feat: 完善分割工作区交互与传播去重
功能增加：点击 Canvas mask 后，右侧语义分类树会按 classId/className/label 自动匹配分类，并滚动聚焦到对应分类按钮。
功能增加：工作区新增按起止帧批量清空片段遮罩，复用传播范围输入，范围内已保存标注走 DELETE /api/ai/annotations/{id}，本地 draft mask 同步移除。
功能增加：右侧语义分类树上方新增工作区 mask 透明度滑杆，写入 Zustand maskPreviewOpacity，Canvas mask 预览按该值渲染并保留选中加亮反馈。
功能增加：视频处理进度条记录最近自动传播区间，使用不同色系深浅渐变提示最近处理片段。
功能增加：工作区自动传播前会先保存 draft/dirty seed mask，使用稳定后端 source_annotation_id 入队，减少二次传播重复结果。
Bugfix：后端传播任务对旧临时 seed id、不同 SAM 2.1 权重结果做兼容清理；相同 seed 和相同权重才跳过，否则先删旧自动传播标注再重传。
Bugfix：修复 polygon 顶点拖拽结束后触发 Stage 平移导致画布中心偏移的问题，并补充测试环境对 drag target 的模拟。
Bugfix：工具提示会在数秒后自动隐藏，避免创建多边形/矩形等提示长期遮挡画布。
UI 调整：移除右侧面板顶部‘本体论与属性分类管理树’说明栏，减少无效占位。
UI 调整：左侧工具栏和右侧语义面板使用低对比 seg-scrollbar；左侧工具栏外扩滚动条槽位，避免滚动条挤占图标列。
UI 调整：工作区模型状态徽标改为紧凑显示，减少与传播权重选择重复；传播权重下拉改成深色背景和青色文字，避免灰底白字不可读。
UI 调整：缩略图状态框固定优先级，当前帧、人工/AI 标注帧、自动传播帧可用外框/内框组合同时表达。
测试：补充 VideoWorkspace、CanvasArea、FrameTimeline、OntologyInspector、ToolsPalette、useStore 和后端 test_ai 覆盖新增交互、传播去重、批量清空、透明度、滚动条和 UI 状态。
文档：同步更新 README、AGENTS 和 doc/03、doc/04、doc/07、doc/08、doc/09，记录当前功能、接口契约、需求设计冻结和测试覆盖。
This commit is contained in:
@@ -226,10 +226,10 @@ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
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3. 上传资源：视频走 `/api/media/upload`，只上传源文件并关联项目，不自动拆帧；DICOM 批量走 `/api/media/upload/dicom`。
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4. 生成帧入队：用户在项目库点击“生成帧”，选择目标 FPS 后前端调用 `/api/media/parse`；后端创建 `ProcessingTask` 并投递 Celery，接口支持 `parse_fps`、`max_frames` 和 `target_width` 标准帧序列参数；项目库和模板库的成功/失败短反馈使用非阻塞 `TransientNotice`，会自动消失。
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5. worker 执行：Celery worker 用 FFmpeg 优先拆视频帧，失败后用 OpenCV fallback，DICOM 使用 pydicom；视频帧按 `frame_%06d.jpg` 连续命名并记录 `timestamp_ms`、`source_frame_number` 和任务 `frame_sequence` 元数据。
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6. 帧展示：`VideoWorkspace.tsx` 调用 `/api/projects/{id}/frames`，`CanvasArea.tsx` 和 `FrameTimeline.tsx` 显示当前帧与时间轴缩略图；`CanvasArea` 会按容器和帧尺寸默认居中放大底图并保留边距；`FrameTimeline` 会根据已保存标注回显到 `Mask.metadata` 的传播来源，把自动传播生成的帧在视频处理进度条显示为蓝色区段，人工/AI 标注帧显示红色竖线；视频处理进度条和红/蓝标识可点击跳转到对应帧；底部缩略图中人工/AI 标注帧用红色边框、自动传播/推理帧用蓝色边框，当前帧仍以青色外框高亮优先；若当前帧同时是人工/AI 标注帧，则在青色外框内增加红色内描边；只有进入自动传播范围选择模式时，播放进度条和视频处理进度条才显示黄色范围框，并可点击/拖拽选择传播起止帧；前端 `Frame` 会保留后端返回的帧序列时间戳和源帧号。
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7. 手工标注：`CanvasArea.tsx` 支持多边形、矩形、圆、点区域和线段生成 polygon mask；多边形可按 Enter 或点击首节点闭合；绘制工具可在已有 mask 上继续落点；工具栏有“调整多边形”入口，左侧 `ToolsPalette` 使用紧凑垂直布局并在高度不足时自身滚动；点击 mask 后可按住顶点直接拖动并实时更新 polygon，也可删除 polygon 顶点、通过边中点或双击边界插入新顶点，并能选择编辑多 polygon mask 的单个子区域；选中整块 mask 可用 Delete/Backspace 删除，已保存 mask 会同步后端删除；区域合并/去除会隐藏编辑手柄并显示已选数量，第一个选中的主区域用黄色实线轮廓，后续参与合并/扣除的区域用红色虚线轮廓，使用 `polygon-clipping` 做 union/difference，内含去除结果用 even-odd 规则渲染 hole；Zustand 维护 `maskHistory/maskFuture` 支持撤销/重做。
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6. 帧展示：`VideoWorkspace.tsx` 调用 `/api/projects/{id}/frames`，`CanvasArea.tsx` 和 `FrameTimeline.tsx` 显示当前帧与时间轴缩略图；`CanvasArea` 会按容器和帧尺寸默认居中放大底图并保留边距；`FrameTimeline` 会根据已保存标注回显到 `Mask.metadata` 的传播来源，把自动传播生成的帧在视频处理进度条显示为蓝色区段，人工/AI 标注帧显示红色竖线；每次自动传播成功处理帧后，`VideoWorkspace` 会把本次传播范围作为当前会话历史片段传给 `FrameTimeline`，在视频处理进度条上叠加不同色系的深到浅渐变条；视频处理进度条和红/蓝标识可点击跳转到对应帧；底部缩略图中人工/AI 标注帧用红色边框、自动传播/推理帧用蓝色边框，同一帧同时具备两种状态时红色标注边框优先保留，蓝色传播状态以内描边表达；当前帧仍以青色外框高亮优先；若当前帧同时是人工/AI 标注帧，则在青色外框内增加红色内描边，固定为外层当前帧、内层人工/AI 标注；只有进入自动传播范围选择模式时，播放进度条和视频处理进度条才显示黄色范围框，并可点击/拖拽选择传播起止帧；前端 `Frame` 会保留后端返回的帧序列时间戳和源帧号。
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7. 手工标注：`CanvasArea.tsx` 支持多边形、矩形、圆、点区域和线段生成 polygon mask；多边形可按 Enter 或点击首节点闭合；绘制工具可在已有 mask 上继续落点；Canvas 左上角工具上下文提示会在切换工具或操作状态变化时短暂显示，数秒后自动隐藏，避免长期遮挡底图；工具栏有“调整多边形”入口，左侧 `ToolsPalette` 使用紧凑垂直布局并在高度不足时自身滚动；点击 mask 后可按住顶点直接拖动并实时更新 polygon，顶点/seed point 拖拽结束不会触发 Stage 平移或重置 Canvas 视口；也可删除 polygon 顶点、通过边中点或双击边界插入新顶点，并能选择编辑多 polygon mask 的单个子区域；选中整块 mask 可用 Delete/Backspace 删除，已保存 mask 会同步后端删除；区域合并/去除会隐藏编辑手柄并显示已选数量，第一个选中的主区域用黄色实线轮廓，后续参与合并/扣除的区域用红色虚线轮廓，使用 `polygon-clipping` 做 union/difference，内含去除结果用 even-odd 规则渲染 hole；Zustand 维护 `maskHistory/maskFuture` 支持撤销/重做。
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8. AI 分割：前端工具包括 SAM 2.1 变体选择、正向点、反向点和框选；AI 画布会按容器和当前帧尺寸默认居中放大底图并保留边距；工作区和 AI 页面都可点击已有提示点删除单点，AI 页面也可删除最近锚点、删除选中候选或清空本页锚点；这些删除入口会限制在当前提示点/本页 AI 候选范围内，避免误删工作区已有 mask。SAM 2.1 框选会建立候选 mask，后续正/反点通过 `interactive` prompt 携带原始框和累计点细化同一个候选 mask；AI 页面框选会先固化 `promptBox`，执行分割时只框选发送 `box` prompt，框选后继续加正/反点发送 `interactive` prompt；重复执行高精度分割会替换上一次 AI 页候选，只保留最新一个候选。包含反向点时工作区会传 `options.auto_filter_background=true` 和 `min_score=0.05`，如果后端过滤为空则移除旧候选 mask。后端 `ai.py` 期望按 `image_id`、`prompt_type`、`prompt_data`、`model` 和可选 `options` 调用 SAM registry。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；`model=sam3` 会被拒绝，`semantic` 文本提示也被禁用。SAM 2.1 支持点/框/interactive/自动分割和 video predictor 传播；多候选默认只采用最高分区域，避免重叠候选同时显示；AI 页面只渲染本页最新生成的候选 mask，不会把工作区已有 mask 带入 AI 画布；AI 页面生成的 mask 会写入全局 `masks` 并自动选中，右侧分类树可直接改标签，推送到工作区会切到“调整多边形”并保留选择。`options.crop_to_prompt` 可对点/框/interactive prompt 做局部裁剪推理并回映射，`options.auto_filter_background` 可按分数和负向点过滤结果。
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9. 视频片段传播：工作区以当前打开帧作为参考帧，使用该帧全部 mask 作为 seed，并用传播起始帧和传播结束帧指定追踪范围；用户可直接修改数字框，也可点击“自动传播”进入时间轴范围选择模式，在播放进度条或视频处理进度条上点击/拖拽选择范围，再点击“开始传播”。工作区顶栏有独立“传播权重”选择器，可为本次传播二次选择 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 权重，不提供 SAM2/SAM3 家族切换，也不影响 AI 单帧分割权重；前端会按传播权重 id、seed mask、seed 来源 id 和前/后方向组装 `steps` 并调用 `POST /api/ai/propagate/task` 创建 `propagate_masks` 后台任务；后端入队时会规范化/校验权重 id 并把规范化后的 id 写入任务 payload/result；Celery worker 顺序执行各 step，避免多个视频 tracker 并发抢占 GPU；每个 step 会根据 seed 来源 id、权重、方向和 seed 签名做幂等判断，未改变的 seed 直接跳过，已改变的 seed 会先删除同源旧自动传播标注再重传；后端按项目帧序列下载片段帧，当前使用所选 SAM 2.1 权重变体的 `SAM2VideoPredictor.add_new_mask()` + `propagate_in_video()`，并把后续帧结果保存为 `Annotation`。工作区轮询 `GET /api/tasks/{task_id}` 展示进度并刷新标注，Dashboard 也能显示/取消/重试传播任务。
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9. 视频片段传播：工作区以当前打开帧作为参考帧，使用该帧全部 mask 作为 seed，并用传播起始帧和传播结束帧指定追踪范围；用户可直接修改数字框，也可点击“自动传播”进入时间轴范围选择模式，在播放进度条或视频处理进度条上点击/拖拽选择范围，再点击“开始传播”。工作区顶栏有独立“传播权重”选择器，可为本次传播二次选择 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 权重，不提供 SAM2/SAM3 家族切换，也不影响 AI 单帧分割权重；前端提交传播前会先保存当前项目中的 draft/dirty mask，使 seed 优先带稳定的后端 `source_annotation_id`，再按传播权重 id、seed mask、seed 来源 id 和前/后方向组装 `steps` 并调用 `POST /api/ai/propagate/task` 创建 `propagate_masks` 后台任务；后端入队时会规范化/校验权重 id 并把规范化后的 id 写入任务 payload/result；Celery worker 顺序执行各 step，避免多个视频 tracker 并发抢占 GPU；每个 step 会根据 seed 来源 id、方向和 seed 签名做幂等判断，同权重且未改变的 seed 直接跳过，已改变或换用其他权重的 seed 会先删除同源旧自动传播标注再重传；旧版本用前端临时 `source_mask_id` 生成的传播标注会按同一参考帧、方向和语义信息兼容清理；后端按项目帧序列下载片段帧，当前使用所选 SAM 2.1 权重变体的 `SAM2VideoPredictor.add_new_mask()` + `propagate_in_video()`，并把后续帧结果保存为 `Annotation`。工作区轮询 `GET /api/tasks/{task_id}` 展示进度并刷新标注，Dashboard 也能显示/取消/重试传播任务。
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10. GT 导入：工作区“导入 GT Mask”调用 `/api/ai/import-gt-mask`；后端按非零像素值和连通域生成 polygon 标注，并用 distance transform 生成 seed point；前端回显 seed point，拖动后可归档更新。
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11. 模板管理：`TemplateRegistry.tsx` 管理分类、颜色和 z-index；`OntologyInspector.tsx` 在工作区显示当前模板分类树。
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12. 导出：后端支持 COCO JSON 和 PNG mask ZIP 导出；PNG ZIP 包含单标注 mask、按 zIndex 融合的语义 mask 和 `semantic_classes.json`。
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@@ -246,7 +246,7 @@ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
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- 前端 `importGtMask()` 已对齐后端 `/api/ai/import-gt-mask`；工作区“导入 GT Mask”会导入后端生成的多类别标注和 seed point 并回显。
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- 前端 `exportCoco()` 已对齐后端 `/api/export/{project_id}/coco`；前端 `exportMasks()` 已对齐后端 `/api/export/{project_id}/masks`；工作区导出按钮会先保存当前待归档 mask。
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- 工作区“结构化归档保存”按钮已接入 `POST /api/ai/annotate` 和 `PATCH /api/ai/annotations/{id}`；加载工作区时会通过 `GET /api/ai/annotations` 回显已保存标注。
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- 工作区“自动传播”按钮已接入 `POST /api/ai/propagate/task`；若用户尚未显式设置范围，第一次点击会进入时间轴范围选择模式，第二次点击“开始传播”才提交后台任务；当前启用所选 SAM 2.1 变体的视频 predictor 后台任务，运行中轮询任务进度，完成后刷新后端已保存标注；同步 `POST /api/ai/propagate` 仍作为单 seed 兼容接口保留。
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- 工作区“自动传播”按钮已接入 `POST /api/ai/propagate/task`；若用户尚未显式设置范围，第一次点击会进入时间轴范围选择模式，第二次点击“开始传播”才提交后台任务；当前启用所选 SAM 2.1 变体的视频 predictor 后台任务，运行中轮询任务进度，完成后刷新后端已保存标注；工作区顶栏模型状态用紧凑 GPU/CPU 徽标，具体 SAM 2.1 传播权重由旁边下拉选择；同步 `POST /api/ai/propagate` 仍作为单 seed 兼容接口保留。
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- 工作区顶栏短状态会自动消失；保存、导出、导入 GT、传播进行中和无帧项目提示会保留到状态变化。
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- 工作区“清空遮罩”会调用 `DELETE /api/ai/annotations/{id}` 删除当前帧已保存标注，并清空当前帧本地 mask。
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- 项目状态已统一为 `pending`、`parsing`、`ready`、`error`；前端 `src/lib/api.ts` 会兼容归一化旧库中可能存在的 `Ready`、`Parsing`、`Error`。
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@@ -470,7 +470,7 @@ pip install -e . --no-build-isolation
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- 工作区点选/框选会使用当前帧的数据库 `frame.id` 调用 `/api/ai/predict`。
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- 工作区 SAM 2.1 交互式细化包含反向点时会启用后端背景过滤；若反向点排除了当前候选区域并返回空结果，前端会移除旧候选 mask。
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- AI 页面只显示本页最新生成的 SAM 2.1 候选，不会把工作区已有 mask 带入 AI 画布；重复执行高精度分割会替换上一次 AI 页候选；新生成 mask 会写入全局 `masks` 并自动选中，右侧分类树可直接给生成结果换标签，“推送至工作区编辑”会切回工作区的多边形调整工具并保留选择。
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- 工作区传播功能会使用当前打开参考帧的全部 mask 作为 seed，按用户设置的传播起始帧和传播结束帧向前/向后追踪；用户可直接修改数字框，也可先点击“自动传播”进入时间轴范围选择模式，在播放进度条或视频处理进度条上点击/拖拽选择范围，再点击“开始传播”。工作区顶栏可单独选择本次传播使用的 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 权重，不提供 SAM2/SAM3 家族切换；前端会把传播权重 id、seed、seed 来源 id 和方向组装为 `/api/ai/propagate/task` 后台任务。后端入队时会规范化/校验权重 id，并把规范化后的 id 写入任务 payload/result；worker 会按 seed 来源、权重、方向和 seed 签名去重，未改变的 mask 二次传播时直接跳过，已改变的 mask 会先删除同源旧自动传播标注再重传，避免同一个 mask 传播两次产生重叠。任务进度写入 `processing_tasks` 并可在 Dashboard 查看/取消/重试，工作区轮询任务状态并刷新已保存标注。传播结果回显后，视频处理进度条会把自动传播生成的帧区段标为蓝色，人工/AI 标注帧显示为红色竖线；普通状态下点击视频处理进度条或红/蓝帧标识可跳转到对应帧，底部缩略图也会用红色边框标识人工/AI 标注帧、蓝色边框标识传播/推理帧；当前帧如果同时是人工/AI 标注帧，会显示青色外框加红色内描边。
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- 工作区传播功能会使用当前打开参考帧的全部 mask 作为 seed，按用户设置的传播起始帧和传播结束帧向前/向后追踪；用户可直接修改数字框，也可先点击“自动传播”进入时间轴范围选择模式，在播放进度条或视频处理进度条上点击/拖拽选择范围，再点击“开始传播”。工作区顶栏可单独选择本次传播使用的 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 权重，不提供 SAM2/SAM3 家族切换；前端提交传播前会先保存当前项目中的 draft/dirty mask，使 seed 优先携带稳定的后端 `source_annotation_id`，再把传播权重 id、seed、seed 来源 id 和方向组装为 `/api/ai/propagate/task` 后台任务。后端入队时会规范化/校验权重 id，并把规范化后的 id 写入任务 payload/result；worker 会按 seed 来源、方向和 seed 签名去重，同权重且未改变的 mask 二次传播时直接跳过，已改变或换用其他权重的 mask 会先删除同源旧自动传播标注再重传；旧版本使用前端临时 `source_mask_id` 生成的传播结果会按同一参考帧、方向和语义信息兼容清理，避免同一个 mask 传播两次产生重叠。任务进度写入 `processing_tasks` 并可在 Dashboard 查看/取消/重试，工作区轮询任务状态并刷新已保存标注。传播结果回显后，视频处理进度条会把自动传播生成的帧区段标为蓝色，人工/AI 标注帧显示为红色竖线；每次自动传播成功处理过的范围会在当前会话中额外叠加不同色系的深到浅渐变片段，用于辨认最近处理过哪一段视频；普通状态下点击视频处理进度条或红/蓝帧标识可跳转到对应帧，底部缩略图也会用红色边框标识人工/AI 标注帧、蓝色边框标识传播/推理帧；如果同一帧同时有人工作业和传播结果，红色人工/AI 标注框优先保留，蓝色传播状态以内描边表达；当前帧如果同时是人工/AI 标注帧，会显示青色外框加红色内描边，固定为外层当前帧、内层标注框。
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- 前端 `exportCoco()` 已对齐到 `/api/export/{projectId}/coco`。
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- 工作区“导出 JSON 标注集”和“导出 PNG Mask ZIP”按钮已绑定下载流程；导出前会先保存当前待归档的前端 mask。
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- 工作区“导入 GT Mask”按钮已绑定 `/api/ai/import-gt-mask`，导入后会刷新并回显已保存标注和 seed point。
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@@ -131,22 +131,25 @@ def _legacy_seed_matches(mask_data: dict[str, Any], seed: dict[str, Any]) -> boo
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)
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||||
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||||
def _source_model_matches(mask_data: dict[str, Any], model_id: str) -> bool:
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return str(mask_data.get("source") or "") == f"{model_id}_propagation"
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||||
def _is_propagation_annotation(
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||||
annotation: Annotation,
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model_id: str,
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||||
source_frame: Frame,
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||||
seed_key: str,
|
||||
seed: dict[str, Any],
|
||||
) -> bool:
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||||
mask_data = annotation.mask_data or {}
|
||||
source = str(mask_data.get("source") or "")
|
||||
if source != f"{model_id}_propagation":
|
||||
if not source.endswith("_propagation"):
|
||||
return False
|
||||
if int(mask_data.get("propagated_from_frame_id") or 0) != int(source_frame.id):
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||||
return False
|
||||
previous_seed_key = mask_data.get("propagation_seed_key")
|
||||
if previous_seed_key is not None:
|
||||
return previous_seed_key == seed_key
|
||||
return previous_seed_key == seed_key or _legacy_seed_matches(mask_data, seed)
|
||||
return _legacy_seed_matches(mask_data, seed)
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||||
|
||||
|
||||
@@ -173,10 +176,14 @@ def _prepare_seed_propagation(
|
||||
)
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||||
matching = [
|
||||
annotation for annotation in previous_annotations
|
||||
if _is_propagation_annotation(annotation, model_id, source_frame, seed_key, seed)
|
||||
if _is_propagation_annotation(annotation, source_frame, seed_key, seed)
|
||||
and _direction_matches(annotation.mask_data or {}, direction)
|
||||
]
|
||||
if matching and all((annotation.mask_data or {}).get("propagation_seed_signature") == seed_signature for annotation in matching):
|
||||
if matching and all(
|
||||
(annotation.mask_data or {}).get("propagation_seed_signature") == seed_signature
|
||||
and _source_model_matches(annotation.mask_data or {}, model_id)
|
||||
for annotation in matching
|
||||
