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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。
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# 当前设计冻结文档
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冻结日期：2026-05-01
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本文档描述当前代码结构、数据流、接口契约和测试边界。后续实现如果改变这些设计，应同步更新本文档和测试。
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## 总体架构
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当前系统由三层组成：
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- React + TypeScript 前端 SPA。
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- FastAPI 后端 API。
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- PostgreSQL、MinIO、Redis、SAM 2 / SAM 3 等外部基础设施。
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开发时前端通过 `server.ts` 启动 Express + Vite middleware；后端通过 `backend/main.py` 启动 FastAPI。前端业务接口主要访问 FastAPI，不依赖 `server.ts` 中保留的旧 mock API。
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## 前端模块
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| 模块 | 文件 | 设计职责 |
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| 应用入口 | `src/App.tsx` | 根据登录状态和 `activeModule` 切换页面 |
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| 全局状态 | `src/store/useStore.ts` | Zustand store，保存项目、帧、模板、mask、当前选中 mask ids、工具状态和 mask 撤销/重做历史栈 |
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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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| 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、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 |
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| 时间轴 | `src/components/FrameTimeline.tsx` | 帧导航、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、本地自定义分类 |
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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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## 后端模块
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| 模块 | 文件 | 设计职责 |
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|------|------|----------|
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| 应用入口 | `backend/main.py` | FastAPI app、CORS、路由注册、健康检查、WebSocket |
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| 配置 | `backend/config.py` | Pydantic settings |
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| 数据库 | `backend/database.py` | SQLAlchemy engine、session、Base |
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| 模型 | `backend/models.py` | Project、Frame、Template、Annotation、Mask、ProcessingTask |
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| Schema | `backend/schemas.py` | Pydantic 请求/响应模型 |
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| Auth | `backend/routers/auth.py` | 开发登录 |
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| Projects | `backend/routers/projects.py` | 项目与帧 CRUD |
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| Templates | `backend/routers/templates.py` | 模板 CRUD 和 mapping_rules 打包/解包 |
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| Media | `backend/routers/media.py` | 上传媒体和拆帧 |
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| AI | `backend/routers/ai.py` | SAM 2 / SAM 3 可选推理、视频传播、模型状态和标注保存 |
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| Export | `backend/routers/export.py` | COCO 和 PNG mask 导出 |
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| SAM 2 | `backend/services/sam2_engine.py` | SAM 2 懒加载、状态检测、点/框/自动推理和视频 mask 传播 |
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| SAM 3 | `backend/services/sam3_engine.py`, `backend/services/sam3_external_worker.py`, `backend/setup_sam3_env.sh` | SAM 3 状态检测、独立 Python 3.12 环境桥接、本地 checkpoint 加载、文本语义推理、正框几何提示和 video tracker 适配 |
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| SAM Registry | `backend/services/sam_registry.py` | 模型选择、GPU 状态和推理分发 |
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## 状态模型
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前端 store 的核心对象：
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- `Project`：项目基本信息、状态、帧数、fps、媒体路径。
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- `Frame`：帧 ID、项目 ID、索引、图片 URL、宽高、序列时间戳和原视频源帧号。
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- `Template` / `TemplateClass`：模板和分类定义。
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- `Mask`：前端渲染用 mask，包含 `pathData`、`segmentation`、`bbox`、`area`。
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- `selectedMaskIds`：Canvas 当前选中的 mask id 列表，供右侧本体面板对已选区域直接换标签。
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- `maskHistory` / `maskFuture`：mask 编辑历史栈，用于撤销和重做。
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- `activeModule`：当前页面。
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- `activeTool`：当前工具。
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- `aiModel`：当前选择的 AI 模型，取值为 `sam2` 或 `sam3`。
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## 关键数据流
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### 登录
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1. `Login` 收集用户名和密码。
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2. `login()` 调用 `POST /api/auth/login`。
