# 接口契约清单

## 前端 API 基础配置

位置：`src/lib/config.ts`、`src/lib/api.ts`

```ts
API_BASE_URL = import.meta.env.VITE_API_BASE_URL || 'http://<current-browser-host>:8000'
timeout: 30000
```

前端 request interceptor 会从 localStorage 读取 `token`，附加：

```http
Authorization: Bearer <token>
```

当前后端多数接口没有鉴权依赖，所以这个 header 主要是前端侧行为。

## 前端封装的 API

| 函数 | 方法与路径 | 状态 | 说明 |
|------|------------|------|------|
| `login(username, password)` | `POST /api/auth/login` | 对齐 | 后端返回 `{ token, username }`，前端只使用 token |
| `getProjects()` | `GET /api/projects` | 对齐 | 前端映射 `frame_count`、`thumbnail_url` 等字段 |
| `createProject(payload)` | `POST /api/projects` | 对齐 | 支持 `name`、`description`、`parse_fps` |
| `updateProject(id, payload)` | `PATCH /api/projects/{id}` | 对齐 | 后端是 `PATCH /api/projects/{id}` |
| `deleteProject(id)` | `DELETE /api/projects/{id}` | 对齐 | 当前 UI 未明显接入 |
| `getTemplates()` | `GET /api/templates` | 对齐 | 前端从 `mapping_rules` 取 classes/rules |
| `createTemplate(payload)` | `POST /api/templates` | 对齐 | 后端会打包 classes/rules 到 mapping_rules |
| `updateTemplate(id, payload)` | `PATCH /api/templates/{id}` | 对齐 | 模板编辑页使用 |
| `deleteTemplate(id)` | `DELETE /api/templates/{id}` | 对齐 | 模板编辑页使用 |
| `uploadMedia(file, projectId)` | `POST /api/media/upload` | 对齐 | multipart form-data |
| `uploadDicomBatch(files, projectId)` | `POST /api/media/upload/dicom` | 对齐 | multipart form-data |
| `parseMedia(projectId, options?)` | `POST /api/media/parse?project_id=...` | 对齐 | 创建异步拆帧任务并返回 task；由项目库“生成帧”显式调用，支持 `parse_fps`、`max_frames`、`target_width` |
| `getTask(taskId)` | `GET /api/tasks/{task_id}` | 对齐 | 查询异步任务状态 |
| `cancelTask(taskId)` | `POST /api/tasks/{task_id}/cancel` | 对齐 | 取消 queued/running 任务，后端写 cancelled 并尝试 revoke Celery |
| `retryTask(taskId)` | `POST /api/tasks/{task_id}/retry` | 对齐 | 对 failed/cancelled 任务创建新的 queued 重试任务 |
| `getProjectFrames(projectId)` | `GET /api/projects/{id}/frames` | 对齐 | 后端返回预签名 image_url，以及 `timestamp_ms`、`source_frame_number` |
| `predictMask(payload)` | `POST /api/ai/predict` | 对齐 | 前端发送 `image_id/prompt_type/prompt_data/model`，并把后端 `polygons` 转为 `masks[].pathData` |
| `propagateMasks(payload)` | `POST /api/ai/propagate` | 对齐 | 当前帧 seed mask 向视频片段传播，并保存后续帧标注 |
| `getAiModelStatus(selectedModel?)` | `GET /api/ai/models/status` | 对齐 | 返回 GPU 和四个 SAM 2.1 变体状态；`selected_model=sam3` 返回不支持 |
| `analyzeMask(mask, frame, options?)` | `POST /api/ai/analyze-mask` | 对齐 | 后端计算选中 mask 的置信度来源、拓扑锚点数量、面积和 bbox |
| `getProjectAnnotations(projectId, frameId?)` | `GET /api/ai/annotations` | 对齐 | 前端加载工作区时用于回显已保存标注 |
| `saveAnnotation(payload)` | `POST /api/ai/annotate` | 对齐 | 工作区归档保存当前项目未保存 mask |
| `updateAnnotation(annotationId, payload)` | `PATCH /api/ai/annotations/{annotation_id}` | 对齐 | 工作区归档保存 dirty mask |
| `deleteAnnotation(annotationId)` | `DELETE /api/ai/annotations/{annotation_id}` | 对齐 | 工作区清空当前帧已保存标注 |
| `importGtMask(file, projectId, frameId, templateId?)` | `POST /api/ai/import-gt-mask` | 对齐 | multipart 上传 GT mask，后端按非零像素值/连通域生成 polygon 标注和 seed point |
| `getDashboardOverview()` | `GET /api/dashboard/overview` | 对齐 | Dashboard 初始统计、队列和活动日志 |
| `exportCoco(projectId)` | `GET /api/export/{projectId}/coco` | 对齐 | 后端实际是 `GET /api/export/{project_id}/coco` |
| `exportMasks(projectId)` | `GET /api/export/{projectId}/masks` | 对齐 | 下载单标注 mask、语义融合 mask 和类别映射 ZIP |

