计算机视觉 (CV) 模块

CV 模块是系统的视觉感知核心，负责识别环境中的目标物体、计算其精确位置和姿态。

核心架构

该模块基于 Ultralytics YOLO11 框架，专门针对工业机器人场景进行了定制开发，主要包含以下核心组件：

1. OBB 检测器 (core/detectors/obb)

一个高内聚、低耦合的检测子系统，负责： - 模型推理：加载 YOLO11-OBB 模型进行旋转目标检测。 - 几何解算：结合 Central (本体) 和 Head (头部) 的检测结果，计算机器人精确的朝向角度。 - 业务后处理：解决 OBB 检测中常见的 180° 方向模糊问题。

2. 数据工具 (data_tools)

用于训练数据的生产和增强： - 格式转换：将 LabelMe 多边形标注转换为 YOLO-OBB 格式。 - 数据增强：提供随机旋转、翻转、噪声、模糊等增强策略，自动生成高质量训练集。

目录结构

src/cv/
├── configs/                  # 模型配置文件 (.yaml)
├── core/                     # 核心代码
│   └── detectors/
│       └── obb/              # OBB 检测器子包
│           ├── detector.py   # 核心检测类
│           ├── geometry.py   # 几何计算库
│           ├── types.py      # 数据结构定义
│           └── ...
├── data_tools/               # 数据生成与处理工具
├── weights/                  # 模型权重文件
└── main.py                   # 程序入口