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CamTalk/docs/07-视觉理解.md

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# 视觉理解
## 概述
从摄像头视频流到 AI 语义理解的技术链路:**帧采样** → **图像编码****多模态 LLM****语义结果**
摄像头每秒 30 帧,全部送入 LLM 不现实也不经济,帧采样是第一个需要解决的问题。
## 帧采样策略
| 策略 | 原理 | 适用场景 |
|------|------|---------|
| 固定间隔采样 | 每 N 秒取一帧 | 画面变化缓慢 |
| 关键帧检测 | 对比相邻帧差异,变化超阈值时触发 | 画面动态变化较多 |
| 事件驱动采样 | 用户主动触发(如拍照按钮) | 精确提问场景 |
| **混合策略** | 低频定时 + 高频事件触发 | **通用推荐方案** |
关键帧检测核心逻辑TypeScript 实现,`EdgeProcessor/index.tsx`
```typescript
// 降低分辨率到 160x120 做检测,兼顾速度与精度
const DETECT_WIDTH = 160;
const DETECT_HEIGHT = 120;
function calcSimilarity(prev: ImageData, curr: ImageData): number {
const pixelCount = prev.width * prev.height;
let diffSum = 0;
// 只比较 RGB 三通道,跳过 Alpha
for (let i = 0; i < prev.data.length; i += 4) {
diffSum += Math.abs(prev.data[i] - curr.data[i])
+ Math.abs(prev.data[i+1] - curr.data[i+1])
+ Math.abs(prev.data[i+2] - curr.data[i+2]);
}
const avgDiff = diffSum / (pixelCount * 3);
return 1 - avgDiff / 255; // 相似度1 = 完全相同0 = 完全不同
}
```
阈值说明:
- 对话模式:`similarity > 0.9` 时跳过(视为重复帧)
- 观察模式:`similarity < 0.85` 时触发变化回调
## 图像编码与多模态输入
主流多模态 LLMGPT-4o、Claude接受图片的两种方式
| 方式 | 适用场景 |
|------|---------|
| Base64 内联 | 本地/实时场景 |
| URL 引用 | 已有图床的场景 |
OpenAI 兼容接口调用示例:
```typescript
const response = await openai.chat.completions.create({
model: "gpt-4o",
messages: [
{
role: "user",
content: [
{ type: "text", text: "请描述画面中的内容" },
{
type: "image_url",
image_url: {
url: `data:image/jpeg;base64,${base64Image}`,
detail: "low" // "low" | "high" | "auto"
}
}
]
}
]
});
```
**detail 参数影响**
- `low`65x65 缩略图,约 85 tokens适合快速识别
- `high`:按 512px 方块切分,细节丰富但 token 数激增
- 实时对话场景建议默认 `low`,仅在用户追问细节时切换 `high`
## 视觉理解的局限性
- **运动模糊**:快速移动物体在低帧率下容易模糊
- **光线变化**:逆光、暗光环境下识别率显著下降
- **细小文字**:低分辨率下 OCR 能力受限
- **空间推理**:精确的距离、尺寸判断仍是短板