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- 内存：prepare_segmentation 改为流式解码，只留分屏和配准的抽样帧，绿框逐帧在两半上找； 分割那一半由 SegmentationInput.target_frames() 到用时再解码，segment_video 边读边写 jpg； MedSAM2 init_state 的读帧换成直接在存放设备上建张量（不改 MedSAM2 源码，结果逐位相同）； 传播结果写进预分配数组。帧数最多的一段视频常驻内存峰值 11.2 GiB → 2.3 GiB，分辨率最大的 一段原代码被 OOM 杀掉、现为 4.2 GiB；两段的掩码和全部产物与改前逐字节相同，33 段视频的 第 1–2 步结果与改前一致，29 例配准与 review.csv 一致。 - 快照：ceus_quant 开跑时写 snapshot/（git、ceus.yaml、review.csv、uv.lock、segment.json）， 配置和核对表从快照副本读；收尾由新函数 runs.finish_snapshot 只新建 finished.json。 build 与 ceus_align_review 同样改用 finish_snapshot 记结束时间。 - build：summary.json 加 video_sha256；装 CEUS 结果时核对快照里的 delivery_dir、逐例核对 视频 SHA-256 和推注时间，不同就整次停下；新字段做类型检查，不进 tic.json。 来源：主会话任务（问题 1–3 及补充的 delivery_dir 比对）。 Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
270 lines
12 KiB
Python
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Python
"""B3 green_prompt 绿框提示检测单元测试。
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钉死这几件事的关键性质（参考 ``references/ROI/roi_tracking_pipeline.py`` P:241-332/989-1004）：
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- ``extract_color_prompt``：合成在已知位置画绿色多边形的 BGR 左视图帧 →
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返回该绿框 bbox（含端点 ``x2=x1+w-1`` / ``y2=y1+h-1``）+ 充满轮廓的布尔 mask；
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纯灰度帧（无绿）→ ``None``。
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- ``ignore_regions``：把绿框画在顶部文字带内，配置抹除顶部带后该绿不计 → ``None``；
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绿框在带外则正常返回。
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- ``min_area``：按 **bbox 面积 w×h**（findings §3.2，非轮廓面积）过滤——
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bbox 面积 < min_area 的候选被丢弃。
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- ``prompt_color_mask``：TIC 端"排除绿框色"掩膜——``exclude_prompt_color=False`` 全 False；
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``prompt_exclude_dilate=1`` 不膨胀（mask == 原始 inRange）；增大膨胀核则 mask 更大。
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测试用真实数据的二次构造（合成定位绿框 / 纯灰度帧），边缘场景靠实现 raise/None 保证。
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"""
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import cv2
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import numpy as np
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from cadx.ceus import (
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CeusConfig,
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ColorPrompt,
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PanSourceConfig,
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PromptSourceConfig,
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TicAnalysisConfig,
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extract_color_prompt,
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prompt_color_mask,
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)
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from conftest import load_ceus_section
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# 配置不设默认值：旧测试靠默认值构造的配置，改为在 config/ceus.yaml 的取值上 model_copy。
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_CONFIG = CeusConfig.model_validate(load_ceus_section())
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# 纯绿（BGR）：H≈60、S=255、V=255，落在 inRange [35,60,60]~[90,255,255] 内。
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_GREEN_BGR = (0, 255, 0)
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_GRAY_BGR = 120
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# 紫（BGR）：H≈145、S=255、V=255，落在 PanSourceConfig 默认阈 [125,60,60]~[165,255,255] 内。
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_PURPLE_BGR = (255, 0, 212)
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def _gray_frame(height: int, width: int) -> np.ndarray:
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"""合成一帧纯灰度 BGR 图（三通道等值），不含任何绿色像素。"""
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return np.full((height, width, 3), _GRAY_BGR, dtype=np.uint8)
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def _frame_with_green_rect(
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height: int,
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width: int,
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rect_xyxy: tuple[int, int, int, int],
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*,
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thickness: int = -1,
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) -> np.ndarray:
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"""在灰底帧上画一个绿色矩形（默认实心填充）。
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``rect_xyxy`` 为 ``(x1, y1, x2, y2)`` 含端点像素坐标。
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"""
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frame = _gray_frame(height, width)
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x1, y1, x2, y2 = rect_xyxy
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cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), _GREEN_BGR, thickness=thickness)
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return frame
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def _cfg(**overrides: object) -> PromptSourceConfig:
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"""构造 PromptSourceConfig，默认无 ignore_regions、min_area=1，便于钉死定位。"""
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base: dict[str, object] = {"ignore_regions": [], "min_area": 1}
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base.update(overrides)
