wild_test

README.md

@@ -62,18 +62,19 @@ cd /home/zhangw/scan-calibrator
 ① 当前是【野外部署阶段】（回复 1）还是【办公室测试阶段】（回复 2）？
 > 2
 
-② 请在Web界面中固定本次扫描使用的zoom，再手动把摄像头移到扫描区域的【左上角】。
+② 请在Web界面中设置左上角zoom，再手动把摄像头移到扫描区域的【左上角】。
 到位后回复 1；回复 3 随时退出。
 > 1
 已读取: pan=19120 (191.20°), tilt=990 (9.90°), zoom=810 (8.10×)
 
-③ 请保持zoom不变，手动把摄像头移到扫描区域的【右下角】。
+③ 请手动把摄像头移到扫描区域的【右下角】。
+右下角可以使用不同zoom，程序会取两个角点zoom的平均值作为最终扫描zoom。
 到位后回复 1；回复 3 随时退出。
 > 1
 已读取: pan=13420 (134.20°), tilt=-340 (-3.40°), zoom=810 (8.10×)
 
 ④ 这一步用于测量当前zoom下的水平/垂直视场。
-请保持zoom不变，优先把摄像头移到扫描区域内部、距离较远且纹理分布在整幅画面的位置。
+请把摄像头移到扫描区域内部、距离较远且纹理分布在整幅画面的位置。
 请避开纯天空、纯墙面、水面、玻璃、近距离物体和重复图案；
 回复1后不要再操作Web云台，程序会自动移动、拍照并返回起点。
 到位后回复 1；回复 3 随时退出。
@@ -156,7 +157,7 @@ cd /home/zhangw/scan-calibrator
 
 ### ② 记录左上角
 
-现场人员先在Web界面设置固定zoom，并移动到扫描区域左上角。回复`1`后，向导通过
+现场人员先在Web界面设置左上角zoom，并移动到扫描区域左上角。回复`1`后，向导通过
 smart-cam的HTTP接口读取PTZ并记录，等价于：
 
 ```bash
@@ -168,22 +169,24 @@ smart-cam的HTTP接口读取PTZ并记录，等价于：
 
 ### ③ 记录右下角
 
-保持zoom不变，移动到右下角。回复`1`后等价于：
+移动到右下角；这里允许根据覆盖范围使用不同zoom。回复`1`后等价于：
 