## 后端 FastAPI 接口

以下列表来自当前运行的 OpenAPI：

| 方法 | 路径 | 用途 |
|------|------|------|
| POST | `/api/auth/login` | 登录 |
| POST | `/api/projects` | 创建项目 |
| GET | `/api/projects` | 项目列表 |
| GET | `/api/projects/{project_id}` | 项目详情 |
| PATCH | `/api/projects/{project_id}` | 更新项目 |
| DELETE | `/api/projects/{project_id}` | 删除项目 |
| POST | `/api/projects/{project_id}/frames` | 添加帧记录 |
| GET | `/api/projects/{project_id}/frames` | 项目帧列表 |
| GET | `/api/projects/{project_id}/frames/{frame_id}` | 单帧详情 |
| POST | `/api/templates` | 创建模板 |
| GET | `/api/templates` | 模板列表 |
| GET | `/api/templates/{template_id}` | 模板详情 |
| PATCH | `/api/templates/{template_id}` | 更新模板 |
| DELETE | `/api/templates/{template_id}` | 删除模板 |
| POST | `/api/media/upload` | 上传视频/图片/DICOM 单文件 |
| POST | `/api/media/upload/dicom` | 批量上传 DICOM |
| POST | `/api/media/parse` | 创建 Celery 拆帧任务；query 支持 `project_id`、`source_type`、`parse_fps`、`max_frames`、`target_width` |
| GET | `/api/tasks` | 查询后台任务列表 |
| GET | `/api/tasks/{task_id}` | 查询单个后台任务 |
| POST | `/api/tasks/{task_id}/cancel` | 取消后台任务 |
| POST | `/api/tasks/{task_id}/retry` | 重试失败或取消的后台任务 |
| POST | `/api/ai/predict` | 当前启用 SAM 2 点/框/interactive 推理 |
| POST | `/api/ai/propagate` | 当前启用 SAM 2 视频片段传播并保存标注 |
| POST | `/api/ai/analyze-mask` | 分析前端选中 mask 的后端几何属性和拓扑锚点 |
| GET | `/api/ai/models/status` | GPU 和 SAM 模型状态 |
| POST | `/api/ai/auto` | 自动分割 |
| POST | `/api/ai/annotate` | 保存 AI 标注 |
| POST | `/api/ai/import-gt-mask` | 导入 GT mask 并生成标注/seed point |
| GET | `/api/ai/annotations` | 查询项目标注，可选按帧过滤 |
| PATCH | `/api/ai/annotations/{annotation_id}` | 更新已保存标注 |
| DELETE | `/api/ai/annotations/{annotation_id}` | 删除已保存标注 |
| GET | `/api/dashboard/overview` | Dashboard 聚合快照 |
| GET | `/api/export/{project_id}/coco` | 导出 COCO JSON |
| GET | `/api/export/{project_id}/masks` | 导出 PNG mask ZIP |
| GET | `/health` | 健康检查 |
| WS | `/ws/progress` | WebSocket 进度通道，未出现在 OpenAPI paths 中 |