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return _CONFIG.prompt_source.model_copy(update=base)
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def _tic_cfg(**overrides: object) -> TicAnalysisConfig:
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"""构造 TicAnalysisConfig，默认 exclude_prompt_color=True、prompt_exclude_dilate=1。
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把 dilate 默认置 1 便于钉死"原始 inRange == mask"（无膨胀外扩），
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各测试再按需覆盖以验证条件膨胀语义。
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"""
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base: dict[str, object] = {"prompt_exclude_dilate": 1}
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||
base.update(overrides)
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||
return _CONFIG.tic_analysis.model_copy(update=base)
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def _pan_cfg() -> PanSourceConfig:
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"""紫圈检测配置：config/ceus.yaml 的取值，去掉忽略区、min_area=1。"""
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return _CONFIG.pan_source.model_copy(update={"ignore_regions": [], "min_area": 1})
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# Phase 1: extract_color_prompt —— 定位绿框 / 无绿返回 None
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def test_extract_returns_bbox_with_inclusive_endpoints() -> None:
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# 在 (40,30)-(120,90) 画实心绿框（含端点）。
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rect = (40, 30, 120, 90)
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frame = _frame_with_green_rect(120, 200, rect)
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prompt = extract_color_prompt(frame, _cfg())
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assert isinstance(prompt, ColorPrompt)
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x1, y1, x2, y2 = prompt.bbox_xyxy
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# 形态学 CLOSE+dilate 会外扩几像素，允许 ±3 容差，钉死端点语义。
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assert abs(x1 - 40) <= 3 and abs(y1 - 30) <= 3
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assert abs(x2 - 120) <= 3 and abs(y2 - 90) <= 3
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# 含端点：width = x2 - x1 + 1。
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assert prompt.width == x2 - x1 + 1
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assert prompt.height == y2 - y1 + 1
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# mask 是布尔、与帧同高宽、绿框区域为 True。
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assert prompt.mask.dtype == np.bool_
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assert prompt.mask.shape == (120, 200)
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assert bool(prompt.mask[60, 80]) # 框中心点在 mask 内
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assert prompt.candidate_count >= 1
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def test_extract_gray_frame_returns_none() -> None:
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assert extract_color_prompt(_gray_frame(120, 200), _cfg()) is None
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# Phase 2: ignore_regions —— 顶部文字带抹除
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def test_ignore_regions_suppresses_top_band_green() -> None:
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# 绿框完全落在顶部 8.34% 带内（120*0.0834≈10px），抹除后不计。
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top_rect = (40, 1, 120, 8)
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frame = _frame_with_green_rect(120, 200, top_rect)
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cfg = _cfg(ignore_regions=[[0.0, 0.0, 1.0, 0.0834]])
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assert extract_color_prompt(frame, cfg) is None
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def test_ignore_regions_keeps_below_band_green() -> None:
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# 绿框在顶部带之下，抹除顶部带不影响它。
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body_rect = (40, 40, 120, 90)
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frame = _frame_with_green_rect(120, 200, body_rect)
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cfg = _cfg(ignore_regions=[[0.0, 0.0, 1.0, 0.0834]])
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prompt = extract_color_prompt(frame, cfg)
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assert prompt is not None
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assert abs(prompt.bbox_xyxy[1] - 40) <= 3
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# Phase 3: min_area —— 按 bbox 面积 w×h 过滤
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def test_min_area_filters_by_bbox_area() -> None:
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# 绿框 bbox≈ 21×21=441；min_area=2000 应过滤掉 → None。
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small_rect = (50, 50, 70, 70)
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frame = _frame_with_green_rect(120, 200, small_rect)
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assert extract_color_prompt(frame, _cfg(min_area=2000)) is None
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# 放宽 min_area 后能检出。
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assert extract_color_prompt(frame, _cfg(min_area=100)) is not None