 ```bash
 ./calibrate.sh ptz
 ./calibrate.sh mark bottom-right
 ```
 
-向导会比较两个角点的zoom；不一致时立即停止，避免用不同视场计算网格。
+向导会显示两个角点的zoom，并取算术平均值作为最终扫描zoom。第四步开始测量前，
+程序会自动把镜头切换到该平均zoom，因此视场标定与最终配置使用同一焦段。
 
 ### ④ 自动计算pan_step和tilt_step
 
-现场人员保持zoom不变，把镜头移到扫描区域内部、距离较远且纹理丰富的位置。
+现场人员把镜头移到扫描区域内部、距离较远且纹理丰富的位置。
 回复`1`后，向导会：
 
 1. 抓取基准图；
-2. 沿pan方向尝试若干候选角度，每次抓图后回到起点；
+2. 沿pan方向先从小角度探测；取得首个有效样本后立即反算当前zoom的视场，
+   并自适应补测约82%、72%、60%、48%、35%重叠附近的候选角度，每次抓图后回到起点；
 3. 用ORB特征、RANSAC和单轴画面位移求水平视场；
 4. 沿tilt方向重复测量；
 5. 每个方向统一筛选相互一致的视场样本；获得4个覆盖充分、离散度不超过8%的
@@ -203,8 +206,9 @@ smart-cam的HTTP接口读取PTZ并记录，等价于：
 这一步不能省略。两个角点只能确定扫描范围，无法确定当前摄像头型号和zoom下的一幅画面
 覆盖多少角度。
 
-不要把画面对准纯天空、纯墙、水面、玻璃、近距离物体或重复图案，否则无法可靠匹配。
+不要把画面对准纯天空、纯墙、纯水面、玻璃、近距离物体或重复图案。水面场景应让岸线、
-这一步不能改变zoom；自动对焦不影响zoom。标定失败时可以只更换第四步的位置重试，
+浮标等固定物体横向分布在画面中，不能只依赖不断变化的水纹。
+测量过程中程序会锁定两个角点的平均zoom；自动对焦不影响zoom。标定失败时可以只更换第四步的位置重试，
 不需要重新记录左上角和右下角。
 
 ### ⑤ 显示最终参数

interactive_calibrator.py

@@ -72,9 +72,32 @@ def remove_session_snapshots(paths: set[str]) -> None:
 
 
 def candidate_deltas(axis: str) -> list[int]:
+    """Coarse probes from narrow to wide FOV.
+
+    Once any probe provides a usable FOV estimate, estimate_axis replaces the
+    wide tail with scene/camera-specific deltas.  Dense small values are
+    important at high optical zoom, where a jump from 150 to 250 PTZ units can
+    go directly from useful overlap to no common image.
+    """
     if axis == "pan":
-        return [150, 250, 350, 450, 600, 800, 1100, 1500, 2100]
+        return [50, 75, 110, 150, 220, 320, 470, 700, 1050, 1500, 2100]
-    return [80, 120, 170, 220, 280, 350, 450, 600, 850, 1150]
+    return [25, 40, 60, 90, 130, 190, 280, 420, 620, 850, 1150]
+
+
+def fov_guided_deltas(delta: int, overlap: float, axis: str) -> list[int]:
+    """Choose probes that retain enough shared image for robust matching."""
+    shift = 1.0 - overlap
+    if not 0.04 <= shift <= 0.92:
+        return []
+    estimated_fov = delta / shift
+    minimum = 20 if axis == "pan" else 12
+    # Fractions are image displacement/FOV, hence target overlaps are roughly
+    # 82%, 72%, 60%, 48% and 35%.  The middle probes provide the strongest
+    # cross-check, while the last one confirms the wider displacement model.
+    return sorted({
+        max(minimum, round(estimated_fov * fraction))
+        for fraction in (0.18, 0.28, 0.40, 0.52, 0.65)
+    })
 
 
 def choose_direction(axis: str, origin: dict[str, int], points: dict) -> int:
@@ -239,7 +262,14 @@ def estimate_axis(axis: str, origin: dict[str, int], points: dict,
     failure_reasons: dict[str, int] = {}
     say(f"\n正在标定 {axis}_step，摄像头会自动移动并回到起点……")
 
-    for delta in candidate_deltas(axis):
+    pending = candidate_deltas(axis)
+    tested: set[int] = set()
+    adaptive_seeded = False
+    while pending:
+        delta = pending.pop(0)
+        if delta in tested:
+            continue
+        tested.add(delta)
         result = core.measure_delta(
             axis, delta, direction, 1.0, baseline=baseline, origin=origin
         )
@@ -270,6 +300,22 @@ def estimate_axis(axis: str, origin: dict[str, int], points: dict,
         else:
             quality = f"有效特征={inliers}，内点率={ratio*100:.1f}%"
         say(f"  step={delta}: 重叠约 {overlap*100:.1f}%，{quality}")
+        if not adaptive_seeded:
+            guided = fov_guided_deltas(delta, overlap, axis)
+            if guided:
+                # Keep only a small safety tail beyond the guided range. Very
+                # large fixed probes cannot match once the current optical FOV
+                # has been measured and only waste time.
+                cap = round(max(guided) * 1.15)
+                pending = sorted({
+                    value for value in guided + pending
+                    if value not in tested and value <= cap
+                })
+                adaptive_seeded = True
+                say(
+                    f"  已根据首个有效样本自适应生成后续step："
