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项目测试文档.md

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-## 四、核心功能测试（wavecontrol-test）
+## 四、测试程序实现与技术支撑
+
+本项目测试除使用主系统 UI 操作外，亦开发了两套独立测试程序用于识别稳定性、输入准确性与边界场景的验证，覆盖核心逻辑路径，支撑高频回归测试与离线分析。
+
+### 4.1 手势识别测试程序（wavecontrol-test 模块）
 
 项目测试脚本集中存放于 `wavecontrol-test/src/` （gesture分支）路径下，采用 TypeScript + Vue3 框架实现，通过 MediaPipe 实时检测与手势逻辑模块协同，实现系统功能验证。
 
-### 4.1 hand_landmark 模块
+#### 4.1.1 hand_landmark 模块
 
 - **detector.ts**
    核心手部关键点检测模块，封装对 MediaPipe 的调用逻辑，统一输出手部21个关键点的坐标、置信度等数据。
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   - 提供测试 UI 面板，便于调试每个手势识别过程。
   - 集成 FPS 状态、实时识别手势结果反馈。
 
-### 4.2 独立运行说明与调试提示
+#### 4.1.2 独立运行说明与调试提示
 
 - **模块定位：**
    `wavecontrol-test` 为独立测试工程，当前未集成至主项目的 UI 页面路由体系，主要用于**手势识别逻辑的单元测试与调试验证**。
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-## 五、游戏控制模块测试（`test.py` 等）
+### 4.2 游戏控制模块测试（`test.py` 等）
 
-### 5.1 模块定位与结构
+### 4.2.1 模块定位与结构
 
 该模块为游戏控制核心动作识别的测试环境，主要用于模拟真实场景下用户的手势输入，评估系统能否准确识别特定动作（如加速、转弯、刹车等），并通过 OpenCV 实时可视化手势状态与角度变化。
 
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-### 5.2 核心测试逻辑（基于 `test.py`）
+### 4.2.2 核心测试逻辑（基于 `test.py`）
 
-#### 功能点解析：
+**功能点解析：**
 
 - **手势状态追踪：**
    通过 `gesture_status` 字典记录五类状态：
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-### 5.3 使用说明
+#### 4.2.3 使用说明
 
 - **启动方法：**
 
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-## 六、测试结果分析
+## 五、测试结果分析
 
 [⌛️项目测试结果](./项目测试结果.xlsx)
 
-### **6.1 测试通过率**
+### **5.1 测试通过率**
 
 - **总体通过率：**
    在所有模块（主控制系统 + WaveSign + 游戏控制模块）共计 **50+ 条用例 × 10次测试 = 500+ 次执行记录**中，约 **88%** 的测试结果为“通过”，**12%** 的测试记录显示“未通过”。
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-### **6.2 典型问题分析**
+### **5.2 典型问题分析**
 
 - **（1）识别类问题：**
   - 当背景复杂或光照不足时，MediaPipe 模型识别准确率下降，个别测试记录显示 **响应时间超过0.7s**，甚至未正确识别手势。
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-### **6.3 综合结论**
+### **5.3 综合结论**
 
 - WaveControl 系统整体功能 **满足预期目标**，大部分核心功能已稳定实现。