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3. 成功后 store 写入 token，App 渲染主界面。
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### 项目导入与生成帧
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1. `ProjectLibrary` 创建项目。
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2. 导入视频时上传源视频到 `/api/media/upload` 并关联项目；该步骤不调用 `/api/media/parse`。
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3. 用户在项目卡片点击“生成帧”，在弹窗中选择目标 FPS。
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4. 前端调用 `/api/media/parse` 创建异步拆帧任务；可通过 `parse_fps`、`max_frames` 和 `target_width` 指定标准帧序列参数。
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5. Celery worker 执行 FFmpeg/OpenCV/pydicom 拆帧，视频帧按 `frame_%06d.jpg` 从 `frame_000000.jpg` 连续命名，并按目标宽度缩放。
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6. worker 写入 `frames.timestamp_ms` 和 `frames.source_frame_number`，并在任务 `result.frame_sequence` 中记录 FPS、帧数、时长、尺寸和对象存储前缀。
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7. worker 持续更新 `processing_tasks`，并发布 Redis `seg:progress`。
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8. 刷新项目列表。
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### 任务控制
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1. Dashboard 从 `GET /api/dashboard/overview` 读取 queued/running/failed/cancelled 任务。
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2. 用户取消任务时，前端调用 `POST /api/tasks/{task_id}/cancel`；后端写入 `cancelled`、设置 `finished_at`，并尝试 `celery_app.control.revoke(..., terminate=True)`。
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3. worker 在下载、解析、上传、写帧等关键阶段刷新任务状态；如果发现 `cancelled`，停止后续写入并发布 cancelled 事件。
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4. 用户重试任务时，前端调用 `POST /api/tasks/{task_id}/retry`；后端基于原任务 `payload` 创建新任务，记录 `retry_of` 并重新投递 Celery。
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5. 用户打开详情时，前端调用 `GET /api/tasks/{task_id}`，弹窗展示 error、payload、result、Celery ID 和时间。
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6. Dashboard 通过 `/ws/progress` 接收 Redis `seg:progress` 转发事件；前端 WebSocket 客户端在 `onopen/onclose/onerror` 主动更新连接状态，并定时发送 `ping` 心跳，服务端返回 `status` 确认连接仍活跃。
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### 工作区加载
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1. `VideoWorkspace` 根据 `currentProject.id` 调用 `getProjectFrames()`。
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2. 若无帧但项目有 `video_path`，显示“尚未生成帧”的状态提示，不自动触发 `parseMedia()`。
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3. 帧数据映射为 store `Frame[]`，包含 `timestampMs` 和 `sourceFrameNumber`，供时间轴和后续视频传播使用。
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4. 当前帧传入 `CanvasArea`。
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### AI 点/框推理
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1. 用户在 Canvas 选择正向点、反向点或框选。
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2. `CanvasArea` 读取当前帧 ID 和宽高。
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3. SAM 2 框选会创建一个候选 mask，并记录原始框；后续正向点/反向点会累计到同一候选上。
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4. `predictMask()` 归一化坐标并携带当前 `model` 调用 `/api/ai/predict`；同时有框和点时发送 `interactive` prompt。
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5. SAM 2 请求中只要存在反向点，`CanvasArea` 会额外发送 `options.auto_filter_background=true` 和 `options.min_score=0.05`，让后端移除低分结果和包含负向点的 polygon。
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6. 后端加载帧图片并通过 SAM registry 分发到 SAM 2 或 SAM 3。
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7. 前端把 `polygons` 转为 mask；交互式细化会替换同一个候选 mask，而不是新增多个 mask。
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8. 若带反向点的 SAM 2 细化返回空结果，前端会删除当前旧候选 mask 并提示反向点已排除该区域。
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9. Canvas 按当前帧过滤并渲染 mask。
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10. 新 mask 会带上当前选择的模板分类元数据，包括 `classId`、`className`、`classZIndex` 和保存状态 `draft`。
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11. 用户点击“结构化归档保存”后，前端将像素 `segmentation` 转成 normalized `mask_data.polygons`；未保存 mask 调用 `POST /api/ai/annotate`，dirty mask 调用 `PATCH /api/ai/annotations/{annotation_id}`。
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12. 工作区加载项目帧后通过 `GET /api/ai/annotations` 取回已保存标注并转成前端 mask。
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13. 工作区“清空遮罩”删除当前帧已保存标注，并清除当前帧本地 mask。
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### 视频片段传播
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1. 用户在工作区选中一个当前帧 mask；如果未显式选中，前端使用当前帧第一个 mask。
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2. `VideoWorkspace` 用 `buildAnnotationPayload()` 把 seed mask 转成 normalized polygon、bbox、label、color 和 class 元数据。
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3. 前端调用 `POST /api/ai/propagate`，默认 `direction=forward`、`max_frames=30`、`include_source=false`。
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4. 后端按项目帧序列截取片段，下载对应帧到临时 `frame_%06d.jpg` 目录，保持当前帧在片段中的相对索引。
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5. `model=sam2` 时，`sam2_engine` 使用 `SAM2VideoPredictor.add_new_mask()` 注入 seed mask，再用 `propagate_in_video()` 传播。