### WebSocket 进度通道

`/ws/progress` 用于 Dashboard 实时接收后台任务状态。前端连接成功后会定时发送 `ping` 作为心跳；后端收到任意文本心跳后返回：

```json
{
  "type": "status",
  "status": "connected",
  "message": "Progress stream active",
  "timestamp": "2026-05-01T00:00:00+00:00"
}
```

后台任务进度由 Celery worker 写入 Redis `seg:progress` 频道，再由 FastAPI 转发到当前活跃 WebSocket 连接。Dashboard 的“WebSocket 已连接/断开”状态来自浏览器 WebSocket 的 `onopen/onclose/onerror`，不再依赖是否刚好收到任务进度事件。

## 关键请求体

### 登录

```json
{
  "username": "admin",
  "password": "123456"
}
```

### 创建项目

```json
{
  "name": "example.mp4",
  "description": "导入说明",
  "parse_fps": 30
}
```

### 创建标准帧序列拆帧任务

```text
POST /api/media/parse?project_id=1&parse_fps=15&max_frames=120&target_width=960
```

任务 `payload` 会记录本次拆帧参数；完成后的 `result.frame_sequence` 返回 `original_fps`、`parse_fps`、`frame_count`、`duration_ms`、`target_width`、帧宽高和 MinIO object prefix。每条 `FrameOut` 包含：

```json
{
  "frame_index": 0,
  "image_url": "http://...",
  "width": 960,
  "height": 540,
  "timestamp_ms": 0,
  "source_frame_number": 0
}
```

### 创建/更新模板

```json
{
  "name": "腹腔镜胆囊切除术",
  "color": "#06b6d4",
  "z_index": 0,
  "classes": [
    {
      "id": "cls-1",
      "name": "胆囊",
      "color": "#ffae00",
      "zIndex": 280,
      "category": "腹腔镜胆囊切除术"
    }
  ],
  "rules": []
}
```

### AI 推理请求体

前端 `predictMask()` 当前已适配后端 `PredictRequest`：

```json
{
  "image_id": 123,
  "model": "sam2.1_hiera_tiny",
  "prompt_type": "point",
  "prompt_data": {
    "points": [[0.5, 0.5]],
    "labels": [1]
  }
}
```

`prompt_type` 支持：

- `point`
- `box`
- `interactive`，用于 SAM 2 交互式细化，`prompt_data` 同时携带 `box`、累计 `points` 和 `labels`。
- `semantic` 当前被禁用；由于产品不提供文本提示，前端不会显示语义文本入口，后端收到 semantic 会返回 400。

SAM 2 点提示和 auto fallback 当前只采用最高分候选 mask，避免同一提示下多个备选 mask 被前端叠加显示。

工作区 SAM 2 请求包含反向点时，`CanvasArea` 会发送 `options.auto_filter_background=true` 和 `options.min_score=0.05`；如果负向点过滤后没有可用 polygon，前端会移除当前旧候选 mask 并要求重新框选或添加正向点。

当前 registry 暴露 `sam2.1_hiera_tiny`、`sam2.1_hiera_small`、`sam2.1_hiera_base_plus`、`sam2.1_hiera_large`，并兼容 `sam2` 作为 tiny 别名；发送 `model=sam3` 会返回 400 Unsupported model。SAM 3 源码文件保留在仓库中，但没有接入当前运行时模型列表。

可选 `options` 字段：

- `crop_to_prompt`：对 point/box/interactive prompt 按锚点或框附近区域裁剪后推理，再把 polygon 回映射到原图坐标。
- `auto_filter_background`：过滤低分结果，并移除包含负向点的 polygon。
- `min_score`：配合 `auto_filter_background` 使用的最低置信度阈值。

后端响应：

```json
{
  "polygons": [
    [[0.25, 0.25], [0.75, 0.25], [0.75, 0.75], [0.25, 0.75]]
  ],
  "scores": [0.5]
}
```

前端会把上面的 `polygons` 转成：

```json
{
  "masks": [
    {
      "pathData": "M 160 90 L 480 90 L 480 270 L 160 270 Z",
      "segmentation": [[160, 90, 480, 90, 480, 270, 160, 270]],
      "bbox": [160, 90, 320, 180]
    }
  ]
}
```