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def test_min_area_boundary_equal_passes() -> None:
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# 钉死边界：bbox 面积"恰等于"min_area 应通过（实现是 `< min_area` 过滤，
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# 非 `<= min_area`；与参考 P:270 一致）。用细绿框确保 bbox 面积可精确预测，
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# 不被形态学外扩干扰（CLOSE+dilate 只让外轮廓更大、bbox 不会缩小）。
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# 实心绿框 (50,50)-(70,70)：bbox = (70-50+1)*(70-50+1) = 21*21 = 441。
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rect = (50, 50, 70, 70)
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expected_area = (70 - 50 + 1) * (70 - 50 + 1)
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assert expected_area == 441
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frame = _frame_with_green_rect(120, 200, rect)
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# 形态学会外扩，故实际 bbox 面积 >= 441；取一个明显小于实际面积、
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# 但用于证伪 `<=` 误写的下界即可——这里用恰等于"检出框的真实面积"。
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detected = extract_color_prompt(frame, _cfg(min_area=1))
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assert detected is not None
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area_eq = detected.bbox_area
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# min_area 恰等于检出 bbox 面积 → 应通过（area >= min_area）；
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# 若误写成 `<= min_area` 过滤，则此处会被丢弃返回 None，从而证伪。
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on_boundary = extract_color_prompt(frame, _cfg(min_area=area_eq))
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assert on_boundary is not None
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assert on_boundary.bbox_area == area_eq
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# 反向：min_area 比真实面积大 1 → 被过滤为 None（确认过滤确实生效）。
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assert extract_color_prompt(frame, _cfg(min_area=area_eq + 1)) is None
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def test_hollow_green_rect_closes_to_single_filled_contour() -> None:
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# 覆盖参考 P:261-288 真实服务路径：医生画的是空心绿框（细描边，非实心）。
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# 用 thickness=3 的空心矩形，验证 CLOSE+dilate 后 findContours 连通成单个外轮廓，
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# 且 drawContours 实心填充使 mask 覆盖框内区域（含框中心，原图中心是灰底非绿）。
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rect = (40, 30, 140, 100)
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frame = _frame_with_green_rect(120, 200, rect, thickness=3)
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# 前置：中心点在原图是灰底（空心框内部无绿），证明确为空心框。
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cx, cy = (40 + 140) // 2, (30 + 100) // 2
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assert tuple(int(c) for c in frame[cy, cx]) == (_GRAY_BGR, _GRAY_BGR, _GRAY_BGR)
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prompt = extract_color_prompt(frame, _cfg(min_area=100))
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assert prompt is not None
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# 单个外轮廓：候选数为 1（空心框经形态学连通后只剩一条外轮廓）。
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assert prompt.candidate_count == 1
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# 实心填充 mask 覆盖框内中心区域（findContours 外轮廓 + drawContours thickness=-1）。
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assert bool(prompt.mask[cy, cx])
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# bbox 端点贴合空心框外缘（±5 容差吸收核 (5,5) CLOSE+dilate 的外扩）。
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assert abs(prompt.bbox_xyxy[0] - 40) <= 5 and abs(prompt.bbox_xyxy[1] - 30) <= 5
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assert abs(prompt.bbox_xyxy[2] - 140) <= 5 and abs(prompt.bbox_xyxy[3] - 100) <= 5
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def test_min_area_picks_largest_bbox_candidate() -> None:
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# 两个绿框：小框 (10,10)-(30,30)，大框 (80,60)-(170,110)；选大框。
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frame = _frame_with_green_rect(120, 200, (10, 10, 30, 30))
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cv2.rectangle(frame, (80, 60), (170, 110), _GREEN_BGR, thickness=-1)
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prompt = extract_color_prompt(frame, _cfg(min_area=1))
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assert prompt is not None
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assert prompt.candidate_count == 2
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# 选中的应是大框（左上角接近 80,60）。
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assert abs(prompt.bbox_xyxy[0] - 80) <= 3
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assert abs(prompt.bbox_xyxy[1] - 60) <= 3
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# Phase 5: prompt_color_mask —— TIC 端"排除绿框色"掩膜（受 tic_cfg 门控）
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def test_prompt_color_mask_marks_green_pixels() -> None:
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frame = _frame_with_green_rect(120, 200, (40, 30, 120, 90))
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mask = prompt_color_mask(frame, _cfg(), _tic_cfg())
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assert mask.dtype == np.bool_
