update at 2025-10-25 19:23:02

README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 豆瓣滑块验证码检测器
+# 豆瓣滑块验证码检测器（v1.0.0）
 
 基于 sharp 图像处理库实现的滑块验证码缺口精确识别工具。
 
@@ -6,9 +6,9 @@
 
 - ✅ 自动检测图片中的滑块缺口位置
 - ✅ 支持多滑块检测（一张图片中检测多个滑块）
-- ✅ 使用多阈值策略提高检测准确率
+- ✅ 多策略候选区域搜索与自适应评分体系
 - ✅ 自动在图片上绘制蓝色边框标注检测结果
-- ✅ 支持人工标注对比验证
+- ✅ 支持基于 ground-truth 的准确率评估
 
 ## 安装依赖
 
@@ -18,7 +18,7 @@ npm install
 
 ## 使用方法
 
-### 运行检测
+### 运行检测（默认数据集）
 
 ```bash
 npm run detect
@@ -29,6 +29,14 @@ npm run detect
 2. 处理 `images/douban` 目录中的所有图片
 3. 将检测结果（带蓝色边框）输出到 `images/output` 目录
 
+### 自定义目录
+
+```bash
+npm run detect -- --pic-dir=images/custom
+```
+
+> `--pic-dir` 为 `README` 所在目录的相对路径，检测结果仍然输出到 `images/output`。
+
 ### 目录结构
 
 ```
@@ -44,22 +52,11 @@ images/
 
 ### 核心思路
 
-1. **暗色区域检测**：滑块缺口通常为暗色（阴影）区域
-2. **多阈值策略**：使用 75、90、105 三个亮度阈值进行检测，提高鲁棒性
-3. **形态学处理**：使用闭运算（先膨胀后腐蚀）去除噪点
-4. **连通区域分析**：使用洪水填充算法查找所有暗色连通区域
-5. **特征筛选**：
-   - 尺寸范围：50-95 像素（宽度和高度）
-   - 宽高比：0.8-1.25（接近正方形）
-   - 位置：图片中部区域（15%-75%高度）
-   - 密度：像素填充率 > 55%
-
-### 检测结果
-
-当前性能（在 9 张测试图片上）：
-- **验证准确率**：55.6%（5/9）
-- **检测完成率**：66.7%（6/9）
-- 支持多滑块检测（滑块-1.png 检测到 2 个滑块）
+1. **多阈值暗/亮检测**：从增强对比度后的图像中提取亮/暗连通域
+2. **Sobel 边缘候选**：基于边缘图的形态学操作补充候选框
+3. **颜色量化与 LAB 色差扫描**：强化低对比度场景下的候选覆盖
+4. **候选融合**：利用 IoU 去重并按颜色一致性、内部边缘密度、梯度平滑度打分
+5. **自学习滑块扩展**：在首个高置信度框的基础上，使用模板匹配寻找第二个滑块
 
 ## 开发
 
@@ -71,15 +68,13 @@ npm run build
 
 ### 调试
 
-查看未检测到的图片特征：
-```bash
-npx ts-node --transpile-only src/debug-threshold.ts
-```
+核心逻辑已经拆分为模块化的检测管线：
 
-分析红框标注信息：
-```bash
-npx ts-node --transpile-only src/analyze.ts
-```
+- `src/detection/candidate-search.ts`：多策略候选区域查找与评分
+- `src/utils/image.ts`：图像形态学、边缘工具函数
+- `src/detector.ts`：检测器主体、框体精炼与多滑块协同策略
+- `src/cli.ts`：命令行入口，负责加载 ground-truth 与批量处理
+- `src/validator.ts`：IoU/容差匹配与统计分析
 
 ## 技术栈
 
@@ -87,6 +82,10 @@ npx ts-node --transpile-only src/analyze.ts
 - Sharp (图像处理)
 - Node.js
 
+## 版本历史
+
+- v1.0.0：引入模块化检测管线、CLI 工具、ground-truth 验证与多策略候选融合。
+
 ## 优化方向
 
 1. 提高对低对比度图片的检测能力