):
|
||||
return {
|
||||
"skip": True,
|
||||
"seed_key": seed_key,
|
||||
|
||||
@@ -536,6 +536,84 @@ def test_propagation_task_runner_skips_unchanged_seed_and_replaces_changed_seed(
|
||||
assert annotations[0].mask_data["source_annotation_id"] == 7
|
||||
|
||||
|
||||
def test_propagation_task_runner_replaces_legacy_or_different_weight_results(client, db_session, monkeypatch):
|
||||
project = client.post("/api/projects", json={"name": "Propagation Legacy Cleanup"}).json()
|
||||
frames = [
|
||||
client.post(f"/api/projects/{project['id']}/frames", json={
|
||||
"project_id": project["id"],
|
||||
"frame_index": idx,
|
||||
"image_url": f"frames/{idx}.jpg",
|
||||
"width": 640,
|
||||
"height": 360,
|
||||
}).json()
|
||||
for idx in range(2)
|
||||
]
|
||||
|
||||
seed_polygon = [[0.1, 0.1], [0.2, 0.1], [0.2, 0.2]]
|
||||
output_polygon = [[0.15, 0.15], [0.25, 0.15], [0.25, 0.25]]
|
||||
|
||||
db_session.add(Annotation(
|
||||
project_id=project["id"],
|
||||
frame_id=frames[1]["id"],
|
||||
mask_data={
|
||||
"polygons": [[[0.12, 0.12], [0.22, 0.12], [0.22, 0.22]]],
|
||||
"label": "胆囊",
|
||||
"color": "#ff0000",
|
||||
"source": "sam2.1_hiera_tiny_propagation",
|
||||
"propagated_from_frame_id": frames[0]["id"],
|
||||
"propagation_seed_key": "mask:temporary-front-end-id",
|
||||
"propagation_direction": "forward",
|
||||
},
|
||||
bbox=[0.12, 0.12, 0.1, 0.1],
|
||||
))
|
||||
db_session.commit()
|
||||
|
||||
task = ProcessingTask(
|
||||
task_type="propagate_masks",
|
||||
status="queued",
|
||||
progress=0,
|
||||
project_id=project["id"],
|
||||
payload={
|
||||
"project_id": project["id"],
|
||||
"frame_id": frames[0]["id"],
|
||||
"model": "sam2.1_hiera_small",
|
||||
"include_source": False,
|
||||
"save_annotations": True,
|
||||
"steps": [{
|
||||
"direction": "forward",
|
||||
"max_frames": 2,
|
||||
"seed": {
|
||||
"polygons": [seed_polygon],
|
||||
"label": "胆囊",
|
||||
"color": "#ff0000",
|
||||
"source_annotation_id": 7,
|
||||
"source_mask_id": "annotation-7",
|
||||
},
|
||||
}],
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
db_session.add(task)
|
||||
db_session.commit()
|
||||
db_session.refresh(task)
|
||||
|
||||
monkeypatch.setattr("services.propagation_task_runner.download_file", lambda object_name: b"jpeg")
|
||||
monkeypatch.setattr("services.propagation_task_runner.publish_task_progress_event", lambda event_task: None)
|
||||
monkeypatch.setattr("services.propagation_task_runner.sam_registry.propagate_video", lambda model, frame_paths, source_frame_index, seed, direction, max_frames: [
|
||||
{"frame_index": 0, "polygons": [seed["polygons"][0]], "scores": [0.9]},
|
||||
{"frame_index": 1, "polygons": [output_polygon], "scores": [0.8]},
|
||||
])
|
||||
|
||||
result = run_propagate_project_task(db_session, task.id)
|
||||
|
||||
assert result["created_annotation_count"] == 1
|
||||
assert result["deleted_annotation_count"] == 1
|
||||
annotations = db_session.query(Annotation).filter(Annotation.project_id == project["id"]).all()
|
||||
assert len(annotations) == 1
|
||||
assert annotations[0].mask_data["source"] == "sam2.1_hiera_small_propagation"
|
||||
assert annotations[0].mask_data["source_annotation_id"] == 7
|
||||
assert annotations[0].mask_data["polygons"] == [output_polygon]
|
||||
|
||||
|
||||
def test_predict_validation_errors(client, monkeypatch):
|
||||
project, _, _ = _create_project_and_frame(client)
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -63,12 +63,13 @@
|
||||
| 顶栏操作提示 | 真实可用 | 保存、导出、传播范围选择等短反馈会自动消失；保存/导出/传播进行中和无帧项目提示会保留到状态变化 |
|
||||
| 自动加载项目帧 | 真实可用 | 调用 `GET /api/projects/{id}/frames` |
|
||||
| 无帧项目提示 | 真实可用 | 如果 `video_path` 存在但无帧，只提示回到项目库生成帧，不自动创建拆帧任务 |
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| SAM 模型状态徽标 | 真实可用 | 调用 `GET /api/ai/models/status`，显示当前启用的 SAM 2 与 GPU 状态 |
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| SAM 模型状态徽标 | 真实可用 | 工作区顶栏使用紧凑 GPU/CPU 状态徽标，避免和旁边的“传播权重”下拉重复显示 SAM 2.1 变体名称；悬停仍可查看模型状态说明 |
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| 已保存标注回显 | 真实可用 | 加载工作区帧后调用 `GET /api/ai/annotations` 并渲染已保存 mask；回显时保留当前项目帧里尚未保存的 AI/手工 draft mask，避免从 AI 页推送的候选被覆盖 |
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| “导出 JSON 标注集”按钮 | 真实可用 | 导出前会保存未归档 mask，然后调用 `exportCoco()` 下载 JSON |
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| “导出 PNG Mask ZIP”按钮 | 真实可用 | 导出前会保存未归档 mask，然后调用 `GET /api/export/{project_id}/masks` 下载 ZIP；后端同时包含单标注 mask、每帧语义融合 mask 和 `semantic_classes.json` |
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| “导入 GT Mask”按钮 | 真实可用 | 选择图片后调用 `POST /api/ai/import-gt-mask`，后端按非零像素值和连通域生成 polygon 标注与距离变换 seed point，再回显到工作区 |
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| 参考帧/起止帧/传播权重/自动传播 | 真实可用 | 当前打开帧即参考帧，前端会使用该帧全部 mask 作为 seed；工作区顶栏有独立“传播权重”下拉，可在传播前二次选择 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 权重，不提供 SAM2/SAM3 家族切换，不影响 AI 智能分割页的单帧推理权重选择；如果用户尚未显式设置范围，点击“自动传播”会先进入时间轴范围选择模式，播放进度条和视频处理进度条都可点击/拖拽回填传播起始帧和传播结束帧，再点击“开始传播”提交；用户也可直接改数字框后点击按钮传播。提交后前端把传播权重 id、seed mask、seed 来源 id 和前/后方向步骤提交到 `POST /api/ai/propagate/task`，后端先规范化/校验权重 id，再创建 `processing_tasks` 并由 Celery 执行对应 SAM 2.1 video predictor；worker 会按 seed 来源和几何/语义签名做幂等判断，未改变的 seed 直接跳过，已改变的 seed 会先删除同源旧自动传播标注再重新传播，避免重复传播产生重叠 mask；传播中顶栏显示任务进度、已处理帧次、删除旧区域数和已保存区域数，前端轮询 `GET /api/tasks/{task_id}` 并刷新已保存标注；任务可取消，若完成后 0 个新区域会明确提示没有生成新 mask 或已跳过未改变 mask |
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| 参考帧/起止帧/传播权重/自动传播 | 真实可用 | 当前打开帧即参考帧，前端会使用该帧全部 mask 作为 seed；工作区顶栏有独立“传播权重”下拉，可在传播前二次选择 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 权重，不提供 SAM2/SAM3 家族切换，不影响 AI 智能分割页的单帧推理权重选择；传播权重下拉使用深色背景和青色文字，避免默认灰底白字不可读；如果用户尚未显式设置范围，点击“自动传播”会先进入时间轴范围选择模式，播放进度条和视频处理进度条都可点击/拖拽回填传播起始帧和传播结束帧，再点击“开始传播”提交；用户也可直接改数字框后点击按钮传播。提交后前端把传播权重 id、seed mask、seed 来源 id 和前/后方向步骤提交到 `POST /api/ai/propagate/task`，后端先规范化/校验权重 id，再创建 `processing_tasks` 并由 Celery 执行对应 SAM 2.1 video predictor；worker 会按 seed 来源和几何/语义签名做幂等判断，未改变的 seed 直接跳过，已改变的 seed 会先删除同源旧自动传播标注再重新传播，避免重复传播产生重叠 mask；传播中顶栏显示任务进度、已处理帧次、删除旧区域数和已保存区域数，前端轮询 `GET /api/tasks/{task_id}` 并刷新已保存标注；任务可取消，若完成后 0 个新区域会明确提示没有生成新 mask 或已跳过未改变 mask |
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| 清空片段遮罩 | 真实可用 | 复用顶栏传播起始帧/结束帧作为视频片段范围，点击“清空片段遮罩”后会删除该帧段内所有本地 draft mask，并对已保存 mask 调用 `DELETE /api/ai/annotations/{annotation_id}` 删除后端标注；不在范围内的 mask 和选区会保留 |
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| “结构化归档保存”按钮 | 真实可用 | 未保存 mask 写入 `POST /api/ai/annotate`；dirty mask 写入 `PATCH /api/ai/annotations/{id}`；保存成功后会重新拉取后端标注，并用 saved annotation 替换本次提交的 draft mask，避免仍显示未保存 |
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## CanvasArea 画布
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@@ -83,9 +84,10 @@
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| 框选 | 真实可用 | UI 能画框，并把框坐标归一化后调用后端推理；结果需点击归档保存才持久化 |
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| AI 推理中提示 | 真实可用 | 请求期间会显示 |
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| 手工多边形/矩形/圆/点/线 | 真实可用 | 多边形点击取点后可按 Enter 完成，也可在三点后点击首节点闭合；矩形/圆/线拖拽生成 polygon；点工具生成小区域；绘制工具可在已有 mask 上继续落点；均写入 `Mask.segmentation`，可归档保存 |
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| 画布上下文提示 | 真实可用 | 切换到多边形、矩形、圆、线、点、正/反向选点、框选、区域合并/去除、调整多边形等隐性操作工具时，画布左上角显示当前工具的完成/取消/选择顺序提示 |
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| 画布上下文提示 | 真实可用 | 切换到多边形、矩形、圆、线、点、正/反向选点、框选、区域合并/去除、调整多边形等隐性操作工具时，画布左上角显示当前工具的完成/取消/选择顺序提示；提示会在数秒后自动隐藏，避免长期遮挡待编辑图像，工具或操作状态变化时会重新出现 |
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| Mask 渲染 | 真实可用 | 前端会把推理、手工绘制、GT 导入和已保存标注转成 Konva `pathData` 渲染 |
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| Polygon 逐点编辑 / 删除 | 真实可用 | 点击 mask 后显示 polygon 顶点；按住顶点即可直接拖动并实时重算 `pathData/segmentation/bbox/area`，不需要先单击选中顶点，已保存 mask 标为 dirty；选中顶点后 Delete/Backspace 可删点但保留至少三点；选中 mask 但未选中顶点时 Delete/Backspace 删除整个 mask，已保存 mask 会同步调用后端删除 |
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| Mask 透明度 | 真实可用 | 右侧语义分类树上方的“遮罩透明度”滑杆写入全局 `maskPreviewOpacity`，Canvas 使用该值调整所有工作区 mask 预览透明度，选中 mask 会在该基础上略微加亮 |
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| Polygon 逐点编辑 / 删除 | 真实可用 | 点击 mask 后显示 polygon 顶点；按住顶点即可直接拖动并实时重算 `pathData/segmentation/bbox/area`，不需要先单击选中顶点，已保存 mask 标为 dirty；顶点拖拽结束不会触发 Stage 平移，Canvas 当前缩放和位置保持不变；选中顶点后 Delete/Backspace 可删点但保留至少三点；选中 mask 但未选中顶点时 Delete/Backspace 删除整个 mask，已保存 mask 会同步调用后端删除 |
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| GT seed point 回显/编辑 | 真实可用 | 已保存标注的 `points` 会显示为黄色 seed 点；拖动后标记为 dirty，归档保存会更新后端 |
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| 应用分类 | 真实可用 | Canvas 右下角按钮可将当前选择的模板分类应用到本帧 mask；右侧语义分类树点击分类时会优先改当前已选 mask，并把已选 mask 移到前端渲染最上层方便继续编辑；已保存 mask 会标为 dirty，归档保存时更新后端 |
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| 清空遮罩 | 真实可用 | 工作区中会删除当前帧已保存标注并清空当前帧本地 mask |
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@@ -103,17 +105,17 @@
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| 正向选点/反向选点/框选 | 部分可用 | 会影响 Canvas 交互，并能触发已对齐的 AI 推理接口；点击工作区内已有 SAM 提示点会优先删除该提示点并重新推理，不会冒泡成新增提示点或 mask 选择 |
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| 魔法棒 SAM 触发 | 部分可用 | 切到 AI 页面；不是直接执行推理 |
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| 撤销/重做 | 真实可用 | 绑定 Zustand `maskHistory/maskFuture`，支持工作区顶栏按钮、工具栏按钮、AI 页按钮和快捷键 `Ctrl/Cmd+Z`、`Ctrl/Cmd+Shift+Z`、`Ctrl/Cmd+Y`；输入框聚焦时不拦截快捷键 |
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| 紧凑/滚动布局 | 真实可用 | 工具按钮使用较紧凑的垂直间距；左侧高度不足时工具栏自身出现纵向滚动，不挤压画布 |
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| 紧凑/滚动布局 | 真实可用 | 工具按钮使用较紧凑的垂直间距；左侧高度不足时工具栏自身出现纵向滚动，不挤压画布；外层工具栏扩展到 56px，按钮列仍固定 48px，滚动条占用右侧外扩空间，不挤占图标位置；滚动条使用 `seg-scrollbar`，默认低对比融入深色工具区，hover/focus 时才增强为青色提示 |
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## FrameTimeline 时间轴
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| 元素 | 状态 | 说明 |
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| 帧缩略图 | 真实可用 | 使用 `frames[].url` |
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| 点击缩略图跳帧 | 真实可用 | 调用 `setCurrentFrame(idx)`；非当前帧中，人工/AI 标注帧使用红色边框，自动传播/推理帧使用蓝色边框；当前帧仍用青色外框高亮优先，若当前帧同时是人工/AI 标注帧，则在青色外框内增加红色内描边，避免状态颜色互相覆盖 |
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| 点击缩略图跳帧 | 真实可用 | 调用 `setCurrentFrame(idx)`；非当前帧中，人工/AI 标注帧使用红色边框，自动传播/推理帧使用蓝色边框；同一帧同时有人工/AI 标注和自动传播结果时，红色标注边框优先保留，蓝色传播状态以内描边表达；当前帧仍用青色外框高亮优先，若当前帧同时是人工/AI 标注帧，则在青色外框内增加红色内描边，固定为外层当前帧、内层人工/AI 标注，避免状态颜色互相覆盖 |
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| 顶部 range 拖动 | 真实可用 | 改变当前帧 |
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| 具体时间显示 | 真实可用 | 根据项目 `parse_fps/original_fps` 显示当前时间和总时长，格式为 `mm:ss.cc` |
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| 播放进度条 / 视频处理进度条 | 真实可用 | 播放进度条位于上方，视频处理进度条位于下方；视频处理进度条普通状态下可点击跳转到对应帧；根据已保存标注回显的 `mask_data.source` / `propagated_from_frame_id` 识别自动传播生成的帧并显示蓝色区段，人工绘制或 AI 智能分割生成的帧显示红色竖线，红/蓝标识也可点击跳转到对应帧；未处理背景使用中性灰以和红/蓝标记区分；只有工作区进入自动传播范围选择模式时，两条进度条才显示 amber 选区，并可点击/拖拽选择起止帧 |
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| 播放进度条 / 视频处理进度条 | 真实可用 | 播放进度条位于上方，视频处理进度条位于下方；视频处理进度条普通状态下可点击跳转到对应帧；根据已保存标注回显的 `mask_data.source` / `propagated_from_frame_id` 识别自动传播生成的帧并显示蓝色区段，人工绘制或 AI 智能分割生成的帧显示红色竖线，红/蓝标识也可点击跳转到对应帧；每次自动传播成功处理帧后，工作区会在当前会话记录最近传播范围，并在视频处理进度条上叠加不同色系的深到浅渐变片段，辅助识别最近处理过的视频区间；未处理背景使用中性灰以和红/蓝/渐变标记区分；只有工作区进入自动传播范围选择模式时，两条进度条才显示 amber 选区，并可点击/拖拽选择起止帧 |
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| 播放/暂停 | 真实可用 | 当前代码按 `parse_fps/original_fps` 推进帧，最多 30fps |
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| 方向键切帧 | 真实可用 | 全局监听左右方向键切到上一帧/下一帧；焦点在 input、textarea、select 或 contentEditable 内时不会拦截 |
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@@ -122,7 +124,9 @@
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| 元素 | 状态 | 说明 |
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| 模板选择 | 部分可用 | 读取全局 templates，可切换 activeTemplateId |
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| 分类树展示 / 换标签 | 真实可用 | 显示当前模板 classes；点击分类会设为后续新 mask 的 activeClass，如果 Canvas 已选 mask，则同步更新已选 mask 的标签、颜色和 class 元数据，并把已选 mask 移到前端渲染最上层 |
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| 面板滚动条 | 真实可用 | 右侧本体/语义分类面板内容过长时自身滚动；滚动条使用 `seg-scrollbar`，默认低对比融入深色侧栏，hover/focus 时才增强显示 |
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| 面板标题 | 已简化 | 原“本体论与属性分类管理树”固定说明栏已移除，右侧面板直接展示模板、透明度和语义分类树 |
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| 分类树展示 / 换标签 | 真实可用 | 显示当前模板 classes；点击分类会设为后续新 mask 的 activeClass，如果 Canvas 已选 mask，则同步更新已选 mask 的标签、颜色和 class 元数据，并把已选 mask 移到前端渲染最上层；当用户在 Canvas 点击已有 mask 时，本面板会按 mask 的 class id / 名称自动切换模板、设置 active class，并滚动/聚焦到对应分类按钮 |
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| 添加自定义分类 | 真实可用 | 需要先选择模板；新增分类通过 `PATCH /api/templates/{id}` 写入后端模板 `mapping_rules.classes`，并同步全局模板 store |
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| 后端模型置信度 | 真实可用 | 选中 mask 后调用 `POST /api/ai/analyze-mask`，优先显示后端返回的模型分数；手工/导入 mask 无模型分数时显示“无模型分数” |
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| 后端拓扑锚点数量 | 真实可用 | 选中 mask 后调用 `POST /api/ai/analyze-mask`，由后端根据 seed points 或 polygon 顶点采样返回锚点数量 |
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@@ -280,7 +280,7 @@ SAM 2 点提示和 auto fallback 当前只采用最高分候选 mask，避免同
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```
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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`，用于在视频处理进度条上把自动传播帧显示为蓝色区段。
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后台任务入队接口会先规范化/校验 `model` 字段中的 SAM 2.1 权重 id，再把规范化后的权重 id 写入 `processing_tasks.payload.model`；前端 seed 会携带 `source_mask_id` 和可用时的 `source_annotation_id`，worker 保存传播结果时会写入 `propagation_seed_key`、`propagation_seed_signature` 和 `propagation_direction`。同一 seed、同一权重、同一方向再次传播时，如果签名未变化，worker 会跳过该 seed；如果签名变化，worker 会先删除旧自动传播标注再保存新结果。任务运行中/完成后会写入 `processing_tasks.result.model`、`completed_steps`、`processed_frame_count`、`created_annotation_count`、`deleted_annotation_count`、`skipped_seed_count` 和每个 step 的权重/方向/数量结果；前端通过 `GET /api/tasks/{task_id}` 轮询，Dashboard 同时可通过 Redis/WebSocket 进度流显示该任务。
