new shoot algo

design_doc/solution_record.md

@@ -102,4 +102,95 @@ WiFi 连接成功
     尝试切换到 4G
     ↓
 上层检测到连接断开：
-    重新 connect_server() → 自动选择 4G
+    重新 connect_server() → 自动选择 4G
+
+10. 现在使用的相机，其实是支持更大的分辨率的，比如说1920*1280，但是由于我们的图像处理，拍照处理之后很容易触发OOM。
+
+11. 环数计算流程：
+现在设备侧的目标是：算出箭点相对靶心的偏移(dx,dy)，单位是物理厘米（cm），然后把它作为 x,y 上报给后端；后端再去算环。
+设备侧本身不直接算环数，它算的是偏移与距离，并上报。
+
+算法流程（一次射箭从触发到上报）
+1) 触发后取一帧图
+    在 process_shot() 里读取相机帧并调用 analyze_shot(frame)
+2) 确定激光点（laser_point） 
+
+    analyze_shot() 第一步先确定激光点 (x,y)（像素坐标）：
+
+   硬编码：config.HARDCODE_LASER_POINT=True → 用 laser_manager.laser_point
+   已校准：laser_manager.has_calibrated_point() → 用校准值
+   动态模式：先 detect_circle_v3(frame, None) 粗估距离，再根据距离反推激光点
+   代码在：
+
+   if config.HARDCODE_LASER_POINT:
+       ...
+   elif laser_manager.has_calibrated_point():
+       ...
+   else:
+       _, _, _, _, best_radius1_temp, _ = detect_circle_v3(frame, None)
+       distance_m_first = estimate_distance(best_radius1_temp) ...
+       laser_point = laser_manager.calculate_laser_point_from_distance(distance_m_first)
+3) 优先走三角形路径（成功就直接用于上报 x/y）
+如果 config.USE_TRIANGLE_OFFSET=True，先尝试识别靶面四角三角形标记：
+
+if getattr(config, "USE_TRIANGLE_OFFSET", False):
+    K, dist_coef, pos = _get_triangle_calib()
+    img_rgb = image.image2cv(frame, False, False)
+    tri = try_triangle_scoring(img_rgb, (x, y), pos, K, dist_coef, ...)
+    if tri.get("ok"):
+        return {... "dx": tri["dx_cm"], "dy": tri["dy_cm"], "distance_m": tri.get("distance_m"), ...}
+这一步里 try_triangle_scoring() 做了两件事（都在 triangle_target.py）：
+
+单应性（homography）：把激光点从图像坐标映射到靶面坐标系，得到(dx,dy)（cm）
+PnP：用识别到的角点与相机标定，估算 相机到靶的距离 distance_m
+关键代码：
+
+ok_h, tx, ty, _H = homography_calibration(...)
+out["dx_cm"] = tx
+out["dy_cm"] = -ty
+out["distance_m"] = dist_m
+out["distance_method"] = "pnp_triangle"
+注意：这里 dy_cm 取了负号，是为了和现网约定一致（laser_manager.compute_laser_position 的坐标方向）。
+
+4) 三角形失败 → 回退圆形/椭圆靶心检测（兜底）
+如果三角形不可用或识别失败，就走传统靶心检测：
+
+detect_circle_v3(frame, laser_point) 找黄心/红心、半径、椭圆参数
+用 laser_manager.compute_laser_position() 把像素偏移换算成厘米偏移(dx,dy)
+在 shoot_manager.py：
+
+result_img, center, radius, method, best_radius1, ellipse_params = detect_circle_v3(frame, laser_point)
+if center and radius:
+    dx, dy = laser_manager.compute_laser_position(center, (x, y), radius, method)
+    distance_m = estimate_distance(best_radius1) ...
+在 laser_manager.compute_laser_position()（核心换算逻辑）：
+
+r = radius * 5
+target_x = (lx-cx)/r*100
+target_y = (ly-cy)/r*100
+return (target_x, -target_y)
+这里 (像素差)/(radius*5)*100 是你们旧约定下的“像素→厘米”比例模型（并且 y 方向同样取负号）。
+
+5) 上报数据：把(dx,dy) 作为 x/y 发给后端
+最终上报发生在 process_shot()，直接把 dx,dy 填到 inner_data["x"],["y"]：
+
+srv_x = round(float(dx), 4) if dx is not None else 200.0
+srv_y = round(float(dy), 4) if dy is not None else 200.0
+inner_data = {
+    "x": srv_x,
+    "y": srv_y,
+    "d": round((distance_m or 0.0) * 100),
+    "m": method if method else "no_target",
+    "offset_method": offset_method,
+    "distance_method": distance_method,
+    ...
+}
+network_manager.safe_enqueue(...)
+x,y：物理厘米（cm）
+d：相机到靶距离（m→cm，乘 100；三角形成功时来自 PnP）
+m/offset_method/distance_method：标记本次用的算法路径（triangle / yellow / pnp 等）
+后端收到 x,y 后，再用你之前给的 Go 公式 CalculateRingNumber(x,y,tenRingRadius) 计算环数。
+
+你现在的“环数计算”实际依赖关系
+最好路径（快+稳）：三角形 → dx,dy（单应性） + distance_m（PnP）
+兜底路径：圆/椭圆靶心 → dx,dy（基于黄心半径比例/透视校正） + distance_m（黄心半径估距）