### 视频片段传播请求体

后端接口仍以单个 seed 为单位。工作区前端当前只提供一个“自动传播”按钮：当前打开帧作为参考帧，该帧全部 mask 作为 seed；用户设置传播起始帧和传播结束帧后，前端会在本地把多个 seed 或前后双向范围拆成多次顺序调用，避免同时启动多个视频 tracker。

单次调用示例：

```json
{
  "project_id": 1,
  "frame_id": 123,
  "model": "sam2.1_hiera_tiny",
  "direction": "forward",
  "max_frames": 30,
  "include_source": false,
  "save_annotations": true,
  "seed": {
    "polygons": [[[0.1, 0.1], [0.3, 0.1], [0.3, 0.3]]],
    "bbox": [0.1, 0.1, 0.2, 0.2],
    "label": "胆囊",
    "color": "#ff0000",
    "class_metadata": {"id": "c1", "name": "胆囊", "color": "#ff0000", "zIndex": 20},
    "template_id": 2
  }
}
```

SAM 2.1 变体使用对应 video predictor 的 mask seed 传播；`model=sam2` 会兼容归一化为 tiny，`model=sam3` 当前不支持。响应会返回已创建的 `annotations`，保存的 `mask_data.source` 为 `<model_id>_propagation`，前端回显时会把该字段保留到 `Mask.metadata`，用于把自动传播帧在时间进度条上标为浅蓝色。

## 已完成的接口对齐

- `updateProject()` 已从 `PUT` 改为 `PATCH`。
- `exportCoco()` 已从 `/api/export/coco/{projectId}` 改为 `/api/export/{projectId}/coco`。
- Canvas 已使用真实 `frame.id` 作为 `image_id`。
- 点和框坐标已转成后端需要的归一化坐标。
- 后端 `polygons` 已在前端转成 Konva 可渲染的 path。
- `saveAnnotation()` 已接入 `POST /api/ai/annotate`。
- `getProjectAnnotations()` 已接入 `GET /api/ai/annotations`。
- `updateAnnotation()` 已接入 `PATCH /api/ai/annotations/{annotationId}`。
- `deleteAnnotation()` 已接入 `DELETE /api/ai/annotations/{annotationId}`。
- `importGtMask()` 已接入 `POST /api/ai/import-gt-mask`，导入后端生成的 polygon 标注、原始 `gt_label_value` 和 seed point。
- `exportMasks()` 已接入 `GET /api/export/{projectId}/masks`。
- `parseMedia()` 已改为创建 Celery 后台任务，并返回 `ProcessingTask`。
- `getTask()` 已接入 `GET /api/tasks/{taskId}`。
- `cancelTask()` 已接入 `POST /api/tasks/{taskId}/cancel`。
- `retryTask()` 已接入 `POST /api/tasks/{taskId}/retry`。
- `getDashboardOverview()` 已从 `processing_tasks` 聚合解析队列。
- Dashboard 任务列表已展示 queued/running/success/failed/cancelled 任务，并可通过 `getTask()` 查看失败详情；`summary.parsing_task_count` 仍只统计 queued/running。
- 工作区导出按钮已调用 `exportCoco()` / `exportMasks()`，并会先保存未归档 mask。
- PNG mask ZIP 已包含每帧 `semantic_frame_*.png` 和 `semantic_classes.json`，重叠区域按 zIndex 裁决。

## 仍需处理的接口问题

- WebSocket 地址已从 `VITE_WS_PROGRESS_URL` 读取，未配置时从 `API_BASE_URL` 推导；部署时仍要确认浏览器能访问该地址。
- Celery worker 进度会写 PostgreSQL 任务表，同时发布到 Redis `seg:progress`；FastAPI 订阅后广播到 `/ws/progress`。
- 已保存标注目前支持分类级更新、polygon 顶点拖动、顶点删除、边中点插入、多 polygon 子区域选择编辑后的 PATCH 更新和整帧清空删除；复杂洞结构的专业编辑仍未实现。