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后台任务入队接口会先规范化/校验 `model` 字段中的 SAM 2.1 权重 id，再把规范化后的权重 id 写入 `processing_tasks.payload.model`；前端提交传播前会先保存当前项目中的 draft/dirty mask，使 seed 尽量携带稳定的 `source_annotation_id`，同时仍会携带 `source_mask_id`。worker 保存传播结果时会写入 `propagation_seed_key`、`propagation_seed_signature` 和 `propagation_direction`。同一 seed、同一权重、同一方向再次传播时，如果签名未变化，worker 会跳过该 seed；如果签名变化或本次改用其他 SAM 2.1 权重，worker 会先删除旧自动传播标注再保存新结果。对于旧版本只记录前端临时 `source_mask_id` 的传播结果，worker 会按同一参考帧、方向和 label/color/class 做兼容清理，避免保存后的 `source_annotation_id` 无法替换旧结果。任务运行中/完成后会写入 `processing_tasks.result.model`、`completed_steps`、`processed_frame_count`、`created_annotation_count`、`deleted_annotation_count`、`skipped_seed_count` 和每个 step 的权重/方向/数量结果；前端通过 `GET /api/tasks/{task_id}` 轮询，Dashboard 同时可通过 Redis/WebSocket 进度流显示该任务。
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## 已完成的接口对齐
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@@ -51,7 +51,7 @@
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- 时间轴支持缩略图点击切帧、range 拖动切帧、视频处理进度条点击切帧、人工/AI 标注帧和自动传播帧标识点击切帧、键盘左右方向键切帧、播放/暂停顺序推进帧。
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- 播放帧率使用项目 `parse_fps` 或 `original_fps`，限制在 1 到 30 FPS。
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- 时间轴显示当前帧时间和总时长，时间基准使用项目 `parse_fps` 或 `original_fps`，格式为 `mm:ss.cc`。
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- 时间轴顶部播放进度条只表达当前播放位置；其下方的视频处理进度条表达处理状态：人工绘制或 AI 智能分割生成的帧显示红色竖线，自动传播生成的帧显示蓝色区段，未处理背景使用中性灰以和标记保持明显区分。底部帧可视化栏中，人工/AI 标注帧缩略图边框为红色，自动传播/推理帧缩略图边框为蓝色，当前帧仍用青色外框高亮优先；如果当前帧同时是人工/AI 标注帧，则显示青色外框加红色内描边。
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- 时间轴顶部播放进度条只表达当前播放位置；其下方的视频处理进度条表达处理状态：人工绘制或 AI 智能分割生成的帧显示红色竖线，自动传播生成的帧显示蓝色区段，最近自动传播处理过的片段叠加不同色系的横向渐变条，片段内部随时间从深到浅，帮助识别最近处理范围；未处理背景使用中性灰以和标记保持明显区分。底部帧可视化栏中，人工/AI 标注帧缩略图边框为红色，自动传播/推理帧缩略图边框为蓝色，当前帧仍用青色外框高亮优先；如果同一帧既有人工/AI 标注又有自动传播结果，红色人工/AI 标注框优先保留，自动传播状态只作为蓝色内描边或次级提示；如果当前帧同时是人工/AI 标注帧，则显示青色外框加红色内描边，外层选中框和内层标注框顺序不能交换。
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- 自动传播提交前支持独立选择传播权重，范围限定为 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 四个权重变体；该选择只影响传播任务，不提供 SAM2/SAM3 家族切换，也不改变 AI 智能分割页的单帧推理权重。
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## R5 工具栏
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@@ -61,8 +61,9 @@
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- 魔法棒按钮切换到 AI 页面。
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- 多边形、矩形、圆、点、线工具会在 Canvas 上生成可保存的 polygon mask。
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- 多边形通过点击取点并按 Enter 完成，也支持三点后点击首节点闭合；矩形、圆、线通过拖拽生成；点工具生成小点区域。
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- 创建多边形、创建矩形、区域合并/去除、调整多边形等 Canvas 左上角上下文提示只作为短提示，切换工具或操作状态变化时显示，数秒后自动隐藏，避免长期遮挡待编辑图像；再次切换工具或操作状态变化会重新显示。
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- 绘制工具点击已有 mask 时应继续执行当前绘制动作，不应被 mask 选择逻辑吞掉。
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- 工具栏提供“调整多边形”工具，用户可以点击 mask 进入 polygon 顶点编辑态；按住顶点即可直接拖动并实时更新 mask 几何，不需要先单击选中顶点，已保存 mask 会标记为 dirty。
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- 工具栏提供“调整多边形”工具，用户可以点击 mask 进入 polygon 顶点编辑态；按住顶点即可直接拖动并实时更新 mask 几何，不需要先单击选中顶点，已保存 mask 会标记为 dirty；顶点和 seed point 等子节点拖拽不能冒泡成画布拖拽，编辑结束后 Canvas 当前缩放和平移视口必须保持不变。
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- 顶点编辑态显示边中点插入手柄；点击边中点会在该边中间新增顶点。
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- “调整多边形”工具下双击 polygon 边界时，会在最接近的线段上按双击位置新增顶点。
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- 顶点编辑态下选中顶点后可用 Delete/Backspace 删除顶点，但不会让 polygon 少于三点。
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@@ -102,11 +103,12 @@
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- 工作区传播功能以当前打开帧作为参考帧，并使用该帧全部 mask 作为 seed；用户不再选择“选中区域/当前帧全部”传播对象。
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- 工作区传播功能允许设置传播起始帧和传播结束帧；前端以当前参考帧为 seed，只向起止范围内位于参考帧之前和之后的帧传播，源帧不重复保存。
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- 工作区只保留一个“自动传播”按钮，点击后在指定范围内按前向/后向自动生成 mask。
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- 自动传播提交前，前端必须先保存当前项目中的 draft/dirty mask；参考帧 seed 优先使用后端 `annotation_id` 作为稳定来源，避免第一次用前端临时 id 传播、后续保存后无法替换旧传播结果。
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- 前端会把多个 seed 或双向范围拆成 `steps`，通过 `POST /api/ai/propagate/task` 创建 `propagate_masks` 后台任务，避免长 HTTP 请求卡在浏览器侧，同时避免并发抢占 GPU。
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- `POST /api/ai/propagate` 作为单 seed 同步兼容接口保留；`POST /api/ai/propagate/task` 是工作区自动传播使用的任务接口。两者当前支持四个 SAM 2.1 变体；兼容 `model=sam2` 并归一化为 tiny。SAM 2.1 使用官方 `SAM2VideoPredictor.add_new_mask()` 和 `propagate_in_video()`。
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- 自动传播任务写入 `processing_tasks`，前端轮询 `GET /api/tasks/{task_id}` 显示进度并刷新标注；Dashboard 也能看到该任务，任务可取消和重试。
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- 传播结果会写入后续帧 `annotations`，`mask_data.source` 标记为 `<model_id>_propagation`，并保留 label、color、class 元数据、seed 来源 id、seed 签名和传播方向。
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- 自动传播任务必须避免重复叠加：同一参考 seed、同一权重、同一方向且 seed 签名未变化时，worker 直接跳过；同一参考 seed 已变化时，worker 先删除对应旧自动传播标注，再保存新传播结果。
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- 自动传播任务必须避免重复叠加：同一参考 seed、同一权重、同一方向且 seed 签名未变化时，worker 直接跳过；同一参考 seed 已变化或用户改用其他 SAM 2.1 权重时，worker 先删除对应旧自动传播标注，再保存新传播结果；对早期只记录前端临时 `source_mask_id` 的旧传播结果，worker 会按同一参考帧、传播方向和语义信息做兼容清理。
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- AI 页面会对未放置点提示、后端错误和返回 0 个 mask 的情况显示明确反馈。
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- AI 参数支持 `crop_to_prompt`、`auto_filter_background` 和 `min_score`；点/框 prompt 可以裁剪局部区域推理并回映射结果，背景过滤会移除低分结果和包含负向点的 polygon。
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- 后端返回 `polygons` 和 `scores`。
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@@ -23,16 +23,16 @@
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| API 封装 | `src/lib/api.ts` | Axios 客户端、字段映射、AI 响应转换 |
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| 配置 | `src/lib/config.ts` | 推导 API 和 WebSocket 地址 |
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| WebSocket | `src/lib/websocket.ts` | 进度流连接、订阅、连接状态通知、心跳和重连 |
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| 模型状态 | `src/components/ModelStatusBadge.tsx` | 展示 GPU 与当前 SAM 模型真实可用状态 |
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| 模型状态 | `src/components/ModelStatusBadge.tsx` | 展示 GPU 与当前 SAM 模型真实可用状态；工作区顶栏使用 compact 形态，只显示 GPU/CPU 状态，具体传播权重由旁边下拉负责 |
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| 登录页 | `src/components/Login.tsx` | 调用登录 API，写入 store |
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| Dashboard | `src/components/Dashboard.tsx` | 展示统计、任务控制、失败详情和 WebSocket 进度消息 |
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| 项目库 | `src/components/ProjectLibrary.tsx` | 项目列表、新建、删除、导入视频/DICOM、显式生成帧 |
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| 工作区 | `src/components/VideoWorkspace.tsx` | 加载帧和模板，组织工具栏、Canvas、本体面板、时间轴 |
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| Canvas | `src/components/CanvasArea.tsx` | 显示帧、缩放平移、点/框提示、渲染 mask |
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| 工具栏 | `src/components/ToolsPalette.tsx` | 切换工具、跳转 AI 页面、触发 mask 撤销/重做；紧凑垂直布局，高度不足时自身滚动 |
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| 工作区顶栏 | `src/components/VideoWorkspace.tsx` | 保存/导出/传播/导入 GT、显式撤销/重做按钮和工作区快捷键 |
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| 时间轴 | `src/components/FrameTimeline.tsx` | 帧导航、播放进度、视频处理进度条、自动传播范围选择、左右方向键切帧、播放和当前/总时长显示 |
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| 本体面板 | `src/components/OntologyInspector.tsx` | 模板选择、分类树、后端自定义分类、mask 后端属性分析 |
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| 工具栏 | `src/components/ToolsPalette.tsx` | 切换工具、跳转 AI 页面、触发 mask 撤销/重做；紧凑垂直布局，高度不足时自身滚动；外层宽 56px，按钮列固定 48px，滚动条使用右侧外扩空间和低对比 `seg-scrollbar` |
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| 工作区顶栏 | `src/components/VideoWorkspace.tsx` | 保存/导出/传播/按起止帧批量清空遮罩/导入 GT、显式撤销/重做按钮和工作区快捷键 |
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| 时间轴 | `src/components/FrameTimeline.tsx` | 帧导航、播放进度、视频处理进度条、自动传播历史片段、自动传播范围选择、左右方向键切帧、播放和当前/总时长显示 |
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| 本体面板 | `src/components/OntologyInspector.tsx` | 模板选择、工作区 mask 透明度、分类树、后端自定义分类、mask 后端属性分析；内容过长时自身滚动，滚动条使用低对比 `seg-scrollbar` |
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| AI 页面 | `src/components/AISegmentation.tsx` | 独立 AI 推理视图，使用当前项目帧 |
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| 模板库 | `src/components/TemplateRegistry.tsx` | 模板 CRUD、分类编辑、导入、排序 |
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| 短提示浮层 | `src/components/TransientNotice.tsx` | 项目库和模板库的非阻塞成功/失败提示，自动消失 |
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@@ -108,9 +108,14 @@
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4. 工作区调用 `GET /api/ai/annotations` 回显已保存标注时，会替换当前项目帧中的已保存 mask，但保留没有 `annotationId` 的未保存 draft mask；这保证 AI 页推送到工作区的候选 mask 不会被异步回显覆盖，并会在合并完成后恢复仍然存在的已选 mask id。
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5. `CanvasArea` 会把全局 `selectedMaskIds` 中仍存在于当前帧的 id 同步回本地选区，避免帧初始化时的临时清空覆盖 AI 页推送过来的选中态。
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6. `CanvasArea` 根据容器和帧尺寸按 86% 适配比例计算初始 scale/position，使底图默认居中且尽量大，但保留画布边距；滚轮缩放和拖拽平移仍由用户后续控制。
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7. `FrameTimeline` 顶部播放进度条显示当前播放位置；其下方视频处理进度条根据 `Mask.metadata.source` / `propagated_from_frame_id` 计算自动传播帧并显示蓝色区段，对人工绘制或 AI 智能分割等非传播 mask 帧显示红色竖线。普通状态下，视频处理进度条可点击跳转到对应帧，红色人工/AI 标注帧和蓝色自动传播帧标识本身也可点击跳转。处理条未处理背景使用中性灰，和红色/蓝色标记保持明显区分。底部缩略图导航轴对非当前帧使用红色边框标识人工/AI 标注帧，使用蓝色边框标识自动传播/推理帧；当前帧使用青色外框高亮优先，若当前帧同时是人工/AI 标注帧，则以青色外框加红色内描边同时表达两个状态。工作区只有进入自动传播范围选择模式时，播放进度条和视频处理进度条才显示 amber 覆盖层，并可点击/拖拽设置传播起止帧。
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7. `FrameTimeline` 顶部播放进度条显示当前播放位置；其下方视频处理进度条根据 `Mask.metadata.source` / `propagated_from_frame_id` 计算自动传播帧并显示蓝色区段，对人工绘制或 AI 智能分割等非传播 mask 帧显示红色竖线。普通状态下，视频处理进度条可点击跳转到对应帧，红色人工/AI 标注帧和蓝色自动传播帧标识本身也可点击跳转。处理条未处理背景使用中性灰，和红色/蓝色标记保持明显区分。`VideoWorkspace` 会记录当前会话最近 8 次成功处理过的自动传播范围，并通过 `propagationHistory` 传给 `FrameTimeline`；时间轴会把这些片段叠加为不同色系的横向渐变条，片段内按视频时间从深到浅，较早片段降低透明度。底部缩略图导航轴对非当前帧使用红色边框标识人工/AI 标注帧，使用蓝色边框标识自动传播/推理帧；如果同一帧同时存在人工/AI 标注和自动传播结果，红色人工/AI 标注边框优先保留，自动传播状态只作为蓝色内描边。当前帧使用青色外框高亮优先，若当前帧同时是人工/AI 标注帧，则以青色外框加红色内描边同时表达两个状态，外层当前帧框和内层人工/AI 框的顺序固定。工作区只有进入自动传播范围选择模式时，播放进度条和视频处理进度条才显示 amber 覆盖层，并可点击/拖拽设置传播起止帧。
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8. 当前帧传入 `CanvasArea`。
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9. 工作区顶栏短状态文本会在空闲状态下自动消失；保存、导出、导入 GT 和传播任务运行中仍保留进度状态，无帧项目提示也会保留。
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10. 左侧工具栏和右侧本体/语义分类面板使用 `seg-scrollbar` 定制纵向滚动条；默认滚动条 thumb 低透明度融入深色背景，hover/focus 时增强为青色提示，避免系统默认滚动条在工具区中过于突兀。左侧工具栏额外保留右侧滚动条槽位，按钮列仍按原 48px 布局，避免滚动条和图标抢空间。
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11. 右侧面板不再显示“本体论与属性分类管理树”固定说明栏，直接展示实际可操作内容。
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12. 右侧“遮罩透明度”滑杆写入 Zustand `maskPreviewOpacity`，`CanvasArea` 用该值计算 mask group opacity；选中 mask 在基础透明度上加亮，方便保留选中反馈。
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13. Canvas 点击 mask 后，全局 `selectedMaskIds` 会同步到 `OntologyInspector`；本体面板按选中 mask 的 `classId`、`className/label` 和颜色匹配模板分类，自动设置 active class，并把分类按钮滚动/聚焦到可见区域。
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14. 工作区顶栏“清空片段遮罩”复用传播起始帧/结束帧输入作为范围；执行时对范围内已保存 mask 调用 `DELETE /api/ai/annotations/{id}`，同时移除范围内本地 draft mask 和被清空的选区，范围外 mask 保持不变。
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### AI 点/框推理
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@@ -144,22 +149,23 @@
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1. 用户在工作区打开一帧作为参考帧；该帧全部 mask 都会作为传播 seed，不再提供传播对象下拉。
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2. 用户可以直接修改传播起始帧/结束帧数字框，并可通过工作区顶栏“传播权重”下拉独立选择本次传播使用的 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 权重；该入口不提供 SAM2/SAM3 家族切换，默认跟随全局 AI 权重，用户手动选择后不再被 AI 页权重切换覆盖。
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3. `VideoWorkspace` 以当前参考帧为 seed，将起止帧拆成 `backward` 和/或 `forward` 两段；只包含当前帧时不传播。
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4. `VideoWorkspace` 用 `buildAnnotationPayload()` 把每个 seed mask 转成 normalized polygon、bbox、label、color、class 元数据、`source_mask_id` 和可用时的 `source_annotation_id`。
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5. 前端把传播权重 id、每个 seed、每个方向组装成 `steps`，一次调用 `POST /api/ai/propagate/task`，`include_source=false`、`save_annotations=true`；接口先规范化/校验 `model` 字段中的权重 id，再创建 `processing_tasks.task_type=propagate_masks` 并投递 Celery，避免长 HTTP 请求阻塞前端等待。
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6. `VideoWorkspace` 记录返回的 `task_id`，轮询 `GET /api/tasks/{task_id}` 显示任务 message、步骤进度、已处理帧次和已保存区域数；任务运行期间提供取消传播按钮，调用通用 `POST /api/tasks/{task_id}/cancel`。
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7. Celery worker 逐 step 顺序执行传播，避免多个视频 tracker 并发抢占 GPU；每个 step 开始/完成都会写入 `processing_tasks.progress/result/message` 并发布 Redis `seg:progress`，Dashboard 可同步显示。每个 step 开始前，worker 会用 seed 来源 id、规范化权重 id、传播方向和 seed 签名查找旧传播标注：签名相同则跳过该 seed；签名不同则先删除对应方向的旧自动传播标注，再执行新的 video predictor 传播。
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8. 后端按项目帧序列截取片段，下载对应帧到临时目录，并写成 `000000.jpg` 这类纯数字文件名；这是 `SAM2VideoPredictor` 对视频帧排序的要求，和项目库中持久化的 `frame_%06d.jpg` 对象名无关。
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9. `model` 为任一 SAM 2.1 权重变体时，`sam2_engine` 使用对应 checkpoint/config 加载 `SAM2VideoPredictor.add_new_mask()` 注入 seed mask，再用 `propagate_in_video()` 传播；`model=sam2` 会在入队时规范化为 tiny，任务 payload/result 会保留规范化后的权重 id；单个 SAM2 video predictor 调用内部暂不提供逐帧流式进度。
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10. `model=sam3` 当前不支持；SAM 3 video tracker 代码保留但没有接入产品路径。
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11. 后端把传播返回的 normalized polygon 保存为后续帧 `Annotation`，跳过源帧，`mask_data.source` 记录权重传播来源，同时写入 `propagation_seed_key`、`propagation_seed_signature`、`propagation_direction`、`source_annotation_id` 和 `source_mask_id` 供后续幂等传播判断。
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12. 前端轮询到已创建区域后刷新 `GET /api/ai/annotations` 并回显新标注；任务结束后如果后端返回 0 个新区域，工作区会明确提示没有生成新的 mask，若是未改变 seed 被跳过则提示未改变 mask 已跳过。`annotationToMask()` 会保留传播来源 metadata，供时间轴视频处理进度条显示蓝色传播区段。
