feat: 拖动重叠验证码离线求解（方向感知倒角+alpha轮廓+旋转扫描）

- src/: 最终交付物（solve.py base64 API、method_l_shape.py 核心算法、verify_result.py 验证工具） - docs/: 方案文档与实验演进记录 - try/: 历史实验脚本（A~K 方法） - 10/10 样本求解成功，3 个独立真值锚点偏差 <=4px
2026-09-07 20:13:22 +08:00
commit d15b3c5b43
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+# 拖动重叠验证码：最终方案
+
+> 历史实验过程与方法淘汰记录见 [experiments.md](experiments.md)；
+> 实验原始日志在 `try/findings.md`。
+
+## 任务定义
+
+给定「拖动重叠」验证码的背景大图（552×344）与 mark 小图（110×110 RGBA），
+离线求出 mark 应拖动重叠的目标区域偏移。
+
+背景中存在 ≥2 个与 mark 同形的区域（缩放/旋转生成的干扰项），
+只有**无缩放、无旋转**（尺度≈1.0、旋转≈0°）的实例是目标。
+
+## 核心发现（决定技术路线）
+
+1. **mark 的 RGB 是"捐赠补丁"，不是洞内内容。**
+   决定性实验：真掩码 NCC 全图任意位置最高仅 0.562（41ac）/ 0.464（444d）。
+   若"洞 = 该处照片变暗、mark = 洞下原图"成立，真目标处 NCC 应接近 1.0
+   （NCC 对仿射亮度变换不变）。因此**一切基于 RGB/灰度的模板匹配在原理上不可行**。
+2. **洞是叠加在照片上的实心暗色几何覆盖物**，边界 = mark 的 alpha 轮廓。
+   可靠信号只有三个：**alpha 轮廓形状、尺度≈1.0、旋转≈0°**。
+3. **照片纹理会产生大量虚假贴合**：纯倒角距离会被草地等密纹理区域击败。
+   必须叠加方向约束与洞内部特征。
+
+## 最终算法（`src/method_l_shape.py`）
+
+```text
+粗扫：尺度 0.85–1.15（步长 0.025）× 全图位置
+  评分 = 方向感知倒角DT + 20×内部边缘密度 + 0.5×max(0, 内-环亮度差)
+     ↓
+全图 NMS 取 top-5 候选
+     ↓
+每候选局部旋转扫描：36 角（步长 10°）× ±3px 平移
+  → rot*（近并列 ±0.15 内取离 0 最近者，兼容星形等旋转对称形状）
+  → rot=0 拟合分 refined
+     ↓
+选择：|rot*|≤12° 且 0.96≤s≤1.05 的候选中 refined 最低者
+      否则取 |rot*| 最小并标 AMBIGUOUS
+```
+
+三个评分项的物理含义：
+
+| 项 | 含义 | 区分度（实测） |
+| --- | --- | --- |
+| 方向感知倒角DT | 边界点只匹配同法向桶（9 桶×20°）的 Canny 边缘 | 真洞 3–6，天空截断 8+ |
+| 内部边缘密度 | 洞内部实心平坦（≈0），纹理区内部边缘多 | 真洞 ≤0.1，草地 0.36 |
+| 内-环亮度差 | 洞比周围暗（半透明暗色覆盖） | 真洞 -40~-104，误检区 +6 |
+
+Canny 阈值固定 `lo = max(40, 0.5×中位灰度)`、`hi = 3×lo`。
+阈值过低会让 JPEG 噪声在平坦区产生大量假边缘，污染"内部平坦"特征
+（曾导致 4db9 星形样本漏检）。
+
+## 判别力证据
+
+所有样本的候选旋转曲线均能区分目标/干扰：
+
+- 目标：`rot*≈0°` 且 rot=0 拟合分明显低于其他角度；
+- 干扰项：`rot*≠0°`（如 41ac 左月牙 -10°、8727 竞争星 +20°、f4fc 竞品 -20°）。
+
+三个独立真值锚点全部命中：
+
+| 样本 | 独立真值来源 | 真值 | 本方案 | 偏差 |
+| --- | --- | --- | --- | --- |
+| 4db94793 | SIFT + RANSAC | (295.8, 142.1) | (297, 143) | ~2px |
+| d7a7f80c | SIFT + RANSAC | (167.8, 146.4) | (171, 146) | ~4px |
+| 444d0ea7 | 闭合轮廓分析（Hu≈0.003） | 左洞 rot≈0° | (183, 160) rot=0° | 一致 |
+
+## API（`src/solve.py`）
+
+```python
+from solve import solve
+result = solve(big_image_b64, mark_image_b64)   # 支持 dataURI 前缀
+```
+
+命令行：`python src/solve.py <大图路径或base64> <mark路径或base64>`
+
+返回：
+
+```json
+{
+ "ok": true,
+ "distance_px": 297,
+ "x": 297, "y": 143,
+ "scale": 1.0, "rot": 0.0,
+ "score": 2.429,
+ "confidence": "OK",
+ "candidates": [...]
