# 目的与 Word 方案摘要

## 为什么要做这个系统

Word 文档《语义分割系统构建方案.docx》的核心目标是建设一个面向视频和连续帧的智能语义分割标注系统，解决传统标注工具在以下场景中的痛点：

- 视频或连续帧数量大，逐帧人工画 mask 成本高。
- 高分辨率图像上同时存在底图、点、框、多边形和遮罩，DOM 渲染难以支撑重交互。
- AI 分割需要低延迟点选/框选反馈，普通 REST 往返在密集交互场景下体验较差。
- 语义分割要求一个像素只能归属一个类别，因此需要模板、颜色、z-index 和类别优先级来解决遮罩重叠。
- 历史 GT mask 如果只是作为静态像素图层叠加，后续修改不灵活；Word 方案希望把 mask 降维成可编辑的点区域。

所以这个系统的业务目的不是单纯播放视频，而是把“视频/DICOM 数据接入、拆帧、AI 辅助分割、语义分类、标注导出”串成一个工作台。

## Word 中的目标架构

Word 方案描述的理想系统包含：

- React/Vue + Konva 的高性能 Canvas 工作台。
- FastAPI 后端，使用 WebSocket 处理实时交互与任务进度。
- Celery + Redis 处理视频拆帧等长任务。
- FFmpeg/OpenCV 解析视频，pydicom 解析医学影像。
- 本地 CUDA 上的 SAM 3 推理。
- GT mask 导入后通过距离变换、骨架提取、聚类等算法降维为点区域。
- 模板库管理分类、颜色和 z-index，用于语义分割遮罩重叠裁决。
- PostgreSQL 存储项目、帧、模板和点区域数据。

## 当前代码已落地的部分

| 目标 | 当前代码状态 | 依据 |
|------|--------------|------|
| React 前端工作台 | 已落地 | `src/App.tsx`、`src/components/*.tsx` |
| Konva Canvas | 已落地 | `CanvasArea.tsx`、`AISegmentation.tsx` 使用 `react-konva` |
| FastAPI 后端 | 已落地 | `backend/main.py` |
| PostgreSQL ORM | 已落地 | `backend/database.py`、`backend/models.py` |
| MinIO 对象存储 | 已落地 | `backend/minio_client.py` |
| Redis 连接 | 已落地 | 用于 Celery broker/result backend，并通过 `seg:progress` pub/sub 转发任务进度 |
| 视频拆帧 | 已落地 | `backend/services/frame_parser.py`、`backend/routers/media.py` |
| DICOM 批量导入 | 部分落地 | 上传和解析存在，项目级体验还需完善 |
| WebSocket 进度 | 已落地 | 拆帧进度写入任务表后发布到 Redis `seg:progress`，FastAPI 广播到 `/ws/progress` |
| SAM 推理 | 部分落地 | 后端已有 SAM 2 / SAM 3 选择和真实模型状态接口；SAM 2 已接 video predictor 片段传播；SAM 3 通过独立 Python 3.12 环境桥接，支持文本/框提示和 official video tracker 入口，状态会检查 Python/CUDA/包/本地 checkpoint |
| 模板库 | 部分落地 | 分类、颜色、z-index 能存储和编辑；PNG mask 导出时会按 zIndex 做语义融合裁决，前端预览裁决尚未落地 |
| 标注持久化 | 部分落地 | 后端有 `Annotation` 表，前端已接入新增、回显、分类更新、当前帧删除、手工绘制、GT mask 导入、seed point 编辑、polygon 顶点拖动/删除、边中点插点和多 polygon 子区域编辑；复杂洞结构编辑未落地 |
| COCO / Mask 导出 | 已落地基础能力 | `backend/routers/export.py`；COCO JSON 和 PNG mask ZIP 前端按钮均已接入，ZIP 包含单标注 mask、语义融合 mask 和类别映射 |

## 当前代码尚未落地的目标

- SAM 3：当前已提供 `sam3_engine.py` 外部环境桥接、`sam3_external_worker.py` 和 `setup_sam3_env.sh`；本机 `sam3` 环境已满足 Python 3.12、PyTorch 2.10/cu128、CUDA/GPU、官方包导入和本地 `sam3权重/sam3.pt` checkpoint 状态检查。官方没有 SAM 3 tiny/small 权重，当前可选最小真实 SAM 权重仍是 SAM 2 tiny；video tracker 入口已接入，真实效果取决于本地 checkpoint 是否兼容 video model。
- Celery 异步任务队列：已注册 Celery app 和拆帧 worker task，`/api/media/parse` 会创建任务表记录并入队。
- GT mask 导入：当前已支持二值/多类别 mask 导入，后端会按非零像素值拆分区域，生成 polygon 标注和距离变换 seed point；骨架提取、HDBSCAN 和模板自动映射尚未实现。
- Mask 到点区域的拓扑降维：当前完成 distance transform seed point 和前端 seed point 拖拽编辑；骨架提取、HDBSCAN 等增强尚未实现。
- 类别优先级融合：PNG mask 导出时已按 zIndex 生成语义融合 mask；前端裁决预览尚未实现。
- 撤销/重做：当前已有全局 mask 历史栈。
- 结构化归档保存：工作区按钮已调用 `POST /api/ai/annotate` 保存当前未归档 mask，并通过 `PATCH /api/ai/annotations/{id}` 更新 dirty mask。

## 结论

当前项目已经从 UI 原型推进到“可上传、可异步拆帧、可取消/重试任务、可查看失败详情、可实时查看任务进度、可浏览项目帧、可维护模板、可手工绘制、可逐点编辑 polygon、可边中点插点、可多 polygon 子区域编辑、可区域合并/去除、可点/框 AI 推理、可对点/框 prompt 做裁剪推理和背景过滤、可用 SAM 2 / SAM 3 进行视频片段传播、可导入多类别 GT mask、可编辑 seed point、可保存标注、可导出 COCO/语义 mask ZIP、可查看 Dashboard 后端概览”的全栈雏形。下一阶段最重要的是继续补齐 SAM 3 真实视频 tracker smoke test、复杂洞结构编辑和 GT mask 骨架/聚类增强。