+                    f"{', '.join(str(value) for value in pending)}"
+                )
         feature_reliable = inliers >= 50 and ratio >= 0.45
         phase_reliable = (
             result.get("match_method") == "phase_correlation"
@@ -423,8 +469,19 @@ def estimate_axis(axis: str, origin: dict[str, int], points: dict,
 def calculate_steps(points: dict, snapshots: set[str], mount: str) -> None:
     origin = camera_ptz()
     zooms = [int(points[name]["zoom"]) for name in ("top-left", "bottom-right")]
-    if max(zooms + [origin["zoom"]]) - min(zooms + [origin["zoom"]]) > 10:
+    target_zoom = round(sum(zooms) / len(zooms))
-        core.fail("三个位置的zoom不一致；请固定焦段后重新开始")
+    if origin["zoom"] != target_zoom:
+        say(
+            f"两个角点zoom的平均值为{target_zoom}（{target_zoom/100:.2f}×）；"
+            "正在自动切换到该zoom后再测量视场……"
+        )
+        origin = core.move({**origin, "zoom": target_zoom})
+        time.sleep(1.0)
+        if abs(int(origin["zoom"]) - target_zoom) > 10:
+            core.fail(
+                f"摄像头未能到达平均zoom：目标={target_zoom}，实际={origin['zoom']}"
+            )
+        core.print_ptz(origin, "平均zoom到位")
     top_left = points["top-left"]
     bottom_right = points["bottom-right"]
     # This check is only advisory and runs before signed pan direction has
@@ -624,7 +681,7 @@ def main() -> None:
         mount = "hanging" if stage == "1" else "desktop"
 
         confirm_position(
-            "② 请在Web界面中固定本次扫描使用的zoom，"
+            "② 请在Web界面中设置左上角需要的zoom，"
             "再手动把摄像头移到扫描区域的【左上角】。"
         )
         top_left = camera_ptz()
@@ -633,11 +690,16 @@ def main() -> None:
         core.save_state(state)
 
         confirm_position(
-            "③ 请保持zoom不变，手动把摄像头移到扫描区域的【右下角】。"
+            "③ 请手动把摄像头移到扫描区域的【右下角】。\n"
+            "右下角可以使用不同zoom，程序会取两个角点zoom的平均值作为最终扫描zoom。"
         )
         bottom_right = camera_ptz()
-        if abs(top_left["zoom"] - bottom_right["zoom"]) > 10:
+        average_zoom = round((top_left["zoom"] + bottom_right["zoom"]) / 2)
-            core.fail("左右角的zoom不一致，请固定焦段后重新运行")
+        say(
+            f"两个角点zoom：左上={top_left['zoom']/100:.2f}×，"
+            f"右下={bottom_right['zoom']/100:.2f}×；"
+            f"最终取平均={average_zoom/100:.2f}×。"
+        )
         state = core.load_state()
         state["points"]["bottom-right"] = bottom_right
         core.save_state(state)
@@ -646,10 +708,12 @@ def main() -> None:
         while True:
             confirm_position(
                 "④ 这一步用于测量当前zoom下的水平/垂直视场。\n"
-                "请保持zoom不变，优先把摄像头移到扫描区域内部、"
+                "请优先把摄像头移到扫描区域内部、"
                 "距离较远且纹理分布在整幅画面的位置。\n"
-                "请避开纯天空、纯墙面、水面、玻璃、近距离物体和重复图案；"
+                "请避开纯天空、纯墙面、纯水面、玻璃、近距离物体和重复图案；"
-                "回复1后不要再操作Web云台，程序会自动移动、拍照并返回起点。"
+                "水面场景需要让岸线、浮标或其他固定物体横向分布在画面中；"
+                "回复1后不要再操作Web云台，程序会先切换到两个角点的平均zoom，"
+                "再自动移动、拍照并返回起点。"
             )
             say("\n正在计算，请不要操作摄像头或Web控制页面……")
             try:

scan_calibrator.py

@@ -422,8 +422,6 @@ def command_generate(args: argparse.Namespace) -> None:
                 f"相位响应={phase_response:.2f}）；"
                 f"请在纹理丰富且尽量远离摄像头的位置重新执行calibrate {axis}"
             )
-    if abs(int(top_left["zoom"]) - int(bottom_right["zoom"])) > 10:
-        fail("左上角和右下角zoom不一致，请固定zoom后重新记录两个角点")
     zoom = round((int(top_left["zoom"]) + int(bottom_right["zoom"])) / 2)
     pan_start, pan_end, pan_span, visual_pan_direction = scan_pan_range(
         int(top_left["pan"]),

手动配置README.md

@@ -99,8 +99,8 @@ cd /home/zhangw/scan-calibrator
 
 ### 第一步：固定zoom和焦点
 
-先通过Web界面把摄像头调到准备扫描时使用的zoom。整个标定过程、左上角、右下角和
+左上角和右下角可以按现场覆盖需要分别设置zoom。最终扫描zoom取两个角点读数的算术平均值，
-step测量必须使用同一个zoom。
+step测量必须在这个平均zoom下进行；交互式向导会在第四步自动切换到平均zoom。
 
 注意：zoom是焦段/视场角；focus是对焦清晰度，两者不是同一个参数。
 
@@ -120,7 +120,7 @@ step测量必须使用同一个zoom。
 
 ### 第三步：记录右下角
 
-手动移动到扫描区域右下角，zoom保持不变：
+手动移动到扫描区域右下角；zoom可以与左上角不同：
 
 ```bash
 ./calibrate.sh ptz