
classDef node fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px,color:#222,font-size:14px;
classDef main fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px,color:#1976d2,font-weight:bold;
classDef io fill:#fffde7,stroke:#fbc02d,stroke-width:1.5px,color:#fbc02d;
A[system_initializer初始化]:::main --> B[preprocessor裁切A4纸]:::node
B --> C[border_detector裁切画布]:::node
C --> D[single_shape_detector基础]:::node
C --> E[digit_detector数字]:::node
C --> F[overlap_square_detector重叠]:::node
D --> G[moving_average_filter平滑]:::node
E --> G
F --> G
G --> H[result_stabilizer综合结果]:::main
H --> I[main_tester主流程]:::main
I --> J[gui6界面 + STM32通信]:::io
核心算法：
- 基本形状识别 - 多边形拟合，根据拟合点数分类（三角形/正方形/圆形）
- 旋转数字识别 - 角点排序→旋转裁切→4个方向极简CNN找mnist→置信度最高
- 重叠正方形分离 - L形角点连线→排除越界→生长正方形→筛选有效区域
黑色定位三角形画在黑边内框，破坏Canny边缘 → 无法solve PnP定位和测边长
- Canny局限性 - 轮廓破坏和锯齿化不容忽视
- 比赛策略 - 限时环境避免过度封装，用tkinter够用
- 测试完备性 - 保留各模块测试代码到test/，实现debug image方法
- 算法清晰度 - 能口述流程的算法debug更快
- 常理vs AI - 能用常理解释的算法质量可能更高，garbage in garbage out
- 硬件准备 - 6-9寸HDMI屏幕需要负载更高的typec线
技术定位困惑： 处于AI辅助和手写代码的尴尬交界 —— AI用户快速出结果，手写大佬清晰准确，我却不伦不类，既累又晕。
比赛体验吐槽：
- 队友第一天完工后：一个负责外卖，一个边帮忙边嘲讽
- 紧张+实验室噪音 = 脑浆糊状态
- 住宿条件：硬床板+打呼噜舍友 → 70块单人房救命
- 三天雨天在洗脸池洗衣服用吹风机烘干...
神仙难救，神仙难救啊~ 点个⭐安慰主播~