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4. `VideoWorkspace` 在提交传播前会先调用现有归档保存链路保存当前项目中的 draft/dirty mask，并重新读取 store 中的回显结果；参考帧 seed 因此优先携带稳定的后端 `source_annotation_id`，避免用前端临时 mask id 生成传播结果后，二次传播无法找到旧结果。
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5. `VideoWorkspace` 用 `buildAnnotationPayload()` 把每个 seed mask 转成 normalized polygon、bbox、label、color、class 元数据、`source_mask_id` 和可用时的 `source_annotation_id`。
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6. 前端把传播权重 id、每个 seed、每个方向组装成 `steps`，一次调用 `POST /api/ai/propagate/task`，`include_source=false`、`save_annotations=true`；接口先规范化/校验 `model` 字段中的权重 id，再创建 `processing_tasks.task_type=propagate_masks` 并投递 Celery，避免长 HTTP 请求阻塞前端等待。
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7. `VideoWorkspace` 记录返回的 `task_id`，轮询 `GET /api/tasks/{task_id}` 显示任务 message、步骤进度、已处理帧次和已保存区域数；任务运行期间提供取消传播按钮，调用通用 `POST /api/tasks/{task_id}/cancel`。
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8. Celery worker 逐 step 顺序执行传播，避免多个视频 tracker 并发抢占 GPU；每个 step 开始/完成都会写入 `processing_tasks.progress/result/message` 并发布 Redis `seg:progress`，Dashboard 可同步显示。每个 step 开始前，worker 会用 seed 来源 id、传播方向和 seed 签名查找旧传播标注：同权重且签名相同则跳过该 seed；签名不同或本次使用了其他 SAM 2.1 权重则先删除对应方向的旧自动传播标注，再执行新的 video predictor 传播。对旧版本只记录前端临时 `source_mask_id` 的传播标注，worker 会在同一参考帧和传播方向内按 label/color/class 做兼容匹配，确保可被后续稳定 `source_annotation_id` 的传播替换。
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9. 后端按项目帧序列截取片段，下载对应帧到临时目录，并写成 `000000.jpg` 这类纯数字文件名；这是 `SAM2VideoPredictor` 对视频帧排序的要求，和项目库中持久化的 `frame_%06d.jpg` 对象名无关。
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10. `model` 为任一 SAM 2.1 权重变体时，`sam2_engine` 使用对应 checkpoint/config 加载 `SAM2VideoPredictor.add_new_mask()` 注入 seed mask，再用 `propagate_in_video()` 传播；`model=sam2` 会在入队时规范化为 tiny，任务 payload/result 会保留规范化后的权重 id；单个 SAM2 video predictor 调用内部暂不提供逐帧流式进度。
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11. `model=sam3` 当前不支持；SAM 3 video tracker 代码保留但没有接入产品路径。
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12. 后端把传播返回的 normalized polygon 保存为后续帧 `Annotation`，跳过源帧，`mask_data.source` 记录权重传播来源，同时写入 `propagation_seed_key`、`propagation_seed_signature`、`propagation_direction`、`source_annotation_id` 和 `source_mask_id` 供后续幂等传播判断。
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13. 前端轮询到已创建区域后刷新 `GET /api/ai/annotations` 并回显新标注；任务结束后如果后端返回 0 个新区域，工作区会明确提示没有生成新的 mask，若是未改变 seed 被跳过则提示未改变 mask 已跳过。处理过帧次大于 0 的成功任务会追加一条本地传播历史片段，用于视频处理进度条显示最近传播范围；`annotationToMask()` 会保留传播来源 metadata，供时间轴视频处理进度条显示蓝色传播区段。
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### 手工绘制与历史栈
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1. 用户在 `ToolsPalette` 选择多边形、矩形、圆、点或线工具。
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2. `CanvasArea` 将交互坐标转换成像素 polygon。
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3. 多边形工具逐次记录节点，三点后点击首节点或按 Enter 时生成闭合 polygon。
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4. Canvas 左上角根据当前工具和操作阶段显示上下文提示；多边形提示会随已放置点数切换，明确 Enter 完成、Esc 取消和点击首节点闭合。
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4. Canvas 左上角根据当前工具和操作阶段显示上下文短提示；多边形提示会随已放置点数切换，明确 Enter 完成、Esc 取消和点击首节点闭合。提示会在工具或操作状态变化时出现，并在数秒后自动隐藏，避免长期遮挡底图。
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5. mask path 只在 `move`、`edit_polygon`、`area_merge` 和 `area_remove` 工具下拦截点击；绘制和 AI prompt 工具点击已有 mask 时继续冒泡给 Stage。
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6. 新 mask 写入 `pathData`、像素 `segmentation`、`bbox`、`area` 和当前模板分类元数据。
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7. `addMask()`、`setMasks()`、`updateMask()`、`clearMasks()` 会维护 `maskHistory/maskFuture`。
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@@ -169,11 +175,12 @@
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1. 用户选择“调整多边形”或“拖拽/选择”后点击 Canvas 上的 mask path，`CanvasArea` 记录 `selectedMaskId` 并显示该 mask 第一条 polygon 的顶点控制点和边中点插入手柄。
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2. 顶点 `mousedown/dragstart` 会立即设置当前顶点选择；拖动过程中通过 `dragMove` 实时重算 `pathData`、像素 `segmentation`、`bbox`、`area`，不需要先单击顶点再拖动。
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3. 点击边中点手柄会在该边中点插入新顶点；在“调整多边形”工具下双击 polygon path 会在最接近的线段上按双击位置插入新顶点。
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4. 如果 mask 已有 `annotationId`，编辑会把 `saveStatus` 标成 `dirty` 且 `saved=false`。
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5. 归档保存时复用现有 `PATCH /api/ai/annotations/{annotation_id}` 链路，把更新后的 normalized polygon 写回后端。
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6. 选中顶点后 Delete/Backspace 可删除顶点；前端保持 polygon 至少三点。
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7. 未选中具体顶点但选中了 mask 时，Delete/Backspace 从前端 store 删除该 mask；如果包含 `annotationId`，通过工作区回调调用后端删除接口。
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3. Stage 的 `onDragEnd` 只处理 Stage 自身拖拽；polygon 顶点、GT seed point 等子节点拖拽结束事件会被忽略，避免子节点坐标误写入 Canvas `position` 导致视口跳动。
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4. 点击边中点手柄会在该边中点插入新顶点；在“调整多边形”工具下双击 polygon path 会在最接近的线段上按双击位置插入新顶点。
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5. 如果 mask 已有 `annotationId`，编辑会把 `saveStatus` 标成 `dirty` 且 `saved=false`。
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6. 归档保存时复用现有 `PATCH /api/ai/annotations/{annotation_id}` 链路，把更新后的 normalized polygon 写回后端。
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7. 选中顶点后 Delete/Backspace 可删除顶点；前端保持 polygon 至少三点。
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8. 未选中具体顶点但选中了 mask 时，Delete/Backspace 从前端 store 删除该 mask；如果包含 `annotationId`，通过工作区回调调用后端删除接口。
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### 区域合并与去除
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@@ -17,12 +17,12 @@
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| R1 登录与会话 | `src/components/Login.test.tsx`, `backend/tests/test_auth.py` | 成功登录、失败提示、后端 401 |
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| R2 项目管理 | `src/lib/api.test.ts`, `src/components/ProjectLibrary.test.tsx`, `backend/tests/test_projects.py` | 前端字段映射、PATCH 更新、项目卡片删除、DELETE 契约、后端 CRUD、删除级联、帧列表 |
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| R3 媒体上传与拆帧 | `src/components/ProjectLibrary.test.tsx`, `src/components/TransientNotice.test.tsx`, `backend/tests/test_media.py`, `backend/tests/test_tasks.py` | 视频导入不自动拆帧、显式生成帧 FPS 选择、项目卡片显示目标 parse_fps 而非原视频 FPS、扩展名校验、自动建项目、关联项目、创建异步任务、非阻塞自动消失操作提示、标准帧序列参数、帧时间戳/源帧号、任务序列元数据、worker 注册帧、取消任务、重试任务、取消后 worker 停止 |
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| R4 工作区与帧浏览 | `src/components/VideoWorkspace.test.tsx`, `src/components/FrameTimeline.test.tsx` | 加载帧、无帧项目不自动解析并提示生成帧、工作区短状态自动消失、工作区/AI 画布底图默认居中且保留边距、回显已保存标注时保留本地未保存 draft mask、缩略图/range/视频处理进度条、视频处理进度条点击跳帧、人工/AI 标注帧红色竖线和标识点击跳帧、自动传播帧蓝色区段和标识点击跳帧、缩略图红/蓝边框、当前人工/AI 标注帧青色外框加红色内描边、普通状态不显示传播范围黄色选区、播放进度条和视频处理进度条选择传播范围、当前帧由播放进度条末端和缩略图青色高亮表达/左右方向键切帧、播放、按项目 FPS 显示当前/总时长 |
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| R5 工具栏 | `src/components/ToolsPalette.test.tsx`, `src/components/CanvasArea.test.tsx`, `src/components/VideoWorkspace.test.tsx`, `src/store/useStore.test.ts` | 工具切换、工具栏紧凑垂直布局和高度不足时滚动、调整多边形工具、AI 跳转、矩形/圆/线/点/多边形手工 mask 绘制、点工具在已有 mask 上落点、多边形 Enter/首节点闭合、上下文提示提示 Enter/Esc/首节点闭合、polygon 顶点直接拖动/删除、边中点插点、双击边界按位置插点、整块 mask 删除、区域合并/去除、布尔选择主区域/扣除区域视觉区分和选择顺序提示、内含去除 hole 渲染、合并模式隐藏编辑手柄、工作区 SAM 提示点点击删除且不冒泡新增点、工作区顶栏撤销/重做按钮、撤销/重做快捷键和输入框快捷键跳过、撤销/重做历史栈 |
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| R6 AI 推理 | `src/lib/api.test.ts`, `src/components/CanvasArea.test.tsx`, `src/components/AISegmentation.test.tsx`, `src/components/VideoWorkspace.test.tsx`, `src/components/ModelStatusBadge.test.tsx`, `backend/tests/test_ai.py`, `backend/tests/test_sam2_engine.py` | SAM 2.1 变体选择、点/框/interactive 契约、semantic 禁用、SAM 3 入口隐藏和后端拒绝、SAM 2.1 最高分候选去重、SAM 2.1 框选后正负点细化同一候选 mask、AI 页框选发送 box prompt、AI 页框选后加点发送 interactive prompt、AI 页提示工具上下文提示、AI 页重复执行替换旧候选、SAM 2.1 反向点启用背景过滤且空结果移除旧候选、AI 页不渲染工作区已有 mask、AI 页可在候选 mask 上继续添加正/反点、AI 页可单点删除提示点并删除最近锚点、AI 页可删除选中候选且不删除工作区 mask、AI 页清空只移除本页候选、AI 页参数开关可读性文案且 options 字段不变、AI 页遮罩清晰度只改预览 opacity、AI 页生成 mask 自动选中并可通过分类树换标签、AI 页推送到工作区编辑保留选择、SAM 2.1 视频以当前参考帧全部 mask 和起止帧范围自动传播、传播前独立选择 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 权重、自动传播创建 Celery 任务、传播入队权重 id 规范化/拒绝不支持 id、传播 seed 来源 id/签名 metadata、未改变 seed 跳过、已改变 seed 先删旧自动传播标注再重传、传播中轮询任务进度、传播任务取消/重试、传播来源 metadata 回显、空提示/空结果反馈、GPU/SAM2.1 状态、AI 参数 options、局部裁剪推理、背景过滤、状态徽标、坐标归一化、正负点 labels、polygons 转 path、后端 fake registry |
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| R4 工作区与帧浏览 | `src/components/VideoWorkspace.test.tsx`, `src/components/FrameTimeline.test.tsx` | 加载帧、无帧项目不自动解析并提示生成帧、工作区短状态自动消失、工作区/AI 画布底图默认居中且保留边距、工作区 mask 透明度、回显已保存标注时保留本地未保存 draft mask、按起止帧批量清空片段遮罩、传播权重下拉深色可读配色、缩略图/range/视频处理进度条、视频处理进度条点击跳帧、人工/AI 标注帧红色竖线和标识点击跳帧、自动传播帧蓝色区段和标识点击跳帧、最近自动传播历史片段不同色系渐变显示、缩略图红/蓝边框、人工/AI 标注帧叠加传播状态时红框优先保留并显示蓝色内描边、当前人工/AI 标注帧青色外框加红色内描边、普通状态不显示传播范围黄色选区、播放进度条和视频处理进度条选择传播范围、当前帧由播放进度条末端和缩略图青色高亮表达/左右方向键切帧、播放、按项目 FPS 显示当前/总时长 |
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| R5 工具栏 | `src/components/ToolsPalette.test.tsx`, `src/components/CanvasArea.test.tsx`, `src/components/VideoWorkspace.test.tsx`, `src/store/useStore.test.ts` | 工具切换、工具栏紧凑垂直布局和高度不足时滚动、工具栏低对比滚动条、工具栏外扩滚动条槽位不挤占按钮列、调整多边形工具、AI 跳转、矩形/圆/线/点/多边形手工 mask 绘制、点工具在已有 mask 上落点、多边形 Enter/首节点闭合、上下文提示提示 Enter/Esc/首节点闭合且数秒后自动隐藏、polygon 顶点直接拖动/删除、顶点拖拽结束不改变 Canvas 视口、边中点插点、双击边界按位置插点、整块 mask 删除、区域合并/去除、布尔选择主区域/扣除区域视觉区分和选择顺序提示、内含去除 hole 渲染、合并模式隐藏编辑手柄、工作区 SAM 提示点点击删除且不冒泡新增点、工作区顶栏撤销/重做按钮、撤销/重做快捷键和输入框快捷键跳过、撤销/重做历史栈 |
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| R6 AI 推理 | `src/lib/api.test.ts`, `src/components/CanvasArea.test.tsx`, `src/components/AISegmentation.test.tsx`, `src/components/VideoWorkspace.test.tsx`, `src/components/ModelStatusBadge.test.tsx`, `backend/tests/test_ai.py`, `backend/tests/test_sam2_engine.py` | SAM 2.1 变体选择、点/框/interactive 契约、semantic 禁用、SAM 3 入口隐藏和后端拒绝、SAM 2.1 最高分候选去重、SAM 2.1 框选后正负点细化同一候选 mask、AI 页框选发送 box prompt、AI 页框选后加点发送 interactive prompt、AI 页提示工具上下文提示、AI 页重复执行替换旧候选、SAM 2.1 反向点启用背景过滤且空结果移除旧候选、AI 页不渲染工作区已有 mask、AI 页可在候选 mask 上继续添加正/反点、AI 页可单点删除提示点并删除最近锚点、AI 页可删除选中候选且不删除工作区 mask、AI 页清空只移除本页候选、AI 页参数开关可读性文案且 options 字段不变、AI 页遮罩清晰度只改预览 opacity、AI 页生成 mask 自动选中并可通过分类树换标签、AI 页推送到工作区编辑保留选择、SAM 2.1 视频以当前参考帧全部 mask 和起止帧范围自动传播、传播前自动保存 draft/dirty seed mask、传播前独立选择 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 权重、自动传播创建 Celery 任务、传播入队权重 id 规范化/拒绝不支持 id、传播 seed 来源 id/签名 metadata、未改变 seed 跳过、已改变 seed 先删旧自动传播标注再重传、换权重传播先清理旧权重结果、旧临时 seed id 传播结果兼容清理、传播中轮询任务进度、传播任务取消/重试、传播来源 metadata 回显、空提示/空结果反馈、GPU/SAM2.1 状态、AI 参数 options、局部裁剪推理、背景过滤、状态徽标、坐标归一化、正负点 labels、polygons 转 path、后端 fake registry |
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| R7 标注保存 | `src/components/VideoWorkspace.test.tsx`, `src/components/CanvasArea.test.tsx`, `src/lib/api.test.ts`, `backend/tests/test_ai.py` | 保存标注、保存后用后端 saved annotation 替换已提交 draft、加载回显、更新 dirty 标注、清空删除已保存标注、GT mask 多类别导入、seed point 回显/归一化、项目不存在、帧不存在 |
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| R8 模板库 | `src/components/TemplateRegistry.test.tsx`, `src/components/TransientNotice.test.tsx`, `src/lib/api.test.ts`, `backend/tests/test_templates.py` | 前端模板加载/新建/编辑/删除、JSON 分类导入、JSON/保存错误非阻塞提示、mapping_rules 解包/打包、后端模板 CRUD |
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| R9 本体检查面板 | `src/components/OntologyInspector.test.tsx`, `src/components/CanvasArea.test.tsx`, `src/store/useStore.test.ts`, `backend/tests/test_ai.py` | 模板选择、分类展示、具体分类选择、Canvas 选区同步、点击分类给已选 mask 换标签并移动到前端渲染最上层、自定义分类 PATCH 后端模板、选中 mask 后端属性分析、重新提取拓扑锚点 |
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| R9 本体检查面板 | `src/components/OntologyInspector.test.tsx`, `src/components/CanvasArea.test.tsx`, `src/store/useStore.test.ts`, `backend/tests/test_ai.py` | 模板选择、面板标题简化、面板低对比滚动条、工作区遮罩透明度滑杆、分类展示、具体分类选择、Canvas 选区同步、点击 Canvas mask 后自动聚焦对应语义分类、点击分类给已选 mask 换标签并移动到前端渲染最上层、自定义分类 PATCH 后端模板、选中 mask 后端属性分析、重新提取拓扑锚点 |
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| R10 Dashboard 与 WebSocket | `src/lib/api.test.ts`, `src/lib/websocket.test.ts`, `src/components/Dashboard.test.tsx`, `backend/tests/test_dashboard.py`, `backend/tests/test_main.py`, `backend/tests/test_progress_events.py`, `backend/tests/test_tasks.py` | 后端概览接口、任务表驱动进度区、最近完成任务保留显示、任务取消/重试/详情、cancelled 事件、Redis 进度事件 payload/发布、地址推导、消息订阅、连接状态回调、队列更新、heartbeat |
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| R11 导出 | `src/components/VideoWorkspace.test.tsx`, `src/lib/api.test.ts`, `backend/tests/test_export.py` | COCO/PNG 按钮下载、导出前自动保存、导出路径、JSON 结构、mask ZIP、zIndex 语义融合 |
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| R12 配置 | `src/lib/config.test.ts` | env 优先、hostname 推导、WS 推导 |
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@@ -35,13 +35,13 @@
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| R1 | 登录页、默认开发凭证、token 写入、失败提示、后端 401 | `Login.test.tsx`, `test_auth.py` | 已覆盖 |
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| R2 | 项目列表/创建/选择、视频导入、DICOM 导入、后端项目和帧 CRUD | `ProjectLibrary.test.tsx`, `api.test.ts`, `test_projects.py` | 已覆盖 |
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| R3 | 文件类型校验、自动/指定项目上传、视频导入与生成帧分离、显式 FPS 生成帧、项目卡片 FPS 徽标显示 `parse_fps`、视频/DICOM 拆帧任务、非阻塞自动消失操作提示、`parse_fps/max_frames/target_width`、标准帧序列 metadata、任务查询、取消、重试、worker 取消停止 | `ProjectLibrary.test.tsx`, `TransientNotice.test.tsx`, `api.test.ts`, `test_media.py`, `test_tasks.py` | 已覆盖 |
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| R4 | 工作区加载帧、无帧项目不自动解析、工作区短状态自动消失、后端标注回显保留本地未保存 draft mask、Canvas/AI 底图居中适配且保留边距、缩略图/range/视频处理进度条、视频处理进度条点击跳帧、人工/AI 标注帧红色竖线和标识点击跳帧、自动传播帧蓝色区段和标识点击跳帧、缩略图红/蓝边框、当前人工/AI 标注帧青色外框加红色内描边、普通状态不显示传播范围黄色选区、播放进度条/视频处理进度条拖拽选择传播范围、Canvas/AI 画布拖拽平移回写 position state、当前帧由播放进度条末端和缩略图青色高亮表达/左右方向键切帧、播放、按 FPS 显示时间 | `VideoWorkspace.test.tsx`, `FrameTimeline.test.tsx`, `CanvasArea.test.tsx`, `AISegmentation.test.tsx` | 已覆盖 |
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| R5 | 工具切换、工具栏紧凑滚动布局、调整多边形入口、AI 跳转、矩形/圆/线/点/多边形绘制、已有 mask 上继续绘制、多边形和布尔工具上下文提示 | `ToolsPalette.test.tsx`, `CanvasArea.test.tsx` | 已覆盖 |
