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摄像头工具 (Camera Tools) ​

摄像头工具是一个智能视觉识别 MCP 工具，提供了图像捕获、视觉分析和图像理解等功能。

常见使用场景 ​

图像识别分析:

  • "帮我拍张照片看看这是什么"
  • "拍照识别一下这个物体"
  • "用摄像头看看我面前是什么东西"
  • "看看这个东西是什么"
  • "识别一下这个是什么"
  • "帮我看看这个"
  • "拍照分析这个物品"

场景理解:

  • "拍照描述一下现在的场景"
  • "用摄像头看看房间里有什么"
  • "拍照分析一下这个环境"
  • "看看周围的情况"
  • "描述一下这个场景"
  • "分析一下这里的环境"

文字识别:

  • "拍照识别这个文档上的文字"
  • "用摄像头读取这个标签上的信息"
  • "拍照翻译这段英文"
  • "读取这个文字"
  • "识别文字内容"
  • "帮我读一下这个"
  • "翻译这段文字"
  • "提取文字信息"

问题解答:

  • "拍照帮我看看这道题怎么做"
  • "用摄像头分析这个图表"
  • "拍照解释这个标志是什么意思"
  • "这道题怎么解"
  • "分析这个图表"
  • "解释这个标志"
  • "帮我解答这个问题"

生活助手:

  • "拍照识别这个植物的品种"
  • "用摄像头看看这个菜谱"
  • "拍照帮我识别这个商品"
  • "这是什么植物"
  • "识别这个花"
  • "看看这个菜谱"
  • "这个商品是什么"
  • "帮我看看这个产品"

使用提示 ​

  1. 确保光线充足: 良好的光线条件有助于提高识别准确率
  2. 保持稳定: 拍照时尽量保持设备稳定，避免模糊
  3. 明确问题: 详细描述您想了解的内容，如"识别这个植物"而不是"这是什么"
  4. 合适距离: 保持适当的拍摄距离，确保目标物体清晰可见

AI 助手会根据您的需求自动调用摄像头工具，捕获图像并进行智能分析。

功能概览 ​

图像捕获功能 ​

  • 智能拍照: 自动调节摄像头参数，捕获清晰图像
  • 尺寸优化: 自动调整图像尺寸，提高处理效率
  • 格式转换: 将图像转换为标准JPEG格式

视觉分析功能 ​

  • 物体识别: 识别图像中的物体和场景
  • 文字识别: 提取图像中的文字内容
  • 场景理解: 分析图像内容并提供描述
  • 问题解答: 基于图像内容回答用户问题

设备管理功能 ​

  • 摄像头配置: 自动检测和配置摄像头设备
  • 参数调节: 支持分辨率、帧率等参数设置
  • 错误处理: 完善的错误处理和恢复机制

工具列表 ​

1. 图像捕获与分析工具 ​

take_photo - 拍照并分析 ​

捕获图像并进行智能分析。

参数:

  • question (可选): 对图像的具体问题或分析需求

使用场景:

  • 物体识别
  • 场景分析
  • 文字识别
  • 问题解答
  • 生活助手

使用示例 ​

基础拍照分析示例 ​

python
# 简单拍照分析
result = await mcp_server.call_tool("take_photo", {
    "question": "这是什么物体？"
})

# 场景描述
result = await mcp_server.call_tool("take_photo", {
    "question": "描述一下这个场景"
})

# 文字识别
result = await mcp_server.call_tool("take_photo", {
    "question": "识别图片中的文字内容"
})

# 问题解答
result = await mcp_server.call_tool("take_photo", {
    "question": "这道数学题怎么解？"
})

技术架构 ​

摄像头管理 ​

  • 单例模式: 确保全局只有一个摄像头实例
  • 线程安全: 支持多线程环境下的安全访问
  • 资源管理: 自动管理摄像头资源的开启和释放

图像处理 ​

  • OpenCV集成: 使用OpenCV进行图像捕获和处理
  • 智能缩放: 自动调整图像尺寸，保持最佳效果
  • 格式优化: 转换为JPEG格式，减少传输负载

