feat: 完善 AI 分割与工作区标注闭环

功能增加:

- 将视频导入和生成帧拆成两个明确动作，项目库生成帧时选择 FPS，工作区不再自动触发拆帧。

- 为工作区新增调整多边形工具，支持选中 mask、拖动顶点、边中点插点、双击边界按位置插点，并保留多 polygon 子区域编辑。

- 打通 AI 页 SAM2/SAM3 结果到工作区的联动，生成 mask 后自动选中，可在右侧分类树换标签，并推送到工作区继续编辑。

- 增强 Dashboard WebSocket 连接状态与心跳，使用真实 onopen/onclose/onerror 状态驱动前端显示。

- 完善 SAM3 external worker 适配，支持 box prompt、semantic 请求级阈值和 video tracker 路径。

bugfix:

- 修复 SAM2 文本语义误走自动分割的问题，改为提示使用点提示或切换 SAM3。

- 修复 SAM2 多候选重叠显示的问题，点提示和 auto fallback 默认只采用最高分候选。

- 修复 SAM2 反向点看起来无效的问题，带负点时启用背景过滤，过滤为空时移除旧候选。

- 修复 SAM3 单个 2D mask 结果无法转 polygon、低阈值 semantic 返回被默认阈值吞掉的问题。

- 修复 AI 页 mask 未选中导致分类树无法修改 SAM2 结果标签的问题。

测试和文档:

- 补充 CanvasArea、AISegmentation、ProjectLibrary、VideoWorkspace、Dashboard、websocket 和 SAM engine/API 测试。

- 新增 backend/tests/test_sam2_engine.py，覆盖 SAM2 单候选请求和 auto fallback 行为。

- 更新 README、AGENTS 和 doc 需求/设计/接口/测试矩阵，按当前实现冻结功能状态。

README.md

@@ -12,9 +12,9 @@
 
 ## 核心功能
 
-- **多媒体资产管理** — 支持视频（MP4/AVI/MOV）和 DICOM 医学影像的上传、存储与解析
-- **AI 智能分割引擎** — 后端提供 SAM 2 / SAM 3 模型选择；SAM 2 支持点分割（point）、框分割（box）、自动分割（auto）和 video predictor 传播，SAM 3 入口支持文本语义提示、框选提示和 external video tracker，并按真实运行环境显示可用性
-- **交互式画布标注** — 基于 Konva 的高性能 Canvas，支持缩放/平移/手工多边形/矩形/圆/点/线、polygon 顶点拖动/删除、区域合并/去除、选点/框选、撤销/重做，实时渲染 Mask 遮罩
+- **多媒体资产管理** — 支持视频（MP4/AVI/MOV）和 DICOM 医学影像上传；视频导入与生成帧分离，生成帧时选择目标 FPS
+- **AI 智能分割引擎** — 后端提供 SAM 2 / SAM 3 模型选择；SAM 2 支持点分割（point）、框分割（box）、自动分割（auto）和 video predictor 传播，前端默认只采用最高分候选避免重叠备选同时显示；SAM 3 入口支持文本语义提示、框选提示和 external video tracker，并按真实运行环境显示可用性
+- **交互式画布标注** — 基于 Konva 的高性能 Canvas，支持缩放/平移/手工多边形/矩形/圆/点/线、polygon 顶点拖动/删除、边中点插点、双击边界插点、区域合并/去除、选点/框选、撤销/重做，实时渲染 Mask 遮罩
 - **GT Mask 导入** — 工作区可导入 GT mask 图片，后端按非零像素值和连通域生成 polygon 标注并用 distance transform 写入 seed point；前端可回显和拖动 seed point
 - **本体字典管理** — 可配置的分类体系、颜色映射、图层优先级（z-index）
 - **项目工作区** — 项目创建、帧浏览、多图层标注、进度追踪
@@ -325,7 +325,7 @@ celery -A celery_app:celery_app worker --loglevel=info --concurrency=1
 nohup celery -A celery_app:celery_app worker --loglevel=info --concurrency=1 > /tmp/celery.log 2>&1 &
 ```
 
-`POST /api/media/parse` 只创建 `processing_tasks` 记录并把任务投递给 Celery；真正的 FFmpeg/OpenCV/pydicom 拆帧由 worker 执行。接口支持 `parse_fps`、`max_frames` 和 `target_width`，用于生成后续 SAM 2 / SAM 3 视频处理可复用的标准帧序列；视频帧按 `frame_%06d.jpg` 连续命名，帧表会记录 `timestamp_ms` 和 `source_frame_number`，任务完成结果会返回 `frame_sequence` 元数据。worker 每次更新任务状态后会发布到 Redis `seg:progress` 频道，FastAPI 订阅后转发到 `/ws/progress`，前端 Dashboard 可实时更新。Dashboard 也可调用 `/api/tasks/{id}/cancel`、`/api/tasks/{id}/retry` 和 `/api/tasks/{id}` 完成任务取消、重试与失败详情查看。
+视频导入只创建项目并把源视频保存到 MinIO，不会自动拆帧；用户在项目库点击“生成帧”后，再选择目标 FPS 并调用 `POST /api/media/parse`。该接口只创建 `processing_tasks` 记录并把任务投递给 Celery；真正的 FFmpeg/OpenCV/pydicom 拆帧由 worker 执行。接口支持 `parse_fps`、`max_frames` 和 `target_width`，用于生成后续 SAM 2 / SAM 3 视频处理可复用的标准帧序列；视频帧按 `frame_%06d.jpg` 连续命名，帧表会记录 `timestamp_ms` 和 `source_frame_number`，任务完成结果会返回 `frame_sequence` 元数据。worker 每次更新任务状态后会发布到 Redis `seg:progress` 频道，FastAPI 订阅后转发到 `/ws/progress`，前端 Dashboard 可实时更新。Dashboard 的 WebSocket 状态由浏览器 `onopen/onclose/onerror` 驱动，客户端会定时发送 `ping` 心跳，服务端返回 `status` 确认连接。Dashboard 也可调用 `/api/tasks/{id}/cancel`、`/api/tasks/{id}/retry` 和 `/api/tasks/{id}` 完成任务取消、重试与失败详情查看。
 
 ### 步骤 7: 安装前端依赖并构建
 
@@ -461,6 +461,8 @@ pip install -e . --no-build-isolation
 
 - 前端 `predictMask()` 已发送后端需要的 `image_id`、`prompt_type`、`prompt_data`，并把后端 `polygons` 转成 Konva `pathData`。
 - 工作区点选/框选会使用当前帧的数据库 `frame.id` 调用 `/api/ai/predict`。
+- 工作区 SAM 2 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。
+- AI 页面生成的 SAM 2/SAM 3 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。
 - 工作区“传播片段”会使用当前选中区域或当前帧第一个区域作为 seed，调用 `/api/ai/propagate`，并在完成后刷新已保存标注。
 - 前端 `exportCoco()` 已对齐到 `/api/export/{projectId}/coco`。
 - 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。