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| R5 | 顶点直接拖动编辑、边中点插点、双击边界按位置插点、顶点删除、整块删除、工作区 SAM 提示点删除优先级、工作区顶栏撤销/重做按钮、撤销/重做快捷键、区域合并、区域去除、布尔选择主区域黄色实线/扣除区域红色虚线、布尔选择顺序提示、hole even-odd 渲染 | `CanvasArea.test.tsx`, `VideoWorkspace.test.tsx`, `useStore.test.ts` | 已覆盖 |
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| R6 | SAM 2.1 变体选择、点/框/interactive、semantic 禁用、SAM 3 入口隐藏和后端拒绝、SAM 2.1 最高分候选去重、AI 页框选/框选后加点、AI 页提示工具上下文提示、AI 页重复执行替换旧候选、AI 页不渲染工作区已有 mask、AI 页可在候选 mask 上继续添加正/反点、AI 页可删除提示点、AI 页可删除选中候选、AI 页清空只移除本页候选、AI 页遮罩清晰度只改预览 opacity、AI 页生成 mask 自动选中并可换标签、AI 页推送到工作区编辑保留选择、SAM 2.1 视频按参考帧全部 mask 和范围自动传播、传播前独立选择 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 权重、自动传播 Celery 任务入队、传播入队权重 id 规范化/拒绝不支持 id、传播 seed 来源 id/签名 metadata、未改变 seed 跳过、已改变 seed 先删旧自动传播标注再重传、前端任务轮询进度、传播任务 runner 保存标注和结果权重 id、传播任务重试、传播空结果提示、GPU/模型状态、参数 options、polygons 转 mask | `api.test.ts`, `CanvasArea.test.tsx`, `AISegmentation.test.tsx`, `VideoWorkspace.test.tsx`, `ModelStatusBadge.test.tsx`, `test_ai.py`, `test_tasks.py`, `test_sam2_engine.py` | 已覆盖 |
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| R4 | 工作区加载帧、无帧项目不自动解析、工作区短状态自动消失、后端标注回显保留本地未保存 draft mask、Canvas/AI 底图居中适配且保留边距、工作区 mask 透明度、按起止帧批量清空片段遮罩、传播权重下拉深色可读配色、缩略图/range/视频处理进度条、视频处理进度条点击跳帧、人工/AI 标注帧红色竖线和标识点击跳帧、自动传播帧蓝色区段和标识点击跳帧、最近自动传播历史片段不同色系渐变显示、缩略图红/蓝边框、人工/AI 标注帧叠加传播状态时红框优先保留并显示蓝色内描边、当前人工/AI 标注帧青色外框加红色内描边、普通状态不显示传播范围黄色选区、播放进度条/视频处理进度条拖拽选择传播范围、Canvas/AI 画布拖拽平移回写 position state、当前帧由播放进度条末端和缩略图青色高亮表达/左右方向键切帧、播放、按 FPS 显示时间 | `VideoWorkspace.test.tsx`, `FrameTimeline.test.tsx`, `CanvasArea.test.tsx`, `AISegmentation.test.tsx` | 已覆盖 |
|
||||
| R5 | 工具切换、工具栏紧凑滚动布局、低对比滚动条、外扩滚动条槽位、调整多边形入口、AI 跳转、矩形/圆/线/点/多边形绘制、已有 mask 上继续绘制、多边形和布尔工具上下文提示、Canvas 上下文提示数秒后自动隐藏 | `ToolsPalette.test.tsx`, `CanvasArea.test.tsx` | 已覆盖 |
|
||||
| R5 | 顶点直接拖动编辑、顶点拖拽结束不改变 Canvas 视口、边中点插点、双击边界按位置插点、顶点删除、整块删除、工作区 SAM 提示点删除优先级、工作区顶栏撤销/重做按钮、撤销/重做快捷键、区域合并、区域去除、布尔选择主区域黄色实线/扣除区域红色虚线、布尔选择顺序提示、hole even-odd 渲染 | `CanvasArea.test.tsx`, `VideoWorkspace.test.tsx`, `useStore.test.ts` | 已覆盖 |
|
||||
| R6 | SAM 2.1 变体选择、点/框/interactive、semantic 禁用、SAM 3 入口隐藏和后端拒绝、SAM 2.1 最高分候选去重、AI 页框选/框选后加点、AI 页提示工具上下文提示、AI 页重复执行替换旧候选、AI 页不渲染工作区已有 mask、AI 页可在候选 mask 上继续添加正/反点、AI 页可删除提示点、AI 页可删除选中候选、AI 页清空只移除本页候选、AI 页遮罩清晰度只改预览 opacity、AI 页生成 mask 自动选中并可换标签、AI 页推送到工作区编辑保留选择、SAM 2.1 视频按参考帧全部 mask 和范围自动传播、传播前自动保存 draft/dirty seed mask、传播前独立选择 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 权重、自动传播 Celery 任务入队、传播入队权重 id 规范化/拒绝不支持 id、传播 seed 来源 id/签名 metadata、未改变 seed 跳过、已改变 seed 先删旧自动传播标注再重传、换权重传播先清理旧权重结果、旧临时 seed id 传播结果兼容清理、前端任务轮询进度、传播任务 runner 保存标注和结果权重 id、传播任务重试、传播空结果提示、GPU/模型状态、参数 options、polygons 转 mask | `api.test.ts`, `CanvasArea.test.tsx`, `AISegmentation.test.tsx`, `VideoWorkspace.test.tsx`, `ModelStatusBadge.test.tsx`, `test_ai.py`, `test_tasks.py`, `test_sam2_engine.py` | 已覆盖 |
|
||||
| R7 | 保存、保存后替换已提交 draft、查询、更新、删除标注、工作区回显、清空已保存标注、GT mask 导入和 seed point 回写 | `VideoWorkspace.test.tsx`, `CanvasArea.test.tsx`, `api.test.ts`, `test_ai.py` | 已覆盖 |
|
||||
| R8 | 模板加载、新建、编辑、删除、JSON 分类导入、JSON/保存错误非阻塞提示、mapping_rules 映射、后端 CRUD | `TemplateRegistry.test.tsx`, `TransientNotice.test.tsx`, `api.test.ts`, `test_templates.py` | 已覆盖 |
|
||||
| R9 | 模板选择、分类展示、分类选择、已选 mask 换标签并置顶显示、自定义分类写入后端模板、后端属性分析、占位状态 | `OntologyInspector.test.tsx`, `CanvasArea.test.tsx`, `useStore.test.ts`, `test_ai.py` | 已覆盖 |
|
||||
| R9 | 模板选择、面板标题简化、工作区遮罩透明度滑杆、分类展示、分类选择、点击 mask 自动聚焦对应分类、已选 mask 换标签并置顶显示、自定义分类写入后端模板、后端属性分析、占位状态 | `OntologyInspector.test.tsx`, `CanvasArea.test.tsx`, `useStore.test.ts`, `test_ai.py` | 已覆盖 |
|
||||
| R10 | Dashboard 概览、任务进度区、最近完成任务保留显示、活动日志、WebSocket progress/complete/error/status/cancelled、取消/重试/详情、连接状态回调、heartbeat | `Dashboard.test.tsx`, `websocket.test.ts`, `test_dashboard.py`, `test_main.py`, `test_progress_events.py`, `test_tasks.py` | 已覆盖 |
|
||||
| R11 | COCO/PNG ZIP 导出、导出前保存、路径和 JSON/ZIP 结构、zIndex 融合 | `VideoWorkspace.test.tsx`, `api.test.ts`, `test_export.py` | 已覆盖 |
|
||||
| R12 | API/WS 地址 env 优先和 hostname 推导 | `config.test.ts` | 已覆盖 |
|
||||
@@ -59,7 +59,9 @@
|
||||
- R6：补充 `propagateMasks()` 同步兼容接口和 `queuePropagationTask()` 任务接口测试，验证当前参考帧全部 mask 会按范围组装为后台传播 steps。
|
||||
- R6：补充 `VideoWorkspace` 自动传播进度测试，验证传播任务运行中显示进度，后端返回 0 个新区域时给出明确反馈。
|
||||
- R4/R6：补充时间轴传播范围选择测试，验证点击“自动传播”后可在播放进度条或视频处理进度条上拖拽回填起止帧，再提交后台传播任务。
|
||||
- R4/R6：补充视频处理进度条传播历史测试，验证多次自动传播后会按不同色系渐变片段显示最近处理范围。
|
||||
- R6/R10：补充 `queuePropagationTask()`、`POST /api/ai/propagate/task`、传播 Celery runner 和传播任务重试测试，验证工作区自动传播不再依赖长 HTTP 请求，并验证传给 `SAM2VideoPredictor` 的临时帧文件名是纯数字序列。
|
||||
- R6：补充传播去重回归测试，验证前端传播前会先保存 draft seed mask 并用稳定 `source_annotation_id` 入队；后端在 seed 来源由前端临时 id 迁移到后端 annotation id、或用户换用其他 SAM 2.1 权重时，会先删除旧传播标注再保存新结果。
|
||||
- R6：`backend/tests/test_sam3_engine.py` 已标记跳过，仅作为历史保留实现的参考测试，不计入当前产品功能覆盖。
|
||||
- R3：补充 `parseMedia()` 查询参数和后端拆帧任务 payload 测试，验证 `parse_fps`、`max_frames`、`target_width` 会进入任务。
|
||||
- R3：补充 worker 注册标准帧序列测试，验证帧 `timestamp_ms`、`source_frame_number` 和 `result.frame_sequence` 元数据。
|
||||
|
||||
@@ -1,4 +1,4 @@
|
||||
import { fireEvent, render, screen, waitFor } from '@testing-library/react';
|
||||
import { act, fireEvent, render, screen, waitFor } from '@testing-library/react';
|
||||
import { beforeEach, describe, expect, it, vi } from 'vitest';
|
||||
import { resetStore } from '../test/storeTestUtils';
|
||||
import { useStore } from '../store/useStore';
|
||||
@@ -65,6 +65,31 @@ describe('CanvasArea', () => {
|
||||
}));
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('uses the workspace mask opacity setting for mask preview rendering', () => {
|
||||
useStore.setState({
|
||||
masks: [{
|
||||
id: 'm-opacity',
|
||||
frameId: 'frame-1',
|
||||
pathData: 'M 0 0 L 10 0 L 10 10 Z',
|
||||
label: 'Mask',
|
||||
color: '#06b6d4',
|
||||
segmentation: [[0, 0, 10, 0, 10, 10]],
|
||||
}],
|
||||
maskPreviewOpacity: 50,
|
||||
});
|
||||
|
||||
render(<CanvasArea activeTool="move" frame={frame} />);
|
||||
|
||||
const maskGroup = () => screen.getAllByTestId('konva-group').find((group) => group.getAttribute('data-opacity'));
|
||||
expect(maskGroup()).toHaveAttribute('data-opacity', '0.5');
|
||||
|
||||
act(() => {
|
||||
useStore.getState().setMaskPreviewOpacity(30);
|
||||
});
|
||||
|
||||
expect(maskGroup()).toHaveAttribute('data-opacity', '0.3');
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('refines one SAM2 candidate mask from an initial box with positive and negative points', async () => {
|
||||
apiMock.predictMask
|
||||
.mockResolvedValueOnce({
|
||||
@@ -442,6 +467,41 @@ describe('CanvasArea', () => {
|
||||
}));
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('does not pan or recenter the stage when a polygon vertex drag ends', () => {
|
||||
useStore.setState({
|
||||
selectedMaskIds: ['draft-1'],
|
||||
masks: [
|
||||
{
|
||||
id: 'draft-1',
|
||||
frameId: 'frame-1',
|
||||
pathData: 'M 10 10 L 90 10 L 90 40 Z',
|
||||
label: 'Draft',
|
||||
color: '#06b6d4',
|
||||
saveStatus: 'draft',
|
||||
segmentation: [[10, 10, 90, 10, 90, 40]],
|
||||
bbox: [10, 10, 80, 30],
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
render(<CanvasArea activeTool="edit_polygon" frame={frame} />);
|
||||
const stage = screen.getByTestId('konva-stage');
|
||||
const initialX = stage.getAttribute('data-x');
|
||||
const initialY = stage.getAttribute('data-y');
|
||||
const handles = screen.getAllByTestId('konva-circle')
|
||||
.filter((element) => element.getAttribute('data-fill') === '#ffffff');
|
||||
|
||||
fireEvent.mouseUp(handles[0], { clientX: 25, clientY: 35 });
|
||||
fireEvent.dragEnd(handles[0], { clientX: 25, clientY: 35 });
|
||||
|
||||
expect(useStore.getState().masks[0]).toEqual(expect.objectContaining({
|
||||
pathData: 'M 25 35 L 90 10 L 90 40 Z',
|
||||
segmentation: [[25, 35, 90, 10, 90, 40]],
|
||||
}));
|
||||
expect(screen.getByTestId('konva-stage')).toHaveAttribute('data-x', initialX || '');
|
||||
expect(screen.getByTestId('konva-stage')).toHaveAttribute('data-y', initialY || '');
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('deletes a selected polygon vertex without dropping below three points', () => {
|
||||
useStore.setState({
|
||||
masks: [
|
||||
@@ -923,6 +983,20 @@ describe('CanvasArea', () => {
|
||||
expect(screen.getByText(/第一个是保留主区域/)).toBeInTheDocument();
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('auto-hides contextual tool guidance after a few seconds', () => {
|
||||
vi.useFakeTimers();
|
||||
|
||||
render(<CanvasArea activeTool="create_rectangle" frame={frame} />);
|
||||
expect(screen.getByText('创建矩形')).toBeInTheDocument();
|
||||
|
||||
act(() => {
|
||||
vi.advanceTimersByTime(3600);
|
||||
});
|
||||
|
||||
expect(screen.queryByText('创建矩形')).not.toBeInTheDocument();
|
||||
vi.useRealTimers();
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('applies the selected class to current-frame masks and marks saved masks dirty', () => {
|
||||
useStore.setState({
|
||||
activeTemplateId: '2',
|
||||
|
||||
@@ -25,6 +25,7 @@ const POINT_TOOL = 'create_point';
|
||||
const BOOLEAN_TOOLS = new Set(['area_merge', 'area_remove']);
|
||||
const POLYGON_CLOSE_RADIUS = 8;
|
||||
const DEFAULT_IMAGE_FIT_RATIO = 0.86;
|
||||
const TOOL_HINT_TTL_MS = 3600;
|
||||
|
||||
function clamp(value: number, min: number, max: number): number {
|
||||
return Math.min(Math.max(value, min), max);
|
||||
@@ -246,6 +247,7 @@ export function CanvasArea({ activeTool, frame, onClearMasks, onDeleteMaskAnnota
|
||||
const previousFrameIdRef = useRef<string | undefined>(frame?.id);
|
||||
const [isInferencing, setIsInferencing] = useState(false);
|
||||
const [inferenceMessage, setInferenceMessage] = useState('');
|
||||
const [isToolHintVisible, setIsToolHintVisible] = useState(false);
|
||||
const lastAutoFitKeyRef = useRef('');
|
||||
|
||||
const masks = useStore((state) => state.masks);
|
||||
@@ -254,6 +256,7 @@ export function CanvasArea({ activeTool, frame, onClearMasks, onDeleteMaskAnnota
|
||||
const clearMasks = useStore((state) => state.clearMasks);
|
||||
const setMasks = useStore((state) => state.setMasks);
|
||||
const setGlobalSelectedMaskIds = useStore((state) => state.setSelectedMaskIds);
|
||||
const maskPreviewOpacity = useStore((state) => state.maskPreviewOpacity);
|
||||
const storeActiveTool = useStore((state) => state.activeTool);
|
||||
const aiModel = useStore((state) => state.aiModel);
|
||||
const activeTemplateId = useStore((state) => state.activeTemplateId);
|
||||
@@ -359,6 +362,18 @@ export function CanvasArea({ activeTool, frame, onClearMasks, onDeleteMaskAnnota
|
||||
return null;
|
||||
}, [booleanSelectedMasks.length, effectiveTool, frame, polygonPoints.length, samPromptBox, selectedMask]);
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
if (!toolHint) {
|
||||
setIsToolHintVisible(false);
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
setIsToolHintVisible(true);
|
||||
const timer = window.setTimeout(() => {
|
||||
setIsToolHintVisible(false);
|
||||
}, TOOL_HINT_TTL_MS);
|
||||
return () => window.clearTimeout(timer);
|
||||
}, [toolHint?.body, toolHint?.title]);
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
const handleResize = () => {
|
||||
if (containerRef.current) {
|
||||
@@ -480,7 +495,8 @@ export function CanvasArea({ activeTool, frame, onClearMasks, onDeleteMaskAnnota
|
||||
};
|
||||
|
||||
const handleStageDragEnd = (e: any) => {
|
||||
const stage = e.target;
|
||||
const stage = e.target?.getStage?.();
|
||||
if (!stage || e.target !== stage) return;
|
||||
setPosition({
|
||||
x: stage.x(),
|
||||
y: stage.y(),
|
||||
@@ -1078,7 +1094,7 @@ export function CanvasArea({ activeTool, frame, onClearMasks, onDeleteMaskAnnota
|
||||
{inferenceMessage}
|
||||
</div>
|
||||
)}
|
||||
{toolHint && (
|
||||
{toolHint && isToolHintVisible && (
|
||||
<div className="absolute top-4 left-4 z-20 max-w-sm rounded-lg border border-cyan-400/20 bg-[#0d0d0d]/95 px-3 py-2 shadow-xl pointer-events-none">
|
||||
<div className="text-[10px] font-semibold uppercase tracking-widest text-cyan-300">{toolHint.title}</div>
|
||||
<div className="mt-1 text-xs leading-relaxed text-gray-300">{toolHint.body}</div>
|
||||
@@ -1132,7 +1148,7 @@ export function CanvasArea({ activeTool, frame, onClearMasks, onDeleteMaskAnnota
|
||||
fillRule: undefined,
|
||||
}));
|
||||
return (
|
||||
<Group key={mask.id} opacity={isMaskSelected ? 0.65 : 0.5}>
|
||||
<Group key={mask.id} opacity={Math.min(1, Math.max(0.1, maskPreviewOpacity / 100 + (isMaskSelected ? 0.15 : 0)))}>
|
||||
{paths.map(({ data, polygonIndex, fillRule }) => (
|
||||
<Path
|
||||
key={`${mask.id}-polygon-${polygonIndex}`}
|
||||
|
||||
@@ -86,6 +86,33 @@ describe('FrameTimeline', () => {
|
||||
expect(screen.queryByLabelText('跳转到已编辑帧 3')).not.toBeInTheDocument();
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('renders recent propagation history segments with distinct gradient colors', () => {
|
||||
useStore.setState({
|
||||
frames: [
|
||||
{ id: 'f1', projectId: 'p1', index: 0, url: '/1.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
{ id: 'f2', projectId: 'p1', index: 1, url: '/2.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
{ id: 'f3', projectId: 'p1', index: 2, url: '/3.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
{ id: 'f4', projectId: 'p1', index: 3, url: '/4.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
render(
|
||||
<FrameTimeline
|
||||
propagationHistory={[
|
||||
{ id: 'history-1', startFrame: 1, endFrame: 2, colorIndex: 0, label: '第一次传播' },
|
||||
{ id: 'history-2', startFrame: 3, endFrame: 4, colorIndex: 1, label: '第二次传播' },
|
||||
]}
|
||||
/>,
|
||||
);
|
||||
|
||||
const segments = screen.getAllByTestId('propagation-history-segment');
|
||||
expect(segments).toHaveLength(2);
|
||||
expect(segments[0]).toHaveAttribute('title', '第一次传播');
|
||||
expect(segments[0]).toHaveStyle({ left: '0%', width: '50%' });