视觉服务 ​

  • 远程分析: 支持连接远程视觉分析服务
  • 身份验证: 支持Token和设备ID验证
  • 错误处理: 完善的网络错误处理机制

配置说明 ​

摄像头配置 ​

摄像头相关配置位于配置文件中：

json
{
  "CAMERA": {
    "camera_index": 0,
    "frame_width": 640,
    "frame_height": 480
  }
}

配置项说明:

  • camera_index: 摄像头设备索引，默认0
  • frame_width: 图像宽度，默认640
  • frame_height: 图像高度，默认480

视觉服务配置 ​

视觉分析服务需要配置：

  • 服务URL: 视觉分析服务的接口地址
  • 身份验证: Token或API密钥
  • 设备信息: 设备ID和客户端ID

数据结构 ​

图像数据格式 ​

python
{
    "buf": bytes,      # JPEG图像字节数据
    "len": int         # 数据长度
}

分析结果格式 ​

python
{
    "success": bool,           # 是否成功
    "message": str,            # 结果信息或错误信息
    "analysis": {              # 分析结果（成功时）
        "objects": [...],      # 识别的物体
        "text": str,           # 提取的文字
        "description": str,    # 场景描述
        "answer": str          # 问题答案
    }
}

图像处理流程 ​

1. 图像捕获 ​

  1. 初始化摄像头设备
  2. 设置捕获参数（分辨率、帧率等）
  3. 捕获单帧图像
  4. 释放摄像头资源

2. 图像预处理 ​

  1. 获取图像尺寸信息
  2. 计算缩放比例（最长边不超过320像素）
  3. 等比例缩放图像
  4. 转换为JPEG格式

3. 视觉分析 ​

  1. 准备请求头信息
  2. 构建多媒体请求
  3. 发送到视觉分析服务
  4. 解析分析结果

最佳实践 ​

1. 图像质量优化 ​

  • 确保充足的光线条件
  • 保持摄像头清洁
  • 避免过度曝光或阴暗
  • 保持拍摄对象清晰

2. 问题描述技巧 ​

  • 使用具体明确的问题
  • 避免模糊不清的表述
  • 提供上下文信息
  • 指明分析重点

3. 性能优化 ​

  • 合理设置图像分辨率
  • 避免频繁拍照
  • 及时释放资源
  • 处理网络超时

4. 错误处理 ​

  • 检查摄像头可用性
  • 处理网络连接错误
  • 验证分析结果
  • 提供用户友好的错误信息

支持的分析类型 ​

物体识别 ​

  • 日常用品识别
  • 动植物识别
  • 食物识别
  • 商品识别

文字识别 ​

  • 印刷文字识别
  • 手写文字识别
  • 多语言文字识别
  • 文档内容提取

场景理解 ​

  • 室内场景分析
  • 户外环境描述
  • 人物动作识别
  • 活动场景理解

问题解答 ​

  • 数学题解答
  • 图表分析
  • 标志解释
  • 技术问题

注意事项 ​

  1. 隐私保护: 拍照功能涉及隐私，请谨慎使用
  2. 网络依赖: 视觉分析需要网络连接
  3. 设备权限: 需要摄像头访问权限
  4. 处理时间: 图像分析可能需要一定时间

故障排除 ​

常见问题 ​

  1. 摄像头无法打开: 检查设备连接和权限
  2. 图像模糊: 检查光线条件和对焦
  3. 分析失败: 检查网络连接和服务状态
  4. 结果不准确: 优化图像质量和问题描述

调试方法 ​

  1. 检查摄像头设备状态
  2. 验证网络连接
  3. 查看日志错误信息
  4. 测试不同的拍摄条件

通过摄像头工具，您可以轻松实现智能视觉识别和图像分析，为日常生活和工作提供便利。