任务详情
【专业合作】计算机视觉项目：基于OpenCV实现书法字的毫米级网格对齐与差分测量系统
一、 项目核心概要
我们致力于开发一款书法教学小程序的核心评分引擎。本项目并非依赖难以把控的深度学习，而是**通过特制的毫米级刻度网格纸，将书法评价转化为一个高精度、可量化的图像测量问题**。技术路径清晰，目标明确。
二、 核心技术挑战与思路（项目基石）
我们已定义清楚核心任务，您需要解决以下两个关键问题：
1. 高鲁棒性的网格识别与亚像素级对齐：
目标：从用户拍摄的、可能存在透视变形、光照不均、部分笔迹遮挡的作业图片中，稳定、精确地识别出1mm间距的网格线。
输出：计算透视变换矩阵，实现与标准模板的**亚像素级别精准对齐**，为后续测量奠定基础。
2. 基于网格坐标系的笔画量化比对算法：
目标：** 在对齐的坐标系下，提取学生字与标准字的笔画轮廓。设计算法，**定量计算关键点的位置偏差（精确到毫米）、笔画粗细均匀度等指标**，并合成科学评分。
输出： 可视化的比对结果（如红透覆盖效果）及结构化数据。
三、 技术栈与交付要求**
- 必需技术栈：精通 **Python/OpenCV** 或 **C++/OpenCV**，必须有实际的图像处理/测量项目经验。
- 必需交付物：完整的、可部署的**源代码**、技术文档及一个可演示的微信小程序原型。
- 项目周期：3周内完成核心开发与测试。
四、 项目预算与合作模式
- 项目预算：人民币1.5万元 - 2.5万元。我们重视代码质量与解决方案的优雅性，对于能提出更优技术方案的开发者，预算可议。
- 合作模式：项目制外包。
- 付款方式（保障双方权益） 我们提议采用 3/5/2 的分期付款模式，即合同签订后付30%，核心功能Demo通过后付50%，全部上线验收合格后付尾款20%。具体可协商。
五、 下一步（意向开发者请按此要求沟通）
为高效筛选，请在联系时**务必提供以下信息**，否则将无法回复：
1. 技术思路： 针对“网格线的鲁棒性识别”挑战，简述您的解决方案（例如，如何应对笔迹遮挡和透视变形）。
2. *初步评估：基于上述思路和3周工期，给出您的初步工时与费用评估。
3. 能力证明：请提供您的GitHub主页链接或相关的技术作品集（最好是图像处理类项目）。
