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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。
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# 后续实施建议
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目标是把当前“能看、能上传、能拆帧”的系统推进到“能真实完成标注闭环”的系统。
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## 阶段 1：先修接口契约（已完成基础对齐）
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优先级最高。AI 点/框推理和 COCO 导出的基础契约已经按当前代码完成对齐。
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已完成：
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1. `src/lib/api.ts` 的 `updateProject()` 已改为 `PATCH`。
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2. `exportCoco()` 路径已改为 `/api/export/{projectId}/coco`。
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3. Canvas 调 AI 时已使用当前帧真实 `frame.id` 作为 `image_id`。
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4. Canvas 点/框坐标已转成后端需要的归一化坐标。
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5. 后端 `polygons` 已转成前端可渲染的 Konva path。
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剩余边界：
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1. SAM 3 已完成独立 Python 3.12 环境安装脚本、外部 worker 桥接和状态检查；真实推理还需要 Hugging Face `facebook/sam3` gated 权重授权通过后执行 smoke test。
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2. 标注删除/更新接口已打通基础能力；逐点几何编辑器已支持顶点拖动/删除、边中点插入和多 polygon 子区域选择编辑，复杂洞结构仍待增强。
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## 阶段 2：打通标注保存（已完成基础闭环）
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当前工作区可将未保存 mask 写入后端标注表，并在加载项目帧后回显。
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已完成：
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1. 前端根据 `Mask.segmentation` 构造后端需要的 normalized `mask_data.polygons`。
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2. 用户点击“结构化归档保存”后，未保存 mask 调用 `POST /api/ai/annotate`，dirty mask 调用 `PATCH /api/ai/annotations/{annotation_id}`。
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3. 后端保存或更新 `project_id`、`frame_id`、`template_id`、`mask_data`、`bbox`；具体分类写入 `mask_data.class`。
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4. 工作区加载帧后调用 `GET /api/ai/annotations` 回显已保存标注。
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5. 工作区“清空遮罩”调用 `DELETE /api/ai/annotations/{annotation_id}` 删除当前帧已保存标注。
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剩余建议：
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1. 加入保存冲突处理和批量保存错误提示。
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2. 逐点几何编辑器已支持拖动/删除顶点、边中点插入新点和多 polygon 子区域编辑；后续增强为复杂洞结构编辑。
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3. 区域合并/去除已支持基础 union/difference；后续增强为更明确的多选列表、操作预览和冲突确认。
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## 阶段 3：接入导出按钮（已完成 COCO JSON 和 PNG Mask ZIP）
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当前工作区“导出 JSON 标注集”和“导出 PNG Mask ZIP”都会先保存未归档 mask，再调用后端导出接口。
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已完成：
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1. COCO JSON 调用 `/api/export/{projectId}/coco`。
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2. PNG Mask ZIP 调用 `/api/export/{projectId}/masks`。
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3. ZIP 内保留单标注二值 `mask_*.png`，同时输出 `semantic_frame_*.png` 和 `semantic_classes.json`。
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剩余建议：
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1. 无标注时给出更明确的空导出提示。
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## 阶段 4：替换 Dashboard mock
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当前 Dashboard 已通过 `GET /api/dashboard/overview` 读取后端聚合快照，不再使用硬编码初始统计、队列或活动日志。
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已完成：
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- 聚合项目、帧、标注、模板数量和主机 load average。
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- 按 `processing_tasks` queued/running/failed/cancelled 任务生成解析队列。
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- 按最近任务、项目、标注、模板记录生成活动流。
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已完成补充：
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1. Dashboard 对 queued/running 任务提供取消按钮。
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2. Dashboard 对 failed/cancelled 任务提供重试按钮。
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3. Dashboard 详情弹窗展示任务 error、payload、result、Celery ID 和时间。
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剩余建议：
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1. 为 Dashboard 增加任务历史筛选。
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## 阶段 5：异步拆帧和进度
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Word 方案中提到 Celery + Redis。当前已经有 Celery app、worker task 和 `processing_tasks` 表。
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已完成：
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1. 新建 Celery app。
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2. `POST /api/media/parse` 只创建任务并立即返回 task id。
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3. worker 执行 FFmpeg/OpenCV/pydicom。
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4. worker 写 PostgreSQL 任务进度。
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5. worker 发布 Redis `seg:progress`，FastAPI 广播到 `/ws/progress`。
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已完成补充：
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1. `POST /api/tasks/{task_id}/cancel` 取消 queued/running 任务，并尝试 revoke Celery。
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2. `POST /api/tasks/{task_id}/retry` 为 failed/cancelled 任务创建新的 queued 任务。
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3. worker 在关键阶段检查 cancelled 状态，避免取消后继续写帧。
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4. Redis/WebSocket 进度事件增加 `cancelled` 类型。
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Dashboard 的解析队列现在已经从“项目状态派生”升级为任务表驱动，实时推送也已通过 Redis/WebSocket 打通；剩余重点是任务历史筛选和更细的 worker 中断粒度。
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## 阶段 6：GT 导入与点区域（已完成基础增强版）
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Word 方案中的完整版本包含距离变换、骨架提取和聚类。当前已经完成基础增强版：导入二值/标签 mask 图片后，后端按非零像素值拆分类别，再按连通域生成 polygon 标注，并用距离变换提取一个正向 seed point。
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已完成：
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1. 工作区提供“导入 GT Mask”入口。
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2. 前端调用 `POST /api/ai/import-gt-mask` multipart 接口。
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3. 后端按非零像素值拆分多类别 mask。
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4. 后端使用 OpenCV contour 提取每个类别下的连通域。
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5. 后端使用 distance transform 生成 `points` seed。
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6. 导入结果写入 `annotations` 表并回显为工作区 mask。
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7. 前端把 seed point 转为像素坐标显示在 Canvas 上，拖动后会标记标注为 dirty 并可归档保存。
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剩余建议：
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1. 增加骨架提取和聚类增强。
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2. 为多类别像素值提供模板分类自动映射规则。
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## 阶段 7：模板优先级融合（已完成导出侧裁决）
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当前导出 PNG Mask ZIP 时已经按 class/template z-index 做重叠裁决，从低到高覆盖，生成每帧 `semantic_frame_*.png`。
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已完成：
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1. 标注保存时记录 template class id / name / zIndex。
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2. 导出 mask 时按 zIndex 从低到高覆盖。
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3. 同类语义值在融合图中共享同一个 class value。
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4. 跨类重叠由高 zIndex 覆盖低 zIndex。
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剩余建议：
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1. 在前端预览重叠裁决结果。
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2. 对多帧多类导出增加颜色 palette PNG 或可视化 legend。
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## 阶段 8：清理 UI 文案与 Mock
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建议统一这些文案和真实能力：
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- SAM/GPU 状态已改为 `GET /api/ai/models/status` 驱动。
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- 撤销/重做按钮已接全局 mask 历史栈。
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- “重新提取内侧中轴树骨架”接真实接口，否则标为未实现。
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- AI 独立页不要固定 Unsplash 图，应从当前项目帧或上传文件进入。
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