OpenClaw USB 摄像头 AI 识别

要解决什么问题

智能体或本地助手若只有文本，无法回答「你看这是什么」「这是谁」这类依赖现场画面的问题。普通 USB 摄像头又常遇到曝光偏亮、偏黄，以及人脸库需要隐私、不想上云的场景。本技能把 USB Webcam 捕获、本地人脸检测与比对、以及可选的 AI 图像理解 串成一条可对话触发的流水线，面向 OpenClaw / 智能体按意图调用命令。

核心能力与工作方式

• 拍照与增强：capture 从默认或指定摄像头索引取帧；建议配合 --auto-adjust 做白平衡与 CLAHE 对比度增强，缓解廉价摄像头色偏。
• 场景理解：在已安装 mmx-cli 时，可对刚拍或已有图片走 analyze 路径，回答「这是什么」。
• 人脸识别（本地）：检测引擎可选 haar（轻量）或 dnn（更准，需 OpenCV 4.2+）；face register 将多人多角度写入 ~/.camera-ai/faces.json，face identify 做本地比对，无需 dlib / face_recognition。
• 监控：monitor -m person 可持续检测是否有人进入画面。

典型流程：用户问身份 → 先 capture（必要时增强）→ face identify；问物体 → capture → analyze。匹配阈值等在 faces.json 里用 tolerance（约 0.55–0.6）与 engine 调节。

适用边界与注意点

• 仅支持 USB 摄像头，不支持 IP 摄像头；需未被其他程序占用，索引不对可换 -c 1 等。
• 人脸部分为 纯本地、JSON 存储，无数据库；识别质量依赖注册时的光线与 2–3 张不同角度。
• AI 分析依赖外部 CLI，与本地人脸链路可分开使用；最低分辨率建议 640×480，更高更清晰。
• 跨平台 Windows / Linux / macOS；opencv-python 等需在首次使用前按技能目录依赖装好。