|
||||
expect(segments[0].getAttribute('style')).toContain('linear-gradient');
|
||||
expect(segments[1].getAttribute('style')).toContain('124, 58, 237');
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('jumps from the processing progress bar and frame status markers', () => {
|
||||
useStore.setState({
|
||||
frames: [
|
||||
@@ -152,6 +179,7 @@ describe('FrameTimeline', () => {
|
||||
{ id: 'f1', projectId: 'p1', index: 0, url: '/1.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
{ id: 'f2', projectId: 'p1', index: 1, url: '/2.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
{ id: 'f3', projectId: 'p1', index: 2, url: '/3.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
{ id: 'f4', projectId: 'p1', index: 3, url: '/4.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
],
|
||||
masks: [
|
||||
{ id: 'm1', frameId: 'f2', pathData: 'M 0 0 Z', label: 'Draft', color: '#ef4444' },
|
||||
@@ -163,6 +191,15 @@ describe('FrameTimeline', () => {
|
||||
color: '#3b82f6',
|
||||
metadata: { propagated_from_frame_id: 'f1' },
|
||||
},
|
||||
{ id: 'm3', frameId: 'f4', pathData: 'M 1 1 Z', label: 'Manual', color: '#ef4444' },
|
||||
{
|
||||
id: 'm4',
|
||||
frameId: 'f4',
|
||||
pathData: 'M 2 2 Z',
|
||||
label: 'Tracked',
|
||||
color: '#3b82f6',
|
||||
metadata: { source: 'sam2.1_hiera_tiny_propagation' },
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -171,6 +208,9 @@ describe('FrameTimeline', () => {
|
||||
expect(screen.getByAltText('frame-0').closest('div')?.className).toContain('border-cyan-500');
|
||||
expect(screen.getByAltText('frame-1').closest('div')?.className).toContain('border-red-500');
|
||||
expect(screen.getByAltText('frame-2').closest('div')?.className).toContain('border-blue-500');
|
||||
const manuallyAdjustedPropagatedTile = screen.getByAltText('frame-3').closest('div');
|
||||
expect(manuallyAdjustedPropagatedTile?.className).toContain('border-red-500');
|
||||
expect(manuallyAdjustedPropagatedTile?.className).toContain('inset_0_0_0_2px_rgba(59,130,246,0.85)');
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('keeps the current frame blue border while showing an inner red ring for annotated frames', () => {
|
||||
@@ -182,6 +222,14 @@ describe('FrameTimeline', () => {
|
||||
],
|
||||
masks: [
|
||||
{ id: 'm1', frameId: 'f2', pathData: 'M 0 0 Z', label: 'Draft', color: '#ef4444' },
|
||||
{
|
||||
id: 'm2',
|
||||
frameId: 'f2',
|
||||
pathData: 'M 1 1 Z',
|
||||
label: 'Tracked',
|
||||
color: '#3b82f6',
|
||||
metadata: { source: 'sam2.1_hiera_tiny_propagation' },
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -8,6 +8,13 @@ interface FrameTimelineProps {
|
||||
startFrame: number;
|
||||
endFrame: number;
|
||||
};
|
||||
propagationHistory?: Array<{
|
||||
id: string;
|
||||
startFrame: number;
|
||||
endFrame: number;
|
||||
colorIndex: number;
|
||||
label?: string;
|
||||
}>;
|
||||
propagationRangeSelectionActive?: boolean;
|
||||
propagationRangeDisabled?: boolean;
|
||||
onPropagationRangeChange?: (startFrame: number, endFrame: number) => void;
|
||||
@@ -15,6 +22,7 @@ interface FrameTimelineProps {
|
||||
|
||||
export function FrameTimeline({
|
||||
propagationRange,
|
||||
propagationHistory = [],
|
||||
propagationRangeSelectionActive = false,
|
||||
propagationRangeDisabled = false,
|
||||
onPropagationRangeChange,
|
||||
@@ -97,6 +105,21 @@ export function FrameTimeline({
|
||||
const rangeWidth = visibleSelectedRange && totalFrames > 0
|
||||
? ((visibleSelectedRange.endFrame - visibleSelectedRange.startFrame + 1) / totalFrames) * 100
|
||||
: 0;
|
||||
const propagationHistoryColors = [
|
||||
{ dark: 'rgba(8, 145, 178, 0.68)', light: 'rgba(103, 232, 249, 0.9)', glow: 'rgba(34, 211, 238, 0.38)' },
|
||||
{ dark: 'rgba(124, 58, 237, 0.66)', light: 'rgba(196, 181, 253, 0.9)', glow: 'rgba(167, 139, 250, 0.34)' },
|
||||
{ dark: 'rgba(5, 150, 105, 0.66)', light: 'rgba(110, 231, 183, 0.9)', glow: 'rgba(52, 211, 153, 0.34)' },
|
||||
{ dark: 'rgba(217, 119, 6, 0.66)', light: 'rgba(253, 186, 116, 0.9)', glow: 'rgba(251, 146, 60, 0.34)' },
|
||||
{ dark: 'rgba(219, 39, 119, 0.66)', light: 'rgba(251, 113, 133, 0.9)', glow: 'rgba(244, 114, 182, 0.34)' },
|
||||
];
|
||||
const visiblePropagationHistory = useMemo(() => (
|
||||
propagationHistory
|
||||
.map((segment, order) => {
|
||||
const range = normalizeRange(segment.startFrame, segment.endFrame);
|
||||
return { ...segment, ...range, order };
|
||||
})
|
||||
.filter((segment) => totalFrames > 0 && segment.endFrame >= 1 && segment.startFrame <= totalFrames)
|
||||
), [propagationHistory, totalFrames]);
|
||||
|
||||
const frameFromPointerEvent = (event: React.PointerEvent<HTMLElement>) => {
|
||||
const rect = event.currentTarget.getBoundingClientRect();
|
||||
@@ -297,6 +320,27 @@ export function FrameTimeline({
|
||||
/>
|
||||
);
|
||||
})}
|
||||
{visiblePropagationHistory.map((segment) => {
|
||||
const color = propagationHistoryColors[segment.colorIndex % propagationHistoryColors.length];
|
||||
const left = totalFrames > 0 ? ((segment.startFrame - 1) / totalFrames) * 100 : 0;
|
||||
const width = totalFrames > 0 ? ((segment.endFrame - segment.startFrame + 1) / totalFrames) * 100 : 0;
|
||||
const opacity = Math.max(0.48, 0.92 - (visiblePropagationHistory.length - 1 - segment.order) * 0.12);
|
||||
return (
|
||||
<div
|
||||
key={segment.id}
|
||||
data-testid="propagation-history-segment"
|
||||
title={segment.label || `自动传播记录：第 ${segment.startFrame}-${segment.endFrame} 帧`}
|
||||
className="pointer-events-none absolute inset-y-0 z-[15] rounded-[2px] border-x border-white/25"
|
||||
style={{
|
||||
left: `${left}%`,
|
||||
width: `${width}%`,
|
||||
opacity,
|
||||
background: `linear-gradient(to right, ${color.dark}, ${color.light})`,
|
||||
boxShadow: `0 0 10px ${color.glow}`,
|
||||
}}
|
||||
/>
|
||||
);
|
||||
})}
|
||||
{annotatedFrameMarkers.map(({ frame, index }) => {
|
||||
const left = totalFrames > 1 ? (index / Math.max(totalFrames - 1, 1)) * 100 : 0;
|
||||
return (
|
||||
@@ -359,10 +403,10 @@ export function FrameTimeline({
|
||||
key={frame.id}
|
||||
onClick={() => setCurrentFrame(idx)}
|
||||
title={
|
||||
isPropagatedFrame
|
||||
? `自动传播帧 ${idx + 1}`
|
||||
: isAnnotatedFrame
|
||||
? `人工/AI 标注帧 ${idx + 1}`
|
||||
isAnnotatedFrame
|
||||
? `人工/AI 标注帧 ${idx + 1}`
|
||||
: isPropagatedFrame
|
||||
? `自动传播帧 ${idx + 1}`
|
||||
: `视频帧 ${idx + 1}`
|
||||
}
|
||||
className={cn(
|
||||
@@ -372,12 +416,19 @@ export function FrameTimeline({
|
||||
"w-28 h-16 border-2 border-cyan-500 bg-gray-700 z-10",
|
||||
isAnnotatedFrame
|
||||
? "shadow-[inset_0_0_0_2px_rgba(239,68,68,0.95),0_0_15px_rgba(6,182,212,0.3)]"
|
||||
: "shadow-[0_0_15px_rgba(6,182,212,0.3)]",
|
||||
: isPropagatedFrame
|
||||
? "shadow-[inset_0_0_0_2px_rgba(59,130,246,0.65),0_0_15px_rgba(6,182,212,0.3)]"
|
||||
: "shadow-[0_0_15px_rgba(6,182,212,0.3)]",
|
||||
)
|
||||
: isPropagatedFrame
|
||||
? "w-16 h-12 border border-blue-500 bg-blue-950/30 opacity-80 shadow-[0_0_10px_rgba(59,130,246,0.22)] hover:opacity-100"
|
||||
: isAnnotatedFrame
|
||||
? "w-16 h-12 border border-red-500 bg-red-950/30 opacity-85 shadow-[0_0_10px_rgba(239,68,68,0.22)] hover:opacity-100"
|
||||
: isAnnotatedFrame
|
||||
? cn(
|
||||
"w-16 h-12 border border-red-500 bg-red-950/30 opacity-85 hover:opacity-100",
|
||||
isPropagatedFrame
|
||||
? "shadow-[inset_0_0_0_2px_rgba(59,130,246,0.85),0_0_10px_rgba(239,68,68,0.22)]"
|
||||
: "shadow-[0_0_10px_rgba(239,68,68,0.22)]",
|
||||
)
|
||||
: isPropagatedFrame
|
||||
? "w-16 h-12 border border-blue-500 bg-blue-950/30 opacity-80 shadow-[0_0_10px_rgba(59,130,246,0.22)] hover:opacity-100"
|
||||
: "w-16 h-12 border border-white/5 bg-gray-800/50 opacity-40 hover:opacity-100"
|
||||
)}
|
||||
>
|
||||
|
||||
@@ -1,4 +1,4 @@
|
||||
import { fireEvent, render, screen, within } from '@testing-library/react';
|
||||
import { fireEvent, render, screen, waitFor, within } from '@testing-library/react';
|
||||
import { beforeEach, describe, expect, it, vi } from 'vitest';
|
||||
import { resetStore } from '../test/storeTestUtils';
|
||||
import { useStore } from '../store/useStore';
|
||||
@@ -44,15 +44,52 @@ describe('OntologyInspector', () => {
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('shows template classes and changes the active template', () => {
|
||||
render(<OntologyInspector />);
|
||||
const { container } = render(<OntologyInspector />);
|
||||
|
||||
fireEvent.change(screen.getByRole('combobox'), { target: { value: 't1' } });
|
||||
const templateSelect = screen.getByRole('combobox');
|
||||
expect(container.querySelector('.seg-scrollbar')).toBeInTheDocument();
|
||||
expect(screen.queryByText('本体论与属性分类管理树')).not.toBeInTheDocument();
|
||||
fireEvent.change(templateSelect, { target: { value: 't1' } });
|
||||
|
||||
expect(useStore.getState().activeTemplateId).toBe('t1');
|
||||
expect(screen.getByText('胆囊')).toBeInTheDocument();
|
||||
expect(screen.getByText('肝脏')).toBeInTheDocument();
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('adjusts workspace mask opacity from above the semantic tree', () => {
|
||||
render(<OntologyInspector />);
|
||||
|
||||
fireEvent.change(screen.getByLabelText('遮罩透明度'), { target: { value: '35' } });
|
||||
|
||||
expect(useStore.getState().maskPreviewOpacity).toBe(35);
|
||||
expect(screen.getByText('35%')).toBeInTheDocument();
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('focuses the matching semantic class when a mask is selected', async () => {
|
||||
if (!HTMLElement.prototype.scrollIntoView) {
|
||||
HTMLElement.prototype.scrollIntoView = vi.fn();
|
||||
}
|
||||
useStore.setState({
|
||||
masks: [{
|
||||
id: 'm1',
|
||||
frameId: 'frame-1',
|
||||
pathData: 'M 0 0 Z',
|
||||
label: '肝脏',
|
||||
color: '#00ff00',
|
||||
classId: 'c2',
|
||||
className: '肝脏',
|
||||
}],
|
||||
selectedMaskIds: ['m1'],
|
||||
});
|
||||
|
||||
render(<OntologyInspector />);
|
||||
|
||||
const liverButton = screen.getByRole('button', { name: /肝脏/ });
|
||||
await waitFor(() => expect(useStore.getState().activeClassId).toBe('c2'));
|
||||
expect(liverButton).toHaveAttribute('aria-current', 'true');
|
||||
expect(document.activeElement).toBe(liverButton);
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('selects a concrete class for subsequent masks', () => {
|
||||
render(<OntologyInspector />);
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,5 @@
|
||||
import React, { useState } from 'react';
|
||||
import { Layers, ChevronDown, Tag, Eye, Plus, X, Loader2 } from 'lucide-react';
|
||||
import React, { useEffect, useMemo, useRef, useState } from 'react';
|
||||
import { ChevronDown, Tag, Eye, Plus, X, Loader2 } from 'lucide-react';
|
||||
import { useStore } from '../store/useStore';
|
||||
import type { TemplateClass } from '../store/useStore';
|
||||
import { cn } from '../lib/utils';
|
||||
@@ -15,10 +15,12 @@ export function OntologyInspector() {
|
||||
const currentFrameIndex = useStore((state) => state.currentFrameIndex);
|
||||
const masks = useStore((state) => state.masks);
|
||||
const selectedMaskIds = useStore((state) => state.selectedMaskIds);
|
||||
const maskPreviewOpacity = useStore((state) => state.maskPreviewOpacity);
|
||||
const setMasks = useStore((state) => state.setMasks);
|
||||
const updateTemplateStore = useStore((state) => state.updateTemplate);
|
||||
const setActiveTemplateId = useStore((state) => state.setActiveTemplateId);
|
||||
const setActiveClass = useStore((state) => state.setActiveClass);
|
||||
const setMaskPreviewOpacity = useStore((state) => state.setMaskPreviewOpacity);
|
||||
|
||||
const [showAddForm, setShowAddForm] = useState(false);
|
||||
const [newClassName, setNewClassName] = useState('');
|
||||
@@ -34,6 +36,33 @@ export function OntologyInspector() {
|
||||
const allClasses = [...templateClasses].sort((a, b) => b.zIndex - a.zIndex);
|
||||
const selectedMask = masks.find((mask) => selectedMaskIds.includes(mask.id)) || null;
|
||||
const currentFrame = frames[currentFrameIndex] || null;
|
||||
const classButtonRefs = useRef(new Map<string, HTMLButtonElement>());
|
||||
|
||||
const selectedMaskClass = useMemo(() => {
|
||||
if (!selectedMask) return null;
|
||||
const allTemplateClasses = templates.flatMap((template) => (
|
||||
template.classes.map((templateClass) => ({ template, templateClass }))
|
||||
));
|
||||
const selectedName = selectedMask.className || selectedMask.label;
|
||||
return allTemplateClasses.find(({ templateClass }) => selectedMask.classId && templateClass.id === selectedMask.classId)
|
||||
|| allTemplateClasses.find(({ templateClass }) => templateClass.name === selectedName && templateClass.color === selectedMask.color)
|
||||
|| allTemplateClasses.find(({ templateClass }) => templateClass.name === selectedName)
|
||||
|| null;
|
||||
}, [selectedMask?.classId, selectedMask?.className, selectedMask?.color, selectedMask?.id, selectedMask?.label, templates]);
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
if (!selectedMaskClass) return;
|
||||
if (activeTemplateId !== selectedMaskClass.template.id) {
|
||||
setActiveTemplateId(selectedMaskClass.template.id);
|
||||
}
|
||||
setActiveClass(selectedMaskClass.templateClass);
|
||||
const timer = window.setTimeout(() => {
|
||||
const node = classButtonRefs.current.get(selectedMaskClass.templateClass.id);
|
||||
node?.scrollIntoView?.({ block: 'nearest' });
|
||||
node?.focus?.({ preventScroll: true });
|
||||
}, 0);
|
||||
return () => window.clearTimeout(timer);
|
||||
}, [activeTemplateId, selectedMaskClass, setActiveClass, setActiveTemplateId]);
|
||||
|
||||
const handleSelectClass = (templateClass: TemplateClass) => {
|
||||
if (activeTemplate && !activeTemplateId) {
|
||||
@@ -134,12 +163,7 @@ export function OntologyInspector() {
|
||||
|
||||
return (
|
||||
