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- 打通工作区真实标注闭环：支持手工多边形、矩形、圆形、点区域和线段生成 mask，并可保存、回显、更新和删除后端 annotation。 - 增强 polygon 编辑器：支持顶点拖动、顶点删除、边中点插入、多 polygon 子区域选择编辑，以及区域合并和区域去除。 - 接入 GT mask 导入：后端支持二值/多类别 mask 拆分、contour 转 polygon、distance transform seed point，前端支持导入、回显和 seed point 拖动编辑。 - 完善导出能力：COCO JSON 导出对齐前端，PNG mask ZIP 同时包含单标注 mask、按 zIndex 融合的 semantic_frame 和 semantic_classes.json。 - 打通异步任务管理：新增任务取消、重试、失败详情接口与 Dashboard 控件，worker 支持取消状态检查并通过 Redis/WebSocket 推送 cancelled 事件。 - 对接 Dashboard 后端数据：概览统计、解析队列和实时流转记录从 FastAPI 聚合接口与 WebSocket 更新。 - 增强 AI 推理参数：前端发送 crop_to_prompt、auto_filter_background 和 min_score，后端支持点/框 prompt 局部裁剪推理、结果回映射和负向点/低分过滤。 - 接入 SAM3 基础设施：新增独立 Python 3.12 sam3 环境安装脚本、外部 worker helper、后端桥接和真实 Python/CUDA/包/HF checkpoint access 状态检测。 - 保留 SAM3 授权边界：当前官方 facebook/sam3 gated 权重未授权时状态接口会返回不可用，不伪装成可推理。 - 增强前端状态管理：新增 mask undo/redo 历史栈、AI 模型选择状态、保存状态 dirty/draft/saved 流转和项目状态归一化。 - 更新前端 API 封装：补充 annotation CRUD、GT mask import、mask ZIP export、task cancel/retry/detail、AI runtime status 和 prediction options。 - 更新 UI 控件：ToolsPalette、AISegmentation、VideoWorkspace 和 CanvasArea 接入真实操作、导入导出、撤销重做、任务控制和模型状态。 - 新增 polygon-clipping 依赖，用于前端区域 union/difference 几何运算。 - 完善后端 schemas/status/progress：补充 AI 模型外部状态字段、任务 cancelled 状态和进度事件 payload。 - 补充测试覆盖：新增后端任务控制、SAM3 桥接、GT mask、导出融合、AI options 测试；补充前端 Canvas、Dashboard、VideoWorkspace、ToolsPalette、API 和 store 测试。 - 更新 README、AGENTS 和 doc 文档：冻结当前需求/设计/测试计划，标注真实功能、剩余 Mock、SAM3 授权边界和后续实施顺序。
72 lines
2.5 KiB
Python
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2.5 KiB
Python
def test_dashboard_overview_uses_persisted_records(client, db_session):
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from models import ProcessingTask
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project_pending = client.post("/api/projects", json={
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"name": "Pending Project",
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"status": "pending",
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}).json()
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project_ready = client.post("/api/projects", json={
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"name": "Ready Project",
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"status": "ready",
|
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}).json()
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frame = client.post(f"/api/projects/{project_pending['id']}/frames", json={
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"project_id": project_pending["id"],
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"frame_index": 0,
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"image_url": "frames/0.jpg",
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"width": 640,
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"height": 360,
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}).json()
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template = client.post("/api/templates", json={
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"name": "Dashboard Template",
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"color": "#06b6d4",
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"z_index": 0,
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"classes": [],
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"rules": [],
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}).json()
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annotation = client.post("/api/ai/annotate", json={
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"project_id": project_pending["id"],
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"frame_id": frame["id"],
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"template_id": template["id"],
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"mask_data": {"polygons": [[[0.1, 0.1], [0.9, 0.1], [0.9, 0.9]]]},
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})
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assert annotation.status_code == 201
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task = ProcessingTask(
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task_type="parse_video",
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status="running",
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progress=35,
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message="正在使用 FFmpeg/OpenCV 拆帧",
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project_id=project_pending["id"],
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payload={"source_type": "video"},
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)
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db_session.add(task)
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db_session.commit()
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db_session.refresh(task)
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response = client.get("/api/dashboard/overview")
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assert response.status_code == 200
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body = response.json()
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assert body["summary"]["project_count"] == 2
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assert body["summary"]["frame_count"] == 1
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assert body["summary"]["annotation_count"] == 1
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assert body["summary"]["template_count"] == 1
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assert body["summary"]["parsing_task_count"] == 1
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assert body["tasks"] == [
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{
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"id": f"task-{task.id}",
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"task_id": task.id,
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"project_id": project_pending["id"],
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"name": "Pending Project",
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"progress": 35,
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"status": "正在使用 FFmpeg/OpenCV 拆帧",
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"raw_status": "running",
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"frame_count": 0,
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"error": None,
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"updated_at": body["tasks"][0]["updated_at"],
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},
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]
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assert any(item["kind"] == "task" for item in body["activity"])
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assert any(item["kind"] == "annotation" for item in body["activity"])
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assert any(item["kind"] == "template" for item in body["activity"])
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assert all(item["name"] != "Ready Project" for item in body["tasks"])
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