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任务书 01 遗留修复（C14）： - library 新增 check_key_image(path)：关键图能逐像素保真重编码时返回 None，否则返回原因； _write_clean_png 的判断移过去，自身保留断言性质报错（走到这里说明 build 漏了检查）。 - build 写库前对每例调用，返回原因的整例跳过，记 C14「关键图能原样重编码」，涉及值写原因。 - 原来三条「关键图格式不对整次构建停下」的测试改为整例跳过，另加非 PNG、library 漏检报错两条。 - 结构.md 第八部分、guides/装配两个库.md 相应几行改掉。 第一阶段（src/cadx/ceus/）： - 照搬旧 geometry、video_decoder、research_config、split_screen、green_prompt、prompt_frames、 mapping，去掉产品层，注释改中文。 - 配置类去掉全部默认值，strict、extra=forbid、frozen；新建 config/ceus.yaml（paths、ceus 两段）， 数值照抄旧 yaml，逐项注明出处。删去 source_view/target_view、effective_region、mapping 锚点； 旧代码写死的分屏抽帧数 25 和搜索区间 (0.35, 0.65) 改成配置，值不变。 - 视频解码改为按路径用 cv2 逐帧读。 - 坐标换算改为两个视图矩形左上角之差，不再用按某种宽度写死的锚点。 - 造影画面在哪一半：两半各自选提示帧，恰好一半有才定，否则抛 ContrastSideError（CeusCaseError 子类，带步号和原因，供第三阶段记 failed.csv）。 - 旧测试照搬（改 import 与配置读取方式），因上述改动不再成立的删去；新增两处修改的手算测试。 - import-linter 加「ceus 不引用其他 cadx 模块」。依赖加 numpy、opencv-python-headless。 Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
180 lines
7.5 KiB
Python
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7.5 KiB
Python
"""两半画面之间的坐标换算：平移量 = 目标视图左上角 − 造影视图左上角（任务书 02 第一阶段第 1 条）。
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后两条照搬旧 test_ceus_mapping（去掉锚点配置参数，断言不变）；其余是新写的手算测试。
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旧文件里依赖锚点、有效区或缩放的用例不再成立，已删（见任务书 02 执行报告）。
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"""
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import cv2
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import numpy as np
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import pytest
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from cadx.ceus import (
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CeusConfig,
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ViewRect,
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map_source_mask_to_target,
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polygon_to_mask,
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split_views,
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target_polygons_to_source,
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view_offset,
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)
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from conftest import load_ceus_section
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def _largest_external_contour(mask: np.ndarray) -> np.ndarray:
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"""从二值 mask 取面积最大的外轮廓，返回 ``(N, 2)`` 的 ``float32`` 顶点序列。
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参数：
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mask: ``dtype=bool`` 的二值 mask。
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返回：
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最大外轮廓顶点 ``(x, y)``（``float32``）；用于真往返中把 target mask 还原成多边形喂逆向。
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"""
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contours, _ = cv2.findContours(
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mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
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)
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assert contours, "target mask 应非空，才能提取外轮廓做逆向往返。"
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largest = max(contours, key=cv2.contourArea)
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return largest.reshape(-1, 2).astype(np.float32)
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def _bbox(points: np.ndarray) -> tuple[float, float, float, float]:
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"""返回顶点序列的包围盒 ``(x_min, x_max, y_min, y_max)``（往返形状比对用）。"""
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return (
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float(points[:, 0].min()),
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float(points[:, 0].max()),
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float(points[:, 1].min()),
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float(points[:, 1].max()),
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)
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def test_map_source_mask_to_target_translates_into_target_effective() -> None:
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"""source 视图局部 mask 经映射落入 target 有效区局部坐标，形状为 target_eff 尺寸。"""
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# source view = 整个左半区 [0,100)×[0,100)；有效区同 view（无黑边）。
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source_view = ViewRect(0, 0, 100, 100)
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target_eff = ViewRect(100, 0, 200, 100)
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source_mask = np.zeros((100, 100), dtype=bool)
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source_mask[30:50, 20:40] = True # source 局部一个方块
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target_mask = map_source_mask_to_target(source_mask, source_view, target_eff)
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assert target_mask.dtype == bool
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assert target_mask.shape == (target_eff.height, target_eff.width)
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# 同尺寸有效区 + 无偏移：target 局部方块应与 source 局部方块同位置。
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ys, xs = np.where(target_mask)
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assert int(xs.min()) == 20 and int(xs.max()) == 39
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assert int(ys.min()) == 30 and int(ys.max()) == 49
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def test_real_roundtrip_same_size_no_offset_restores_polygon() -> None:
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"""真往返（同尺寸有效区、无 offset）：多边形→栅格化→正向→提轮廓→逆向，近似还原。
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不再假造 target 多边形：从正向 ``map_source_mask_to_target`` 的真实输出 mask 里
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用 ``cv2.findContours`` 提最大外轮廓喂逆向，端到端串起正向(mask)→逆向(polygon)。
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栅格化 + 轮廓提取带量化误差，容差放宽到 ~2px，但 assert 包围盒近似还原。
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"""
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source_view = ViewRect(0, 0, 120, 100)
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target_eff = ViewRect(120, 0, 240, 100)
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# 已知 source 视图局部多边形（远离边界，避免 clip 干扰往返）。
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source_polygon = np.array(
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[[20.0, 30.0], [60.0, 25.0], [70.0, 70.0], [25.0, 65.0]], dtype=np.float32
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)
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# 正向：source 局部多边形 → 栅格化 mask → 映射到 target 有效区局部 mask。
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source_mask = polygon_to_mask(source_polygon, source_view.height, source_view.width)
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target_mask = map_source_mask_to_target(source_mask, source_view, target_eff)
