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核心变更： - face_tracker.cc: YUYV→YVYU 序列修正（byte[1]=V, byte[3]=U）， 基于 JPEG Dump 诊断工具验证 OV3660 FORMAT_CTRL00=0x61 实际是 YVYU - face_tracker.cc: 启动时 base64 打印一帧 JPEG 到串口，用于肉眼验证 - config.h: XCLK 20MHz→10MHz，给飞线信号完整性 2x 裕度 - scripts/auto_capture_jpeg.py: 自动串口抓帧工具（DTR/RTS 复位 + base64 解码） - scripts/extract_jpeg_from_log.py: 从日志离线提取 JPEG - Coglet项目分析与开发指南.md: 新增"六点六"章节，汇总 Phase 01 主要矛盾（画面可辨识≠模型可识别）、YUV→RGB 色偏三层原因、 esp-dl 模型输入分布敏感性、延迟分析、三方案对比、方案 B 突破口 - docs/: 新增 2 篇 OV3660 相关 CSDN 参考资料 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
硬件基于基于ESP32S3CAM开发板，代码基于bread-compact-wifi-lcd修改 使用的摄像头是OV2640 注意因为摄像头占用IO较多，所以占用了ESP32S3的USB 19 20两个引脚 连线方式参考config.h文件中对引脚的定义
编译配置命令
配置编译目标为 ESP32S3：
idf.py set-target esp32s3
打开 menuconfig：
idf.py menuconfig
选择板子：
Xiaozhi Assistant -> Board Type ->面包板新版接线（WiFi）+ LCD + Camera
配置摄像头传感器：
注意： 确认摄像头传感器型号，确定型号在 esp_cam_sensor 支持的范围内。当前板子用的是 OV2640，是符合支持范围。
在 menuconfig 中按以下步骤启用对应型号的支持：
-
导航到传感器配置：
(Top) → Component config → Espressif Camera Sensors Configurations → Camera Sensor Configuration → Select and Set Camera Sensor -
选择传感器型号：
- 选中所需的传感器型号（OV2640）
-
配置传感器参数：
- 按 → 进入传感器详细设置
- 启用 Auto detect
- 推荐将 default output format 调整为 YUV422 及合适的分辨率大小
- （目前支持 YUV422、RGB565，YUV422 更节省内存空间）
编译烧入：
idf.py build flash