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assert mask.shape == (120, 200)
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assert bool(mask[60, 80]) # 绿框内为 True
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assert not bool(mask[5, 5]) # 灰底为 False
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def test_prompt_color_mask_all_gray_is_empty() -> None:
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mask = prompt_color_mask(_gray_frame(120, 200), _cfg(), _tic_cfg())
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assert not mask.any()
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def test_prompt_color_mask_exclude_disabled_returns_all_false() -> None:
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# exclude_prompt_color=False → 直接返回全 False（语义："不排除任何绿框色像素"）。
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frame = _frame_with_green_rect(120, 200, (40, 30, 120, 90))
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mask = prompt_color_mask(frame, _cfg(), _tic_cfg(exclude_prompt_color=False))
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assert mask.dtype == np.bool_
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assert mask.shape == (120, 200)
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assert not mask.any()
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def test_prompt_color_mask_dilate_one_equals_raw_inrange() -> None:
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# prompt_exclude_dilate=1 → 不膨胀，mask 应恰等于原始 inRange 二值。
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frame = _frame_with_green_rect(120, 200, (40, 30, 120, 90))
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mask = prompt_color_mask(frame, _cfg(), _tic_cfg(prompt_exclude_dilate=1))
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lower = np.asarray(_cfg().hsv_lower, dtype=np.uint8)
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upper = np.asarray(_cfg().hsv_upper, dtype=np.uint8)
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hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
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raw = cv2.inRange(hsv, lower, upper) > 0
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assert np.array_equal(mask, raw)
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def test_prompt_color_mask_larger_dilate_grows_mask() -> None:
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# prompt_exclude_dilate=5 应比 =1 时膨胀出更多 True 像素（外扩绿框边缘）。
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frame = _frame_with_green_rect(120, 200, (40, 30, 120, 90))
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mask_one = prompt_color_mask(frame, _cfg(), _tic_cfg(prompt_exclude_dilate=1))
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mask_five = prompt_color_mask(frame, _cfg(), _tic_cfg(prompt_exclude_dilate=5))
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assert int(mask_five.sum()) > int(mask_one.sum())
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# 膨胀只增不减：dilate=1 的 True 像素应全被 dilate=5 覆盖。
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assert bool((mask_five | mask_one == mask_five).all())
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# Phase 5: 换一组颜色范围就是另一个检测器（design/0030 决策四）
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def test_extract_color_prompt_detects_purple_with_pan_config() -> None:
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"""同一个 ``extract_color_prompt``，喂 ``PanSourceConfig`` 检的是紫色轮廓。
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紫色轮廓是医生画的邻近正常胰腺实质（``ROI_pan``），和绿框走同一套 HSV 机制、
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同一个函数——所以这里断言的是「函数认颜色配置，不认死绿色」这个行为。
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"""
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rect = (40, 30, 120, 90)
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frame = _gray_frame(120, 200)
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cv2.rectangle(frame, rect[:2], rect[2:], _PURPLE_BGR, thickness=-1)
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pan_cfg = _pan_cfg()
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prompt = extract_color_prompt(frame, pan_cfg)
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assert isinstance(prompt, ColorPrompt)
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assert bool(prompt.mask[60, 80])
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# 同一帧喂绿框那组配置一个候选都没有——两组颜色范围互不命中。
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assert extract_color_prompt(frame, _cfg()) is None
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def test_prompt_color_mask_takes_hsv_from_the_config_it_is_given() -> None:
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"""排除色掩膜的 HSV 来源是入参：喂紫色配置就出紫色掩膜，喂绿框配置全空。"""
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frame = _gray_frame(120, 200)
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||
cv2.rectangle(frame, (40, 30), (120, 90), _PURPLE_BGR, thickness=-1)
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||
purple_mask = prompt_color_mask(frame, _pan_cfg(), _tic_cfg())
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||
green_mask = prompt_color_mask(frame, _cfg(), _tic_cfg())
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assert bool(purple_mask[60, 80])
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assert not green_mask.any()
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