概要：本文章是通过Python+豆包AI+腾讯云OBS共同完成的解题助手。当然这其中也有基于deepseekAI生成代码的技术支持

在暑期中期，我选择将此项目作为我的第一篇博客，用以巩固并分享我对Python知识的理解，让各位看客能够在巩固Python代码的同时，还能够将现在的AI技术融入其中，了解API、OBS等技术的具体使用。接下来我就从python环境搭建再到最后的项目整体实战来一一讲解，讲得不好或者是有错的，可以在评论区指出，谢谢!!!

一、配置Python环境

Python环境的配置，是整个大项目的最最重要的前提。我在这里所使用的VSCode的配置方法。（Pycharm也可以，可能会比VSCode的配置简单些，各位看官可以去找找相关的教程）

首先，我们需要下载VSCode跨平台代码编辑器，可以通过官网进行下载（选择对应平台进行安装即可）

安装完成后布置项目的虚拟环境（本机环境也可以，见仁见智），接下来得关注对应的依赖库和工具：

1.python版本：3.8以上

2.PyQt5：用于构建图形化界面

3.OpenCV：用于处理摄像头图像

4.qcloud_cos：腾讯云OBS存储SDK

5.volcenginesdkarkruntime：火山引擎方舟AI SDK

pip install PyQt5 opencv-python qcloud_cos volcenginesdkarkruntime

二、项目的思路

鉴于我们是要完成一个AI智能解题助手，那么我们就得从几个方面入手。

1.如何获取要提问题目？

这个问题答案比较容易实现，要么通过文本输入，要么通过图像识别。在本次实战中，为了更多的体现出实战的效果，我将获取题目的输入设置为拍照输入，这样子能够让AI更好的识别对应题的题目和对应的几何图形。

流程（一）：

摄像头图像捕获：调用电脑摄像头，捕捉题目图片。

2.如何将图片“给”到AI？

这个问题我查找了火山引擎相关模型和API的相关文档，在大模型上我们可以选择多模态的AI模型（例如：Doubao-1.5-thinking-vision-pro 模型），使用豆包的原因是因为在我写作的这个时间点，我觉得豆包的多模态做的还算是不错的，综合性算是比较强的。

由于传入的图片需要可以用公开链接访问到，所以我摸出了我二月份不知道为何开的OBS存储，将图片上传到腾讯OBS存储来生成可访问的链接（如果没有OBS存储的话，可以试试图床）

流程（二）：

图像上传：将图像上传至腾讯云OBS存储，生成公开链接

当流程一跟流程二完成后，就只剩下让AI分析题目内容并给出详细的解题步骤和答案

三、项目的实现

1. 摄像头模块实现

使用OpenCV捕获摄像头图像，并通过PyQt5界面展示，捕获特定区域的题目图像用于分析。

2. 腾讯云OBS配置与上传

设置腾讯云OBS存储服务，上传捕获的图像，并生成可公开访问的URL。

ps:在实现过程中需要腾讯云的API_KEY和API_SECERT哦，可以参考腾讯云文档中相关链接获取（API_KEY和API_SECERT等敏感信息在实际开发中需要妥善管理，不宜明文暴露。）

cos_config = CosConfig(
    Region="ap-guangzhou",
    SecretId=secret_id,
    SecretKey=secret_key
)
cos_client = CosS3Client(cos_config)
cos_client.put_object(
    Bucket=bucket_name,
    Body=image_data,
    Key=object_name,
    ACL='public-read'
)

3. AI解题接口调用

调用火山引擎的方舟AI API，实现智能分析与解题。

ps:在实现过程中需要方舟的API_KEY哦，可以参考方舟文档中相关链接获取（API_KEY等敏感信息在实际开发中需要妥善管理，不宜明文暴露。）

client = Ark(base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3", api_key=ark_key)
response = client.chat.completions.create(
    model=model_name,
    messages=[{"role": "user", "content": [{"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}}, {"type": "text", "text": "解答数学问题，详细步骤及答案以Markdown返回"}]}]
)

4.界面设计与交互

常用的GUI库的话，Thinker组件和功能相对基础，扩展性较弱‌。所以我在文章上方关于GUI库的依赖库选择了Pyqt5库。关于界面布局的实现，我采用DeepseekAI的帮忙（主要是豆包所生成的代码不太符合我想要的效果），具体的交互逻辑我也书写在下方的提示词上。

Deepseek的提示词如下：
请帮我写一段python程序，该程序可以实现
1.该程序可以调用电脑摄像头进行拍照图片，可以识别电脑多个摄像头，并可以让用户选择其中一个，注意做好摄像头的切换时界面的更新处理
2.调用大模型API识别题目，请你结合api文档和图片转化文档，来让拍摄后的图片通过腾讯云api生成线上链接传入大模型api中
3.接受大模型的返回值后，显示在画面上，并且存为pdf或者word文档
4.该程序有个图形化界面，界面使用PyQt5，整体采用*****（这里填上你所希望的呈现出来的界面）

四、项目的效果图

ps：本人的审美观可能不是很好，如果有大佬做出来效果更好的，欢迎评论区分享~~~

总结

通过以上步骤，我们成功搭建了一款实用的AI智能数学解题助手。项目利用了云存储与AI技术的结合，体现了Python在现代教育科技中的强大应用潜力。此项目不仅提高了解题效率，更让学生享受科技赋能的学习体验。

希望本文能帮助到有兴趣使用Python和AI实现教育类应用的开发者。