上传象棋截图或照片，确认棋盘边界，修正识别局面，然后直接进入 AI 引擎分析。
开始照片转 FEN →拍照识谱并AI分析的目标不是一次性解决所有复杂照片，而是先让用户把手里的棋盘照片快速变成可分析的局面。当前流程先确认棋盘边界，再识别 FEN，最后让你核对棋盘并直接进入 AI 分析。
先上传一张清晰的棋盘照片，尽量让棋盘完整出现在画面里。
拖动左上和右下两个角点，把棋盘边框校正到真实位置，再选择轮到哪一方走。
点击识别，系统会按交点匹配模板并生成初始 FEN。
如果有少量误判，打开局面编辑器修正后再进入分析页。
真实照片的光照、角度、棋子样式和背景都很不稳定，直接做全自动识别会把开发周期拖得很长。半自动方案的价值在于，它先把最稳定的几何部分做好，再让用户帮忙确认最后一小步。这样你能更快看到结果，也更容易积累真实图片数据。
第一版并不追求完美识别。它的重点是“把照片变成可分析的 FEN”，让你可以先验证用户是否真的愿意用这个功能。只要使用量起来了，后面再继续迭代自动识别就有真实样本可用了。
模板匹配的优点是简单、可控、成本低，适合作为第一版识别核心。它特别适合棋子风格比较统一的场景，比如比赛棋盘、教学棋盘或者你自己熟悉的一套棋子样式。虽然它没有训练模型那么强，但作为 MVP 的第一刀，它足够快。
后续如果你发现某类照片经常误判，可以再把这些样本整理成训练集，逐步替换成本地模型。现在先把流程跑通，比一开始就追求极致准确率更重要。
不需要。第一版主要在浏览器里完成几何校正和模板匹配，成本更低。
可以打开局面编辑器手动修正，修正后的 FEN 再继续分析。
第一版更适合清晰、完整、角度不太夸张的棋盘照片。
推荐先校对轮到谁走，再进入分析页看引擎和云库结果。