<div className="w-60 bg-[#0d0d0d] flex flex-col border-l border-white/5 shrink-0 z-10 overflow-hidden">
|
||||
<div className="h-14 border-b border-white/5 flex items-center px-4 shrink-0 font-medium text-[10px] uppercase tracking-widest text-gray-500">
|
||||
<Layers size={14} className="mr-2 text-gray-400" />
|
||||
本体论与属性分类管理树
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div className="flex-1 overflow-y-auto p-4 flex flex-col gap-6">
|
||||
<div className="flex-1 overflow-y-auto seg-scrollbar p-4 flex flex-col gap-6">
|
||||
{/* Template Selector */}
|
||||
<div>
|
||||
<h3 className="text-[10px] font-bold text-gray-500 uppercase tracking-widest mb-2">当前激活模板</h3>
|
||||
@@ -166,6 +190,27 @@ export function OntologyInspector() {
|
||||
)}
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
{/* Workspace Mask Opacity */}
|
||||
<div>
|
||||
<div className="mb-2 flex items-center justify-between">
|
||||
<label htmlFor="workspace-mask-opacity" className="text-[10px] font-bold text-gray-500 uppercase tracking-widest">
|
||||
遮罩透明度
|
||||
</label>
|
||||
<span className="text-[10px] font-mono text-cyan-400">{maskPreviewOpacity}%</span>
|
||||
</div>
|
||||
<input
|
||||
id="workspace-mask-opacity"
|
||||
aria-label="遮罩透明度"
|
||||
type="range"
|
||||
min={10}
|
||||
max={100}
|
||||
step={5}
|
||||
value={maskPreviewOpacity}
|
||||
onChange={(event) => setMaskPreviewOpacity(Number(event.target.value))}
|
||||
className="w-full accent-cyan-500"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
{/* Semantic Classification Tree */}
|
||||
<div>
|
||||
<h3 className="text-[10px] font-bold text-gray-500 uppercase tracking-widest mb-3 flex justify-between items-center">
|
||||
@@ -176,7 +221,15 @@ export function OntologyInspector() {
|
||||
<div key={cls.id} className="flex flex-col gap-1">
|
||||
<button
|
||||
type="button"
|
||||
ref={(node) => {
|
||||
if (node) {
|
||||
classButtonRefs.current.set(cls.id, node);
|
||||
} else {
|
||||
classButtonRefs.current.delete(cls.id);
|
||||
}
|
||||
}}
|
||||
onClick={() => handleSelectClass(cls)}
|
||||
aria-current={activeClassId === cls.id ? 'true' : undefined}
|
||||
className={cn(
|
||||
'flex items-center justify-between p-2 rounded bg-white/5 hover:bg-white/10 cursor-pointer group transition-colors text-left border',
|
||||
activeClassId === cls.id ? 'border-cyan-500/50 bg-cyan-500/10' : 'border-transparent',
|
||||
|
||||
@@ -47,7 +47,10 @@ describe('ToolsPalette', () => {
|
||||
const { container } = render(<ToolsPalette activeTool="move" setActiveTool={vi.fn()} />);
|
||||
const palette = container.firstElementChild;
|
||||
|
||||
expect(palette).toHaveClass('w-14');
|
||||
expect(palette).toHaveClass('overflow-y-auto');
|
||||
expect(palette).toHaveClass('seg-scrollbar');
|
||||
expect(palette?.firstElementChild).toHaveClass('w-12');
|
||||
expect(screen.getByTitle('创建多边形 (P)')).toHaveClass('h-9');
|
||||
expect(screen.getByTitle('打开 AI 智能分割')).toHaveClass('h-9');
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -40,8 +40,8 @@ export function ToolsPalette({
|
||||
];
|
||||
|
||||
return (
|
||||
<div className="h-full w-12 bg-[#0d0d0d] border-r border-white/5 flex flex-col items-center py-2 shrink-0 z-10 overflow-y-auto overflow-x-hidden overscroll-contain">
|
||||
<div className="flex flex-col gap-1.5 w-full px-1.5">
|
||||
<div className="h-full w-14 bg-[#0d0d0d] border-r border-white/5 flex flex-col items-start py-2 shrink-0 z-10 overflow-y-auto overflow-x-hidden overscroll-contain seg-scrollbar">
|
||||
<div className="flex flex-col gap-1.5 w-12 shrink-0 px-1.5">
|
||||
{tools.map(tool => {
|
||||
const Icon = tool.icon;
|
||||
const isActive = activeTool === tool.id;
|
||||
|
||||
@@ -22,6 +22,7 @@ const apiMock = vi.hoisted(() => ({
|
||||
annotationToMask: vi.fn(),
|
||||
buildAnnotationPayload: vi.fn(),
|
||||
getAiModelStatus: vi.fn(),
|
||||
analyzeMask: vi.fn(),
|
||||
}));
|
||||
|
||||
vi.mock('../lib/api', () => ({
|
||||
@@ -42,6 +43,7 @@ vi.mock('../lib/api', () => ({
|
||||
annotationToMask: apiMock.annotationToMask,
|
||||
buildAnnotationPayload: apiMock.buildAnnotationPayload,
|
||||
getAiModelStatus: apiMock.getAiModelStatus,
|
||||
analyzeMask: apiMock.analyzeMask,
|
||||
}));
|
||||
|
||||
describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
@@ -76,6 +78,16 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
{ id: 'sam2.1_hiera_tiny', label: 'SAM 2.1 Tiny', available: true, loaded: false, device: 'cpu', supports: [], message: 'ready', package_available: true, checkpoint_exists: true, python_ok: true, torch_ok: true, cuda_required: false },
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
apiMock.analyzeMask.mockResolvedValue({
|
||||
confidence: 0.7,
|
||||
confidence_source: 'model_score',
|
||||
topology_anchor_count: 0,
|
||||
topology_anchors: [],
|
||||
area: 0.1,
|
||||
bbox: [0, 0, 0.1, 0.1],
|
||||
source: 'test',
|
||||
message: 'ok',
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('loads project frames into the workspace store', async () => {
|
||||
@@ -357,6 +369,38 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
expect(useStore.getState().masks).toEqual([]);
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('clears masks across the selected frame range', async () => {
|
||||
apiMock.getProjectFrames.mockResolvedValueOnce([
|
||||
{ id: 10, project_id: 1, frame_index: 0, image_url: '/frame-0.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
{ id: 11, project_id: 1, frame_index: 1, image_url: '/frame-1.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
{ id: 12, project_id: 1, frame_index: 2, image_url: '/frame-2.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
]);
|
||||
apiMock.deleteAnnotation.mockResolvedValue(undefined);
|
||||
|
||||
render(<VideoWorkspace />);
|
||||
await waitFor(() => expect(useStore.getState().frames).toHaveLength(3));
|
||||
act(() => {
|
||||
useStore.setState({
|
||||
masks: [
|
||||
{ id: 'annotation-99', annotationId: '99', frameId: '10', pathData: 'M 0 0 Z', label: 'Saved 1', color: '#06b6d4', saved: true, saveStatus: 'saved' },
|
||||
{ id: 'draft-1', frameId: '11', pathData: 'M 1 1 Z', label: 'Draft', color: '#ff0000' },
|
||||
{ id: 'annotation-100', annotationId: '100', frameId: '12', pathData: 'M 2 2 Z', label: 'Saved 2', color: '#00ff00', saved: true, saveStatus: 'saved' },
|
||||
],
|
||||
selectedMaskIds: ['draft-1', 'annotation-100'],
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
fireEvent.change(screen.getByLabelText('传播起始帧'), { target: { value: '1' } });
|
||||
fireEvent.change(screen.getByLabelText('传播结束帧'), { target: { value: '2' } });
|
||||
fireEvent.click(screen.getByRole('button', { name: '清空片段遮罩' }));
|
||||
|
||||
await waitFor(() => expect(apiMock.deleteAnnotation).toHaveBeenCalledWith('99'));
|
||||
expect(apiMock.deleteAnnotation).not.toHaveBeenCalledWith('100');
|
||||
expect(useStore.getState().masks.map((mask) => mask.id)).toEqual(['annotation-100']);
|
||||
expect(useStore.getState().selectedMaskIds).not.toContain('draft-1');
|
||||
expect(screen.getByText('已清空第 1-2 帧的 2 个遮罩，其中后端标注 1 个')).toBeInTheDocument();
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('auto-saves pending masks before exporting COCO', async () => {
|
||||
apiMock.getProjectFrames.mockResolvedValueOnce([
|
||||
{ id: 10, project_id: 1, frame_index: 0, image_url: '/frame.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
@@ -451,7 +495,7 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
{ id: 10, project_id: 1, frame_index: 0, image_url: '/frame.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
{ id: 11, project_id: 1, frame_index: 1, image_url: '/frame-1.jpg', width: 640, height: 360 },
|
||||
]);
|
||||
apiMock.buildAnnotationPayload.mockReturnValueOnce({
|
||||
const seedPayload = {
|
||||
project_id: 1,
|
||||
frame_id: 10,
|
||||
template_id: 2,
|
||||
@@ -462,6 +506,23 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
class: { id: 'c1', name: '胆囊', color: '#ff0000', zIndex: 20 },
|
||||
},
|
||||
bbox: [0.1, 0.1, 0.2, 0.2],
|
||||
};
|
||||
apiMock.getProjectAnnotations
|
||||
.mockResolvedValueOnce([])
|
||||
.mockResolvedValue([{ id: 5, frame_id: 10 }]);
|
||||
apiMock.buildAnnotationPayload.mockReturnValue(seedPayload);
|
||||
apiMock.saveAnnotation.mockResolvedValueOnce({ id: 5 });
|
||||
apiMock.annotationToMask.mockReturnValue({
|
||||
id: 'annotation-5',
|
||||
annotationId: '5',
|
||||
frameId: '10',
|
||||
saved: true,
|
||||
saveStatus: 'saved',
|
||||
pathData: 'M 0 0 Z',
|
||||
label: '胆囊',
|
||||
color: '#ff0000',
|
||||
segmentation: [[64, 36, 192, 36, 192, 108]],
|
||||
bbox: [64, 36, 128, 72],
|
||||
});
|
||||
|
||||
render(<VideoWorkspace />);
|
||||
@@ -486,6 +547,7 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
expect(apiMock.queuePropagationTask).not.toHaveBeenCalled();
|
||||
fireEvent.click(screen.getByRole('button', { name: '开始传播' }));
|
||||
|
||||
await waitFor(() => expect(apiMock.saveAnnotation).toHaveBeenCalledTimes(1));
|
||||
await waitFor(() => expect(apiMock.queuePropagationTask).toHaveBeenCalledWith({
|
||||
project_id: 1,
|
||||
frame_id: 10,
|
||||
@@ -503,12 +565,13 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
color: '#ff0000',
|
||||
class_metadata: { id: 'c1', name: '胆囊', color: '#ff0000', zIndex: 20 },
|
||||
template_id: 2,
|
||||
source_mask_id: 'mask-1',
|
||||
source_annotation_id: undefined,
|
||||
source_mask_id: 'annotation-5',
|
||||
source_annotation_id: 5,
|
||||
},
|
||||
}],
|
||||
}));
|
||||
await waitFor(() => expect(screen.getByText('已自动传播 1 个参考 mask，处理 3 帧次，删除旧区域 0 个，保存 2 个区域')).toBeInTheDocument());
|
||||
expect(screen.getByTestId('propagation-history-segment')).toHaveAttribute('title', 'SAM 2.1 Tiny 自动传播：第 1-2 帧');
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('uses the separately selected propagation weight when queueing propagation', async () => {
|
||||
@@ -533,7 +596,8 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
useStore.setState({
|
||||
aiModel: 'sam2.1_hiera_tiny',
|
||||
masks: [{
|
||||
id: 'mask-propagation-model',
|
||||
id: 'annotation-6',
|
||||
annotationId: '6',
|
||||
frameId: '10',
|
||||
pathData: 'M 0 0 Z',
|
||||
label: '胆囊',
|
||||
@@ -545,6 +609,8 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
});
|
||||
|
||||
const propagationWeightSelect = screen.getByLabelText('传播权重');
|
||||
expect(propagationWeightSelect).toHaveClass('bg-[#050809]');
|
||||
expect(within(propagationWeightSelect).getByRole('option', { name: 'tiny' })).toHaveClass('text-cyan-100');
|
||||
fireEvent.change(propagationWeightSelect, { target: { value: 'sam2.1_hiera_small' } });
|
||||
expect(propagationWeightSelect).toHaveValue('sam2.1_hiera_small');
|
||||
fireEvent.click(screen.getByRole('button', { name: '自动传播' }));
|
||||
@@ -585,7 +651,8 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
act(() => {
|
||||
useStore.setState({
|
||||
masks: [{
|
||||
id: 'mask-progress',
|
||||
id: 'annotation-7',
|
||||
annotationId: '7',
|
||||
frameId: 10 as unknown as string,
|
||||
pathData: 'M 0 0 Z',
|
||||
label: '胆囊',
|
||||
@@ -630,7 +697,8 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
act(() => {
|
||||
useStore.setState({
|
||||
masks: [{
|
||||
id: 'mask-timeline-range',
|
||||
id: 'annotation-8',
|
||||
annotationId: '8',
|
||||
frameId: '10',
|
||||
pathData: 'M 0 0 Z',
|
||||
label: '胆囊',
|
||||
@@ -686,8 +754,19 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
completed_steps: 4,
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
apiMock.buildAnnotationPayload
|
||||
.mockReturnValueOnce({
|
||||
apiMock.buildAnnotationPayload.mockImplementation((_projectId, mask) => (
|
||||
mask.id === 'annotation-10'
|
||||
? {
|
||||
project_id: 1,
|
||||
frame_id: 11,
|
||||
mask_data: {
|
||||
polygons: [[[0.4, 0.4], [0.5, 0.4], [0.5, 0.5]]],
|
||||
label: '肝脏',
|
||||
color: '#00ff00',
|
||||
},
|
||||
bbox: [0.4, 0.4, 0.1, 0.1],
|
||||
}
|
||||
: {
|
||||
project_id: 1,
|
||||
frame_id: 11,
|
||||
mask_data: {
|
||||
@@ -696,17 +775,8 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
color: '#ff0000',
|
||||
},
|
||||
bbox: [0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
|
||||
})
|
||||
.mockReturnValueOnce({
|
||||
project_id: 1,
|
||||
frame_id: 11,
|
||||
mask_data: {
|
||||
polygons: [[[0.4, 0.4], [0.5, 0.4], [0.5, 0.5]]],
|
||||
label: '肝脏',
|
||||
color: '#00ff00',
|
||||
},
|
||||
bbox: [0.4, 0.4, 0.1, 0.1],
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
));
|
||||
|
||||
render(<VideoWorkspace />);
|
||||
await waitFor(() => expect(useStore.getState().frames).toHaveLength(3));
|
||||
@@ -715,7 +785,8 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
currentFrameIndex: 1,
|
||||
masks: [
|
||||
{
|
||||
id: 'mask-a',
|
||||
id: 'annotation-9',
|
||||
annotationId: '9',
|
||||
frameId: '11',
|
||||
pathData: 'M 0 0 Z',
|
||||
label: '胆囊',
|
||||
@@ -723,7 +794,8 @@ describe('VideoWorkspace', () => {
|
||||
segmentation: [[64, 36, 128, 36, 128, 72]],
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
id: 'mask-b',
|
||||
id: 'annotation-10',
|
||||
annotationId: '10',
|
||||
frameId: '11',
|
||||
pathData: 'M 1 1 Z',
|
||||
label: '肝脏',
|
||||
|
||||
@@ -33,6 +33,13 @@ type PropagationProgress = {
|
||||
createdCount: number;
|
||||
label: string;
|
||||
} | null;
|
||||
type PropagationHistorySegment = {
|
||||
id: string;
|
||||
startFrame: number;
|
||||
endFrame: number;
|
||||
colorIndex: number;
|
||||
label: string;
|
||||
};
|
||||
|
||||
const PROPAGATION_POLL_INTERVAL_MS = 250;
|
||||
const STATUS_MESSAGE_TTL_MS = 3600;
|
||||
@@ -73,6 +80,7 @@ export function VideoWorkspace({ onNavigateToAI }: { onNavigateToAI?: () => void
|
||||
const [propagationTaskId, setPropagationTaskId] = useState<number | null>(null);
|
||||
const [propagationWeight, setPropagationWeight] = useState<AiModelId>(aiModel || DEFAULT_AI_MODEL_ID);