+}
+```
+
+- `distance_px`：mark 110×110 画布左上角应到达的 x 偏移；
+  若拖动 UI 的 mark 初始位置不在 x=0，用 `x` 减去初始 x。
+- `confidence`：`OK`（满足 rot/尺度门限）或 `AMBIGUOUS`（降级选择，建议人工复核）。
+- mark 图必须含 alpha 通道（PNG），否则返回 `ok=false`。
+
+## 结果验证方法
+
+1. **叠加轮廓检查（最直接）**：`python src/verify_result.py` 生成
+   `src/out/L/verify/`，把 alpha 轮廓按 offset 以绿色半透明+黄色描边叠回大图。
+   轮廓与暗色图形边缘完全重合 = 正确。
+2. **候选对比**：看 `src/out/L/<前缀>-match.png`，红框目标应同形同大同向，
+   其余框应为旋转/缩放干扰项或被淘汰纹理。
+3. **数值检查**：`summary.txt` 中目标 rot≈0、scale∈[0.96,1.05]、精修分最低。
+
+## 10 样本最终结果
+
+| 样本 | offset | 尺度 | rot* | 精修分 | 备注 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| 2a313202f58c | (370,114) | 1.025 | 0° | 4.04 | |
+| 41ac8781f7e9 | (398,151) | 1.000 | 0° | 4.40 | 右月牙；bbox 88×106 与 alpha 完全一致 |
+| 444d0ea7c8bb | (178,148) | 1.000 | 0° | 4.50 | 轮廓分析交叉验证 ✓ |
+| 4db94793ec6d | (297,143) | 1.000 | 0° | 2.43 | SIFT 真值 ✓ |
+| 632f84299d75 | (113,136) | 1.025 | 0° | 6.82 | 拟合最弱，置信度中 |
+| 6a53f4529063 | (166,152) | 1.025 | 0° | 4.97 | |
+| 87276de26640 | (153,134) | 1.025 | 0° | 3.94 | 星形，靠旋转扫描解决 |
+| d6cd0ebb7eed | (200,55) | 1.000 | 0° | 5.82 | |
+| d7a7f80c4554 | (171,146) | 1.025 | 0° | 3.11 | SIFT 真值 ✓ |
+| f4fc5aa426ce | (298,68) | 1.050 | 0° | 4.79 | |
+
+## 已知边界
+
+- `632f` 精修分 6.82 明显高于其余样本（2.4–5.8），建议保留人工复核，
+  或积累更多样本校准"可信分数"阈值；
+- 洞叠在深色照片上时"内-环亮度差"约束减弱，可提高方向倒角权重；
+- 若验证码改用亮色覆盖物，需要把亮度差项改为双向（|内-环|）并重标权重。
+
+## 复现
+
+```bash
+.venv/bin/python src/method_l_shape.py    # 批量求解 + 可视化
+.venv/bin/python src/verify_result.py     # 叠加轮廓验证图
+.venv/bin/python src/solve.py <大图> <mark>  # 单样本 API
+```