admin
afcddfaeb9
- 新增基于 JWT 当前用户的登录恢复、角色权限、用户管理、审计日志和演示出厂重置后台接口与前端管理页。 - 重串 GT_label 导出和 GT Mask 导入逻辑：导出保留类别真实 maskid，导入仅接受灰度或 RGB 等通道 maskid 图，支持未知 maskid 策略、尺寸最近邻拉伸和导入预览。 - 统一分割结果导出体验：默认当前帧，按项目抽帧顺序和 XhXXmXXsXXXms 时间戳命名 ZIP 与图片，补齐 GT/Pro/Mix/分开 Mask 输出和映射 JSON。 - 调整工作区左侧工具栏：移除创建点/线段入口，新增画笔、橡皮擦及尺寸控制，并按绘制、布尔、导入/AI 工具分组分隔。 - 扩展 Canvas 编辑能力：画笔按语义分类绘制并可自动并入连通选中 mask，橡皮擦对选中区域扣除，优化布尔操作、选区、撤销重做和保存状态联动。 - 优化自动传播时间轴显示：同一蓝色系按传播新旧递进变暗，老传播记录达到阈值后统一旧记录色，并维护范围选择与清空后的历史显示。 - 将 AI 智能分割入口替换为更明确的 AI 元素图标，并同步侧栏、工作区和 AI 页面入口表现。 - 完善模板分类、maskid 工具函数、分类树联动、遮罩透明度、边缘平滑和传播链同步相关前端状态。 - 扩展后端项目、媒体、任务、Dashboard、模板和传播 runner 的用户隔离、任务控制、进度事件与兼容处理。 - 补充前后端测试，覆盖用户管理、GT_label 往返导入导出、GT Mask 校验和预览、画笔/橡皮擦、时间轴传播历史、导出范围、WebSocket 与 API 封装。 - 更新 AGENTS、README 和 doc 文档，记录当前接口契约、实现状态、测试计划、安装说明和 maskid/GT_label 规则。
6.0 KiB
6.0 KiB
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 推理；当前产品实现启用可选 SAM 2.1 tiny/small/base+/large，SAM 3 因没有文本提示入口而暂时禁用。
- 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 | 当前产品入口启用 SAM 2.1 tiny/small/base+/large 和真实 GPU/SAM2.1 状态接口；SAM 2.1 已接 point/box/interactive 和 video predictor 片段传播。SAM 3 桥接源码保留，但前端入口和后端 registry 已禁用 |
| 模板库 | 部分落地 | 分类、颜色、maskid 和拖拽排序能存储和编辑；右侧语义分类树也可拖拽调整内部覆盖顺序；PNG mask 导出时会按内部优先级做语义融合裁决，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、传播链前后帧同目标同步换类、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、兼容 PNG mask ZIP 和统一分割结果 ZIP 均已接入；统一 ZIP 包含 maskid/GT 像素值映射、原始图片、按帧/类别合并的分开 mask、GT_label 黑白图、Pro_label 彩色图和 Mix_label 原图叠加图；GT_label 像素值使用类别真实 maskid，缺失 maskid 的旧标注才补下一个可用正整数 |
当前代码尚未落地的目标
- SAM 3：
sam3_engine.py、sam3_external_worker.py和setup_sam3_env.sh作为历史实现保留；由于当前系统不给文本提示，前端不再展示 SAM 3，后端 registry 也不暴露sam3。官方没有 SAM 3 tiny/small 权重，当前可选最小真实 SAM 权重仍是 SAM 2.1 tiny。 - 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 mask、灰度/16-bit GT_label 图和 RGB 三通道完全相同的
[X,X,X]maskid 图导入，后端会按 maskid 拆分区域，生成 polygon 标注和距离变换 seed point；超出现有类别的 maskid 可舍弃或导入为未定义类别；普通彩色类别图会被拒绝，尺寸不一致会自动最近邻拉伸到当前帧；骨架提取、HDBSCAN 和更复杂的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 导出时已按内部优先级生成语义融合 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。
- 保存状态按钮：工作区按钮按待保存数量显示“保存 X 个改动”或“已全部保存”，并调用
POST /api/ai/annotate保存当前未归档 mask，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、可用可选 SAM 2.1 做点/框 AI 推理、可对点/框 prompt 做裁剪推理和背景过滤、可用 SAM 2.1 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复杂洞结构编辑、GT mask 骨架/聚类增强和传播任务异步化。