本课验证范围：纯计算与异常输入可在电脑测试；未运行目标检测模型，也未连接执行机构。
起步包提供原创说明、可在电脑运行的示例、板端参考代码和记录表。镜像、模型权重及第三方 EDA 工程需从对应来源获取；此包不是可烧录 BSP。
选择你的开发配置
课程、配件入口与下载包保持同一板型；选择不代表兼容性已验证
开始前准备
- 先阅读板型与版本课，并确认本课是否需要目标硬件。
- 下载起步包；保留原始配置，不直接覆盖板上的 main.py。
操作步骤
固定坐标语义
用像素 xyxy 表示检测框，即左上x/y与右下x/y；不要把xywh宽高误作右下角。图像宽高必须为有效正值。
运行边界测试
在测试文件中查看中心框、边界框、无目标、低置信度和非法输入的期望输出。改动一个输入后重跑测试。
python -B -m unittest discover -s tests -p test_examples.py -v对接识别器输出
只在识别器适配层转换格式，传输字段保持固定版本。接收端检查时间与有效标志，不能把过期结果当作新目标。
模拟与真实数据分开
本包的测试输入是合成坐标。通过PC测试只能证明协议计算，不表示识别模型或机器人已实测。
预期结果与核对
- 不同分辨率下同一相对位置得到一致归一化结果。
- 非法框不能静默变成有效控制消息。
遇到问题时
- 机械方向与目标相反
- 先检查坐标轴约定与镜像，再检查执行机构方向；不要同时改多个符号。
- 看起来没有目标却仍在跟踪
- 检查接收端失联超时和无目标状态，不保留旧指令。
本课配套文件
当前下载配置：CanMV-K230 V1.1 参考套件。下载并解压后，进入 KJX-K230-starter 目录，再按以下相对路径打开文件；先看 CONFIGURATION.md 中的适用范围。
vision_events.py本课相关源文件或操作说明；见包内 README 的验证范围。tests/test_examples.py本课相关源文件或操作说明；见包内 README 的验证范围。courses/vision-event-contract.md本课完整离线说明，与网页同源。CONFIGURATION.md当前所选板型、起步配置清单与适用边界；不替代实物配置文件。