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6. `model=sam3` 时，`sam3_engine` 将请求交给 `sam3_external_worker.py`，由独立 Python 3.12 环境调用官方 `build_sam3_video_predictor()`，以 seed bbox 走 video tracker。
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7. 后端把传播返回的 normalized polygon 保存为后续帧 `Annotation`，跳过源帧，`mask_data.source` 记录模型传播来源。
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8. 前端传播完成后重新调用 `GET /api/ai/annotations` 并回显新标注。
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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. 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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5. 新 mask 写入 `pathData`、像素 `segmentation`、`bbox`、`area` 和当前模板分类元数据。
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6. `addMask()`、`setMasks()`、`updateMask()`、`clearMasks()` 会维护 `maskHistory/maskFuture`。
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7. 工具栏按钮、AI 页按钮和 Canvas Ctrl+Z/Ctrl+Y 调用 `undoMasks()` / `redoMasks()`。
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### Polygon 逐点编辑
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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. 拖动顶点后，前端重算 `pathData`、像素 `segmentation`、`bbox`、`area`。
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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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### 区域合并与去除
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1. 用户选择 `area_merge` 或 `area_remove` 后，点击多个当前帧 mask 组成选择集。
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2. 合并/去除模式隐藏 polygon 顶点和边中点编辑手柄，并在右下角显示已选数量；少于两个 mask 时操作按钮禁用。
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3. `CanvasArea` 把 `Mask.segmentation` 转为 `polygon-clipping` 的 MultiPolygon。
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4. `area_merge` 使用 union，更新第一个选中的主 mask，并从前端 store 移除后续被合并 mask；如果被移除 mask 已保存，会调用工作区传入的删除回调删除后端标注。
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5. `area_remove` 使用 difference，从第一个选中的主 mask 中扣除后续选中 mask，扣除对象本身保留；如果 difference 产生内洞，`segmentation` 保留外圈和 hole ring，渲染时使用 even-odd fill。
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6. 结果会重算 `pathData`、`segmentation`、`bbox`、`area`，已保存主 mask 会进入 dirty 状态并复用归档 PATCH 链路；带洞结果的面积按外圈减内洞计算。
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### GT Mask 导入
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1. 工作区“导入 GT Mask”选择图片文件。
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2. 前端 `importGtMask()` 以 multipart form-data 调用 `POST /api/ai/import-gt-mask`，携带 `project_id` 和 `frame_id`。
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3. 后端验证项目、帧、模板后使用 OpenCV 读取灰度 mask。
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4. 后端按非零像素值拆分多类别标签。
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5. 后端对每个类别的前景做 contour 提取，每个连通域保存为一个 `Annotation`。
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6. `points` 字段保存距离变换中心 seed point，`mask_data.polygons` 保存 normalized polygon，`mask_data.gt_label_value` 保存原始像素类别值。
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7. 前端重新读取项目标注并回显。
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8. `annotationToMask()` 会把 normalized seed point 转成像素坐标，Canvas 以可拖拽点显示；拖动后 `buildAnnotationPayload()` 会把点再归一化写回后端。
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### 模板管理
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1. `TemplateRegistry` 从后端读取模板。
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2. 编辑态在组件本地维护分类列表。
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3. 保存时调用 `createTemplate()` 或 `updateTemplate()`。
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4. 后端把 `classes`、`rules` 打包进 `mapping_rules`。
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5. 返回时再解包给前端。
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6. `CanvasArea` 把当前选中的 mask id 同步到全局 `selectedMaskIds`；切换工具、切换帧或卸载 Canvas 时会清空选择。
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7. `AISegmentation` 生成 mask 后会写入全局 `masks` 并把生成的 mask id 写入 `selectedMaskIds`；点击 AI 页预览 mask 也会更新 `selectedMaskIds`。
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8. AI 页“推送至工作区编辑”会切换到工作区并把 `activeTool` 设为 `edit_polygon`；`CanvasArea` 初始读取全局 `selectedMaskIds`，让 AI 页选中的 mask 在工作区继续保持选中。
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9. `OntologyInspector` 可以选择具体分类；选择结果进入全局 store，供 `CanvasArea` 和 `AISegmentation` 新建/更新 mask 时使用。
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10. 如果 `selectedMaskIds` 中存在当前 store 的 mask，点击分类时会立即更新这些 mask 的 `templateId`、`classId`、`className`、`classZIndex`、`label` 和 `color`。
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11. 已保存 mask 被重新分类后进入 `dirty` 且 `saved=false`，继续复用工作区归档保存的 PATCH 链路。
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### 导出
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1. 后端根据项目、帧、标注和模板生成 COCO JSON。
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2. PNG mask 导出会把 normalized polygon 渲染为单标注二值 mask。
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3. PNG mask 导出还会按 `mask_data.class.zIndex` 或模板 `z_index` 从低到高覆盖，生成每帧语义融合 mask。
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4. ZIP 内写入 `semantic_classes.json`，记录语义值到类别、颜色和 zIndex 的映射。