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assert target_mask.sum() > 0
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# 从真实 target mask 提最大外轮廓得 target 多边形，再逆向映回 source 视图局部。
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target_polygon = _largest_external_contour(target_mask)
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[back_to_source] = target_polygons_to_source([target_polygon], source_view, target_eff)
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# 形状/包围盒近似还原（栅格化+轮廓量化误差 ≤2px）。
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np.testing.assert_allclose(_bbox(back_to_source), _bbox(source_polygon), atol=2.0)
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def _seam_frames(width: int, height: int, split_x: int) -> list[np.ndarray]:
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"""合成几帧左右分屏画面：两半是不同的常量灰度，`split_x` 处一列纯黑缝。"""
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frame = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
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frame[:, :split_x] = 180
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frame[:, split_x + 1 :] = 120
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return [frame.copy() for _ in range(5)]
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# 三种宽度（40 例里有 5 种），分屏线在正中：右半左上角 x = W/2，平移量手算为 (W/2, 0)。
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@pytest.mark.parametrize(
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("width", "expected_dx"),
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[(1856, 928), (1280, 640), (1024, 512)],
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)
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def test_view_offset_is_difference_of_view_top_left_corners(width: int, expected_dx: int) -> None:
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config = CeusConfig.model_validate(load_ceus_section())
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_, left, right = split_views(_seam_frames(width, 200, expected_dx), config.views)
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assert view_offset(left, right) == (expected_dx, 0)
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assert view_offset(right, left) == (-expected_dx, 0)
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@pytest.mark.parametrize(
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("width", "split_x", "box_x1", "expected_target_x1"),
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[
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# 造影在左半：整帧 x=300 的框挪到右半，整帧 x = 300 + 928 = 1228。
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(1856, 928, 300, 1228),
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||
# 造影在左半：整帧 x=300 → 300 + 640 = 940。
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||
(1280, 640, 300, 940),
|
||
# 造影在左半：整帧 x=100 → 100 + 512 = 612。
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||
(1024, 512, 100, 612),
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],
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||
)
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def test_mask_moves_by_view_offset_in_frame_coordinates(
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width: int, split_x: int, box_x1: int, expected_target_x1: int
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) -> None:
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left = ViewRect(0, 0, split_x, 200)
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right = ViewRect(split_x, 0, width, 200)
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source_mask = np.zeros((left.height, left.width), dtype=bool)
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source_mask[50:80, box_x1 - left.x1 : box_x1 - left.x1 + 40] = True
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target_mask = map_source_mask_to_target(source_mask, left, right)
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ys, xs = np.where(target_mask)
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assert int(xs.min()) + right.x1 == expected_target_x1
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assert int(xs.max()) + right.x1 == expected_target_x1 + 39
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assert (int(ys.min()), int(ys.max())) == (50, 79)
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def test_mask_moves_from_right_half_to_left_half() -> None:
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"""造影在右半：1856 宽、分屏线 928，整帧 x=1000 的框挪到左半，整帧 x = 1000 − 928 = 72。"""
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left = ViewRect(0, 0, 928, 200)
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right = ViewRect(928, 0, 1856, 200)
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source_mask = np.zeros((right.height, right.width), dtype=bool)
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source_mask[10:20, 1000 - 928 : 1040 - 928] = True
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target_mask = map_source_mask_to_target(source_mask, right, left)
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ys, xs = np.where(target_mask)
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assert (int(xs.min()), int(xs.max())) == (72, 111)
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assert (int(ys.min()), int(ys.max())) == (10, 19)
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def test_polygons_move_back_by_negative_view_offset() -> None:
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"""右半局部 (40, 30) 的点挪回左半：整帧 (968, 30) − 928 = (40, 30)；超出左半的点裁到边界。"""
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left = ViewRect(0, 0, 928, 200)
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right = ViewRect(928, 0, 1856, 200)
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polygon = np.array([[40.0, 30.0], [60.0, 30.0], [927.0, 250.0]], dtype=np.float32)
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[back] = target_polygons_to_source([polygon], left, right)
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np.testing.assert_allclose(back, [[40.0, 30.0], [60.0, 30.0], [927.0, 199.0]])
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def test_mask_crops_when_target_half_is_narrower() -> None:
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"""宽度为奇数时右半比左半窄 1 像素：不缩放，超出右半的那一列裁掉。"""
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left = ViewRect(0, 0, 101, 50)
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right = ViewRect(101, 0, 201, 50)
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source_mask = np.zeros((50, 101), dtype=bool)
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source_mask[:, 99:101] = True
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target_mask = map_source_mask_to_target(source_mask, left, right)
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assert target_mask.shape == (50, 100)
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assert np.where(target_mask)[1].tolist() == [99] * 50
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