|
||||
const [hasCustomPropagationWeight, setHasCustomPropagationWeight] = useState(false);
|
||||
const [propagationHistory, setPropagationHistory] = useState<PropagationHistorySegment[]>([]);
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
if (!hasCustomPropagationWeight) {
|
||||
@@ -80,11 +88,14 @@ export function VideoWorkspace({ onNavigateToAI }: { onNavigateToAI?: () => void
|
||||
}
|
||||
}, [aiModel, hasCustomPropagationWeight]);
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
setPropagationHistory([]);
|
||||
}, [currentProject?.id]);
|
||||
|
||||
const propagationWeightLabel = useMemo(
|
||||
() => SAM2_MODEL_OPTIONS.find((option) => option.id === propagationWeight)?.label || propagationWeight,
|
||||
[propagationWeight],
|
||||
);
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
const handleWorkspaceShortcuts = (event: KeyboardEvent) => {
|
||||
const target = event.target as HTMLElement | null;
|
||||
@@ -304,6 +315,53 @@ export function VideoWorkspace({ onNavigateToAI }: { onNavigateToAI?: () => void
|
||||
}
|
||||
}, [currentFrame, masks, setMasks]);
|
||||
|
||||
const handleClearFrameRangeMasks = useCallback(async () => {
|
||||
if (frames.length === 0) return;
|
||||
const clampRangeFrameNumber = (value: number) => {
|
||||
if (totalFrames <= 0) return 1;
|
||||
return Math.min(Math.max(value, 1), totalFrames);
|
||||
};
|
||||
const startFrameNumber = clampRangeFrameNumber(propagationStartFrame);
|
||||
const endFrameNumber = clampRangeFrameNumber(propagationEndFrame);
|
||||
const rangeStartIndex = Math.min(startFrameNumber, endFrameNumber) - 1;
|
||||
const rangeEndIndex = Math.max(startFrameNumber, endFrameNumber) - 1;
|
||||
const frameIdsToClear = new Set(
|
||||
frames.slice(rangeStartIndex, rangeEndIndex + 1).map((frame) => String(frame.id)),
|
||||
);
|
||||
const rangeMasks = masks.filter((mask) => frameIdsToClear.has(String(mask.frameId)));
|
||||
if (rangeMasks.length === 0) {
|
||||
setStatusMessage(`第 ${rangeStartIndex + 1}-${rangeEndIndex + 1} 帧没有可清空的遮罩`);
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
const annotationIds = Array.from(new Set(
|
||||
rangeMasks
|
||||
.map((mask) => mask.annotationId)
|
||||
.filter((annotationId): annotationId is string => Boolean(annotationId)),
|
||||
));
|
||||
|
||||
setIsSaving(true);
|
||||
setStatusMessage(annotationIds.length > 0
|
||||
? `正在删除第 ${rangeStartIndex + 1}-${rangeEndIndex + 1} 帧的已保存标注...`
|
||||
: `正在清空第 ${rangeStartIndex + 1}-${rangeEndIndex + 1} 帧的本地遮罩...`);
|
||||
try {
|
||||
await Promise.all(annotationIds.map((annotationId) => deleteAnnotation(annotationId)));
|
||||
const latestMasks = useStore.getState().masks;
|
||||
const clearedMaskIds = new Set(
|
||||
latestMasks
|
||||
.filter((mask) => frameIdsToClear.has(String(mask.frameId)))
|
||||
.map((mask) => mask.id),
|
||||
);
|
||||
setMasks(latestMasks.filter((mask) => !frameIdsToClear.has(String(mask.frameId))));
|
||||
setSelectedMaskIds(useStore.getState().selectedMaskIds.filter((id) => !clearedMaskIds.has(id)));
|
||||
setStatusMessage(`已清空第 ${rangeStartIndex + 1}-${rangeEndIndex + 1} 帧的 ${rangeMasks.length} 个遮罩，其中后端标注 ${annotationIds.length} 个`);
|
||||
} catch (err) {
|
||||
console.error('Delete range annotations failed:', err);
|
||||
setStatusMessage('批量清空失败，请检查后端服务');
|
||||
} finally {
|
||||
setIsSaving(false);
|
||||
}
|
||||
}, [frames, masks, propagationEndFrame, propagationStartFrame, setMasks, setSelectedMaskIds, totalFrames]);
|
||||
|
||||
const handleDeleteMaskAnnotations = useCallback(async (annotationIds: string[]) => {
|
||||
if (annotationIds.length === 0) return;
|
||||
try {
|
||||
@@ -442,12 +500,24 @@ export function VideoWorkspace({ onNavigateToAI }: { onNavigateToAI?: () => void
|
||||
|
||||
const runAutoPropagate = async () => {
|
||||
if (!currentProject?.id || !currentFrame?.id) return;
|
||||
const seedMasks = masks.filter((mask) => String(mask.frameId) === String(currentFrame.id));
|
||||
if (seedMasks.length === 0) {
|
||||
const initialSeedMasks = masks.filter((mask) => String(mask.frameId) === String(currentFrame.id));
|
||||
if (initialSeedMasks.length === 0) {
|
||||
setStatusMessage('请先在当前参考帧创建或保存至少一个 mask');
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const hasUnstableSeedMasks = initialSeedMasks.some((mask) => !mask.annotationId || mask.saveStatus === 'dirty');
|
||||
if (hasUnstableSeedMasks) {
|
||||
setStatusMessage('正在先保存参考帧 mask，确保二次传播可以替换旧结果...');
|
||||
await savePendingAnnotations({ silent: true });
|
||||
}
|
||||
|
||||
const seedMasks = useStore.getState().masks.filter((mask) => String(mask.frameId) === String(currentFrame.id));
|
||||
if (seedMasks.length === 0) {
|
||||
setStatusMessage('参考帧 mask 保存后未能回显，请先检查归档保存是否成功');
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const startFrameNumber = clampFrameNumber(propagationStartFrame);
|
||||
const endFrameNumber = clampFrameNumber(propagationEndFrame);
|
||||
const rangeStartIndex = Math.min(startFrameNumber, endFrameNumber) - 1;
|
||||
@@ -545,6 +615,21 @@ export function VideoWorkspace({ onNavigateToAI }: { onNavigateToAI?: () => void
|
||||
setStatusMessage('自动传播任务已取消');
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
if (processedCount > 0) {
|
||||
setPropagationHistory((previous) => {
|
||||
const nextColorIndex = previous.length > 0 ? previous[previous.length - 1].colorIndex + 1 : 0;
|
||||
return [
|
||||
...previous,
|
||||
{
|
||||
id: `propagation-${Date.now()}-${rangeStartIndex + 1}-${rangeEndIndex + 1}`,
|
||||
startFrame: rangeStartIndex + 1,
|
||||
endFrame: rangeEndIndex + 1,
|
||||
colorIndex: nextColorIndex,
|
||||
label: `${propagationWeightLabel} 自动传播：第 ${rangeStartIndex + 1}-${rangeEndIndex + 1} 帧`,
|
||||
},
|
||||
].slice(-8);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
setStatusMessage(createdCount > 0
|
||||
? `已自动传播 ${seeds.length} 个参考 mask，处理 ${processedCount} 帧次，删除旧区域 ${deletedCount} 个，保存 ${createdCount} 个区域`
|
||||
: skippedCount > 0
|
||||
@@ -650,7 +735,7 @@ export function VideoWorkspace({ onNavigateToAI }: { onNavigateToAI?: () => void
|
||||
重做
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
<ModelStatusBadge />
|
||||
<ModelStatusBadge compact />
|
||||
<div className="flex items-center gap-1 rounded-md border border-white/10 bg-white/[0.03] px-2 py-1">
|
||||
<span className="text-[10px] text-gray-500 whitespace-nowrap">传播权重</span>
|
||||
<select
|
||||
@@ -661,10 +746,10 @@ export function VideoWorkspace({ onNavigateToAI }: { onNavigateToAI?: () => void
|
||||
setPropagationWeight(event.target.value as AiModelId);
|
||||
}}
|
||||
disabled={isPropagating || isSaving || isExporting || isImportingGt}
|
||||
className="h-6 w-24 rounded border border-white/10 bg-black/20 px-1 text-[10px] text-gray-300 outline-none focus:border-cyan-500/50 disabled:opacity-40"
|
||||
className="h-6 w-24 rounded border border-cyan-500/20 bg-[#050809] px-1 text-[10px] text-cyan-100 outline-none focus:border-cyan-400/70 disabled:opacity-40"
|
||||
>
|
||||
{SAM2_MODEL_OPTIONS.map((option) => (
|
||||
<option key={option.id} value={option.id}>
|
||||
<option key={option.id} value={option.id} className="bg-[#050809] text-cyan-100">
|
||||
{option.shortLabel}
|
||||
</option>
|
||||
))}
|
||||
@@ -709,6 +794,14 @@ export function VideoWorkspace({ onNavigateToAI }: { onNavigateToAI?: () => void
|
||||
className="h-6 w-14 rounded bg-black/20 border border-white/10 px-1 text-[10px] text-gray-300 outline-none focus:border-cyan-500/50 disabled:opacity-40"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
<button
|
||||
onClick={handleClearFrameRangeMasks}
|
||||
disabled={frames.length === 0 || isSaving || isExporting || isImportingGt || isPropagating}
|
||||
title="按当前起止帧清空这一段视频内的全部遮罩"
|
||||
className="px-3 py-1.5 bg-red-500/10 hover:bg-red-500/20 border border-red-500/25 rounded-md text-xs transition-colors text-red-200 disabled:opacity-40 disabled:cursor-not-allowed"
|
||||
>
|
||||
清空片段遮罩
|
||||
</button>
|
||||
<button
|
||||
onClick={handleAutoPropagate}
|
||||
disabled={!currentProject?.id || !currentFrame?.id || isSaving || isExporting || isImportingGt || isPropagating}
|
||||
@@ -789,6 +882,7 @@ export function VideoWorkspace({ onNavigateToAI }: { onNavigateToAI?: () => void
|
||||
startFrame: propagationStartFrame,
|
||||
endFrame: propagationEndFrame,
|
||||
}}
|
||||
propagationHistory={propagationHistory}
|
||||
propagationRangeSelectionActive={isPropagationRangeSelecting}
|
||||
propagationRangeDisabled={isPropagating || isSaving || isExporting || isImportingGt}
|
||||
onPropagationRangeChange={handlePropagationRangeChange}
|
||||
|
||||
@@ -8,4 +8,39 @@
|
||||
-ms-overflow-style: none; /* IE and Edge */
|
||||
scrollbar-width: none; /* Firefox */
|
||||
}
|
||||
|
||||
.seg-scrollbar {
|
||||
scrollbar-width: thin;
|
||||
scrollbar-color: rgba(113, 113, 122, 0.22) transparent;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.seg-scrollbar:hover,
|
||||
.seg-scrollbar:focus-within {
|
||||
scrollbar-color: rgba(34, 211, 238, 0.42) transparent;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.seg-scrollbar::-webkit-scrollbar {
|
||||
width: 6px;
|
||||
height: 6px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.seg-scrollbar::-webkit-scrollbar-track {
|
||||
background: transparent;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.seg-scrollbar::-webkit-scrollbar-thumb {
|
||||
background-color: rgba(113, 113, 122, 0.18);
|
||||
border: 2px solid transparent;
|
||||
border-radius: 9999px;
|
||||
background-clip: content-box;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.seg-scrollbar:hover::-webkit-scrollbar-thumb,
|
||||
.seg-scrollbar:focus-within::-webkit-scrollbar-thumb {
|
||||
background-color: rgba(34, 211, 238, 0.42);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.seg-scrollbar::-webkit-scrollbar-corner {
|
||||
background: transparent;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -31,6 +31,7 @@ describe('useStore', () => {
|
||||
useStore.getState().setCurrentFrame(0);
|
||||
useStore.getState().addMask({ id: 'm1', frameId: 'f1', pathData: 'M 0 0 Z', label: 'mask', color: '#fff' });
|
||||
useStore.getState().setSelectedMaskIds(['m1']);
|
||||
useStore.getState().setMaskPreviewOpacity(35);
|
||||
useStore.getState().updateMask('m1', { label: 'updated mask', saveStatus: 'dirty' });
|
||||
useStore.getState().addAnnotation({ id: 'a1', frameId: 'f1', type: 'mask', points: [], label: 'ann', color: '#fff' });
|
||||
useStore.getState().addTemplate({ id: 't1', name: 'Template', classes: [], rules: [] });
|
||||
@@ -42,6 +43,7 @@ describe('useStore', () => {
|
||||
expect(useStore.getState().frames).toHaveLength(1);
|
||||
expect(useStore.getState().currentFrameIndex).toBe(0);
|
||||
expect(useStore.getState().selectedMaskIds).toEqual(['m1']);
|
||||
expect(useStore.getState().maskPreviewOpacity).toBe(35);
|
||||
expect(useStore.getState().masks[0]).toEqual(expect.objectContaining({ label: 'updated mask', saveStatus: 'dirty' }));
|
||||
expect(useStore.getState().annotations).toHaveLength(1);
|
||||
expect(useStore.getState().templates[0].name).toBe('Template 2');
|
||||
|
||||
@@ -128,6 +128,7 @@ export interface AppState {
|
||||
annotations: Annotation[];
|
||||
masks: Mask[];
|
||||
selectedMaskIds: string[];
|
||||
maskPreviewOpacity: number;
|
||||
maskHistory: Mask[][];
|
||||
maskFuture: Mask[][];
|
||||
setActiveModule: (module: string) => void;
|
||||
@@ -140,6 +141,7 @@ export interface AppState {
|
||||
updateMask: (id: string, updates: Partial<Mask>) => void;
|
||||
setMasks: (masks: Mask[]) => void;
|
||||
setSelectedMaskIds: (ids: string[]) => void;
|
||||
setMaskPreviewOpacity: (opacity: number) => void;
|
||||
clearMasks: () => void;
|
||||
undoMasks: () => void;
|
||||
redoMasks: () => void;
|
||||
@@ -185,6 +187,7 @@ export const useStore = create<AppState>((set) => ({
|
||||
annotations: [],
|
||||
masks: [],
|
||||
selectedMaskIds: [],
|
||||
maskPreviewOpacity: 50,
|
||||
maskHistory: [],
|
||||
maskFuture: [],
|
||||
activeTemplateId: null,
|
||||
@@ -214,6 +217,7 @@ export const useStore = create<AppState>((set) => ({
|
||||
annotations: [],
|
||||
masks: [],
|
||||
selectedMaskIds: [],
|
||||
maskPreviewOpacity: 50,
|
||||
maskHistory: [],
|
||||
maskFuture: [],
|
||||
setActiveModule: (activeModule: string) => set({ activeModule }),
|
||||
@@ -247,6 +251,9 @@ export const useStore = create<AppState>((set) => ({
|
||||
};
|
||||
}),
|
||||
setSelectedMaskIds: (selectedMaskIds: string[]) => set({ selectedMaskIds }),
|
||||
setMaskPreviewOpacity: (maskPreviewOpacity: number) => set({
|
||||
maskPreviewOpacity: Math.min(Math.max(maskPreviewOpacity, 10), 100),
|
||||
}),
|
||||
clearMasks: () =>
|
||||
set((state) => ({
|
||||
masks: [],
|
||||
|
||||
@@ -64,12 +64,21 @@ vi.mock('react-konva', () => ({
|
||||
onMouseMove?.(makeStageEvent(point.x, point.y));
|
||||
}}
|
||||
onWheel={() => onWheel?.(makeStageEvent())}
|
||||
onDragEnd={(event) => onDragEnd?.({
|
||||
target: {
|
||||
onDragEnd={(event) => {
|
||||
const stageTarget: any = {
|
||||
x: () => event.clientX || 0,
|
||||
y: () => event.clientY || 0,
|
||||
},
|
||||
})}
|
||||
};
|
||||
stageTarget.getStage = () => stageTarget;
|
||||
const childTarget = {
|
||||
x: () => event.clientX || 0,
|
||||
y: () => event.clientY || 0,
|
||||
getStage: () => stageTarget,
|
||||
};
|
||||
onDragEnd?.({
|
||||
target: event.target === event.currentTarget ? stageTarget : childTarget,
|
||||
});
|
||||
}}
|
||||
>
|
||||
{children}
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
@@ -14,6 +14,7 @@ export function resetStore() {
|
||||
annotations: [],
|
||||
masks: [],
|
||||
selectedMaskIds: [],
|
||||
maskPreviewOpacity: 50,
|
||||
maskHistory: [],
|
||||
maskFuture: [],
|
||||
templates: [],
|
||||
|
||||
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