能量机关识别与预测
任务书
这里是 RoboMaster 视觉组第三次任务任务书，旨在通过本任务，锻炼组员对于实际目标的图像检测能力，并自学拟合相关任务。
在给出的文件中（见群文件），可以直接找到 main.cpp，在其中可以被看到被标注为程序区的部分，其中给出了 src，为 OpenCV 的 cv::Mat 类型，是一张图片。
组员可以直接编译程序：
bash
mkdir build
cd build
cmake ..
make
./task并看到通过 OpenCV 的 imshow 显示的图像画面。
组员需要完成以下内容：
- 关注图中 R 标以及五个扇页中不同的一个（为方便辨识，称之为锤子）。
- 识别 R 标以及锤子，并使用
cv::circle绘制在 R 标以及锤头（长方形）中心点，将此图片作为结果展示加入在 README 中。绘制circle在后续说明中并不要求，即，尽在此处临时作为可视化需求进行展示。 - 风车的转速为
A\cos{(\omega t + \phi)} + b，这四个数字的真值均可以在windmill.cpp中找到。 - 组员需要使用任意方法对风车转速进行拟合，即，通过之前识别的结果，进一步确认风车的旋转情况，并标定上述公式中的四个未知数。
- 对于任何方法，涉及迭代或类似情况，求解的初始值需要与真值的绝对值差距在 1 以上。
- 对于任何方法，为了符合现实情况，一切图像处理操作均需要应用在每一帧（详细分析在末尾表述），禁止跳帧。
- 组员需要自行写判断程序以及计时程序，当拟合值与真值的差值绝对值在真值 5% 以内时视为收敛。
- 计时起始在获得第一帧图片之前开始，计时结束在判断收敛之后结束，此为一次计时。
- 程序最外侧需要再包裹一个循环，循环十次，即，统计十次计时的平均值，并在终端中输出，除此之外不要求任何输出或信息。
- 组员需要确保自身程序可以直接运行，不上传 build 文件夹，且如有使用除 OpenCV 以外库，均需要在 README 中详细给出安装方法，如无法安装，即要求组员执行运行程序并录制视频证明运行时间。一般情况下组长电脑配置优于大多数同学的配置。
对于拟合相关，推荐使用 ceres 1.14 版本库进行安装，需要前置安装 eigen3。
ceres 库为编译安装。编译安装的基本操作为：
bash
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install相关内容进一步说明将在一天后发布。
附加说明
Ceres 库安装
Ceres 库统一使用 1.14 版本，在编译安装之前需要安装依赖：
bash
sudo apt update
sudo apt install -y libgoogle-glog-dev libgflags-dev libatlas-base-dev libeigen3-dev libsuitesparse-dev淘汰机制
本次任务采用刷榜机制，根据上述耗时，在识别准确的情况下进行排序，排名二十名以后的同学将被淘汰。
在不出意外的情况下排行每天更新一次，具体时间视组长时间而定，提交方式仍为发送邮件，邮件标题严格为：RMV03-姓名-月份（两位数）-日期（两位数），不满足标题不计入任何考核成绩，不支持任何形式的拖延或者借口，最终在 10 月 06 日北京时间 23:59 截止，按照最终成绩计算结果。
关于提问与咨询
不要因任何原因以任何形式向任何组员咨询任务完成方式，不要过度打扰组长，组长要休息。
对于跳帧的说明
本任务涉及比较完成速度，对于任何拟合算法，均涉及，在一定程度上，已知点在时间轴上分布得越广，求解越精准。因此存在一种策略，可以每隔若干帧进行一次图像处理，这样一方面降低了图像处理的耗时，而另一方面则更快地到达了一定时间之后的位置，使得拟合算法的效果可以更好。为了符合实际情况，以及速度的考虑因素尽可能仅包含图像处理速度+拟合所需点数，禁止这一操作执行。