我的看法是，涉及二维码识别的问题，AprilTag应该是最传统、最有效的方法之一，就煮波打过的比赛里面，二维码识别问题用的方法全是AprilTag，效果足以应付比赛需求，而且速度也很快。机器人竞赛中，为了便于二维码检测，往往会将机器调整到正对二维码的位置，此时双目相机视线可近似为垂直于二维码平面，双目相机视线与二维码平面的角点近似于二维码平面中心点。众所周知，某些机器人竞赛的视觉部分往往需要对二维

这是主包大二的时候参加2025年美国大学生数学建模竞赛的时候积累的资料，适用于C/E/F题，都是传统机器学习和统计建模的东西，还有一些画图之类的乱七八糟的代码。关于模型的选择，不要太依赖AI和B站上面的思路，有很多都是有问题的。比如25年的华东杯数学建模邀请赛A题，大部分人都是用那些传统算法，比如MPC啥的，去优化跳台滑雪运动员姿态，我们队不光用了传统算法，还找了跳台滑雪的比赛视频，用YOLOv8

这段代码通过官方预训练的YOLOv5模型获取图像中的人体区域，将人体区域按比例缩放以后，通过MediaPipe框架检测区域中的人体关键点。主包之前在这段代码基础上进行了一些改进，参加了2025年华东杯数学建模邀请赛A题，分析跳台滑雪比赛中优秀运动员的比赛影像，计算他们在各个过程中的姿态角，用cv算法的分析结果佐证我们用数学建模方法算出来的结果，最后也是成功拿到了奖金(doge)MediaPipe的