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5. 前端“导出 JSON 标注集”和“导出 PNG Mask ZIP”按钮都会在导出前保存待归档标注，然后下载对应文件。
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## 接口契约
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接口详情见 `doc/04-api-contracts.md`。测试中重点固定以下契约：
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- `updateProject()` 使用 `PATCH /api/projects/{id}`。
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- `exportCoco()` 使用 `GET /api/export/{projectId}/coco`。
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- `exportMasks()` 使用 `GET /api/export/{projectId}/masks`。
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- `cancelTask()` 使用 `POST /api/tasks/{taskId}/cancel`。
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- `retryTask()` 使用 `POST /api/tasks/{taskId}/retry`。
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- `predictMask()` 使用 `POST /api/ai/predict`，请求体为 `image_id`、`prompt_type`、`prompt_data`、`model`。
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- `propagateMasks()` 使用 `POST /api/ai/propagate`，请求体为 `project_id`、`frame_id`、`model`、`seed`、`direction`、`max_frames`。
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- `saveAnnotation()` 使用 `POST /api/ai/annotate`。
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- `importGtMask()` 使用 `POST /api/ai/import-gt-mask` multipart form-data。
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- `getProjectAnnotations()` 使用 `GET /api/ai/annotations`。
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- `updateAnnotation()` 使用 `PATCH /api/ai/annotations/{annotationId}`。
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- `deleteAnnotation()` 使用 `DELETE /api/ai/annotations/{annotationId}`。
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- `parseMedia()` 使用 `POST /api/media/parse?project_id=...`，可选 `parse_fps`、`max_frames`、`target_width`，用于生成标准帧序列。
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- `getProjectFrames()` 返回帧图像 URL、宽高、`timestamp_ms` 和 `source_frame_number`。
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- 后端 `/api/ai/predict` 支持 point、box、interactive、semantic 四种 prompt_type，并通过 `model` 选择 SAM 2 或 SAM 3。
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- SAM 2 是点/框交互式分割模型，不做文本语义分割；AI 页面在 SAM 2 + 纯文本时直接提示用户改用点提示或切换 SAM 3。
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- SAM 2 点提示和 auto fallback 只返回一个最高分候选，避免同一提示产生多个重叠候选 mask。
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- 当前 SAM 3 暴露 semantic 文本语义推理和 box 几何提示；工作区 Canvas 的点交互会在选择 SAM 3 时显示提示，不再静默失败。
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- SAM 3 box prompt 复用后端 `/api/ai/predict` 的 `box` prompt_type，输入仍是 normalized `[x1, y1, x2, y2]`，引擎适配层会转换为官方 `add_geometric_prompt()` 使用的 `[center_x, center_y, width, height]` 正框。
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- AI 页面选择 SAM 3 时优先发送文本 semantic prompt，不会把正/反点误发送为 SAM 3 point prompt；空文本、后端错误和空结果都会显示反馈消息。
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- 后端 `/api/ai/predict` 支持可选 `options`：`crop_to_prompt` 会对 point/box/interactive prompt 做局部裁剪推理并回映射 polygon，`auto_filter_background` 会按 `min_score` 和负向点过滤结果；SAM 3 semantic 会把正数 `min_score` 传给 external worker 作为 `confidence_threshold`。
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- 后端 `/api/ai/propagate` 支持 SAM 2 mask seed 视频传播和 SAM 3 external video tracker；当前前端默认向后传播 30 帧并保存结果标注。
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- 后端 `/api/ai/models/status` 返回 GPU、SAM 2、SAM 3 的真实运行状态；SAM 3 状态包含外部 Python 环境与 checkpoint access 的可用性。
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- point prompt 支持旧数组形式和 `{ points, labels }` 对象形式。
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## 外部依赖边界
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测试不直接依赖以下真实服务：
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- PostgreSQL：后端测试使用内存 SQLite。
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- MinIO：上传、下载、预签名 URL 使用 monkeypatch。
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- Redis：单测使用 monkeypatch 验证进度事件发布，不依赖真实 Redis 服务。
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- SAM：AI 推理测试使用 fake registry。
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- 浏览器 Canvas/Konva 图片加载：前端测试 mock `react-konva` 和 `use-image`。
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## 已知占位设计
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以下能力属于当前冻结版本的占位或半可用功能：
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- Dashboard 初始快照来自 `GET /api/dashboard/overview`；解析队列由 `processing_tasks` queued/running/failed/cancelled 任务生成。
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- 已保存标注支持通过“应用分类”、polygon 顶点拖动/删除、边中点插入、多 polygon 子区域编辑和区域合并/去除进入 dirty 状态并归档更新；选中整块 mask 可用 Delete/Backspace 删除并同步后端；复杂洞结构编辑尚未实现。
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- SAM 3 文本语义分割取决于官方依赖、GPU 运行环境和本地 checkpoint；状态接口会暴露真实可用性，运行时缺失时 `available=false`。
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- 自定义分类只存在本地组件状态。
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- GT mask 导入已完成多类别像素值拆分、contour、distance transform seed point 和前端 seed point 拖拽编辑；骨架提取、HDBSCAN 聚类和模板自动映射尚未实现。
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