feat(接口3): B端生发-马克笔发际线检测+生发(替换Mock)
医生在额头用马克笔画规划发际线 → 检测该线 → 生发。检测算法源自 /home/xsl/headmark。 - hairline/marker_detect.py: 黑帽响应图(MORPH_BLACKHAT)+鬓角锚点(MediaPipe 21/251吸附) +skimage route_through_array 最小路径检测画线；路径平均响应阈值拒识无画线 (headmark 调研：全局灰度阈值不可用，黑帽+Dijkstra 实测误差≤0.5px) - hairline/mask.py: 抽出 mask_from_curve(曲线+ROI闭合)，接口2/3共用 - hairline/service.py: generate_grow_b——检测→遮罩→原图重画干净线→ComfyUI生发 - app.py: /hair/grow-b 真实实现，marked+original各三选一+校验；输出 best_hairline_image_base64(=原图)/hair_growth_image_base64/hairline_type="custom"； 无人脸或未检测到画线→1001；重活进线程池 - requirements: scikit-image==0.24.0 (⚠️锁0.24，0.25+强依赖numpy>=2会顶掉mediapipe的numpy<2) - 文档: docs/接口3-B端生发-技术实现方案.md - 测试: test_marker.py(检测/拒识/辅助) + test_api grow-b(mock ComfyUI)，42全绿 实测(5090): grow-b ~6.4s，生发图把额头发际线补到医生画线、清除划线、人物保持。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Claude Opus 4.8
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# 接口 3：B 端生发 — 技术实现方案（马克笔发际线检测 + 生发）
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> 在 **高性能 worker（GPU 机）** 实现，与接口 1/2 同机。对外经网关代理。
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> B 端：医生在患者额头**用马克笔画出规划的发际线**，拍照上传。系统**检测这条手绘线**，
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> 据此生成生发图。检测算法移植自 `/home/xsl/headmark` 的调研结论（黑帽 + Dijkstra）。
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## 0. 契约（对齐 `接口文档.md` 接口3，不变）
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`POST /api/v1/hair/grow-b`
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| 输入 | 说明 |
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| `marked_image_*` | 已划线（医生标注发际线）的图，三选一，必填 |
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| `original_image_*` | 原始用户照片，三选一，必填 |
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| 输出 data | 决策 |
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| `best_hairline_image_url` | **= 原图 original** 原样返回（worker 返回 `best_hairline_image_base64`） |
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| `hair_growth_image_url` | **生发后图片**（ComfyUI，worker 返回 `hair_growth_image_base64`） |
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| `hairline_type` | 固定 **`"custom"`**（手绘定制） |
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> 落盘改 URL 由网关做（架构同接口1/2）。
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## 1. 马克笔发际线检测（核心，源自 headmark 调研）
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headmark `docs/detection_research.md` 结论：全局灰度阈值不可用（笔迹平均灰度反而高于阈值、
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与皮肤阴影分布重叠）；推荐 **黑帽响应图 + 端点锚定 Dijkstra 最小路径**，实测误差 ≤0.5px(GT锚点)。
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本项目用 **MediaPipe 锚点**（非 GT）实测平均 3.2px、中位 0px —— 对生成遮罩足够（线会膨胀成带）。
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detect_marker_hairline(marked_bgr, landmarks, parse_map):
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[1] ROI = forehead_upper_region(landmarks) ∩ head_silhouette(parse_map) # 复用接口2 mask.py
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[2] 黑帽响应 bh = MORPH_BLACKHAT(gray, ksize=max(15,int(w*0.025)|1))；ROI 外置 0
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[3] 锚点 = MediaPipe 21(左鬓角)/251(右鬓角)，各自小窗口(≈w*3%)内吸附到 bh 最大处
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[4] 代价 cost = bh.max()-bh+1；ROI 外设 1e6；
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path = skimage.graph.route_through_array(cost, 左锚, 右锚, fully_connected, geometric)
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[5] 拒识：path 平均 bh 响应 < 阈值(可调) → None（上层返回 1001 "未检测到发际线划线"）
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return path # (N,2) row,col
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- 依赖：**`scikit-image==0.24.0`**。⚠️ 0.25+ 强依赖 numpy≥2，会顶掉 mediapipe 的 numpy<2 →
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mediapipe/SegFormer 全崩。**必须锁 0.24.x**。
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- 复用接口2：`forehead_upper_region` / `head_silhouette`（`hairline/mask.py`）、SegFormer / MediaPipe 单例。
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## 2. 遮罩 + 原图重画干净线
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- **遮罩**：path → 画成 curve_mask → 复用接口2 `_above_curve_region` + `head` + `_clean_mask`
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得到"发际线以上闭合区域"。
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- **ComfyUI 输入图**：用 **原图 original**（按需缩放到 marked 尺寸对齐坐标），**重画一条干净黑线**
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（检测 path 膨胀成线宽），避免医生手绘的毛刺/杂线干扰生成。
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- 合成 RGBA：RGB=重画线的原图，alpha=255−mask（透明=重绘区）。复用 `compose_comfy_rgba`。
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## 3. 生发（复用接口2 ComfyUI 客户端）
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`hairline/comfyui.run(rgba_png)` → 跑 `add_hair.json`（Flux-2）→ 生发图 PNG。同步。
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## 4. worker handler（`/api/v1/hair/grow-b`）
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1. marked + original 各三选一取图（复用 resolve_image_bytes）+ 校验(大小/解码/分辨率)
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2. 在 marked 上：landmarks(MediaPipe)+parse(SegFormer) → detect_marker_hairline
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- 无人脸 → 1001；未检测到画线 → 1001 "未检测到发际线划线"
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3. 遮罩 + 原图重画线 → RGBA → comfyui.run → 生发图
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4. return ok({ best_hairline_image_base64: 原图, hair_growth_image_base64: 生发图,
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hairline_type: "custom" })
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异常 → 1007；重活 run_in_threadpool。
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## 5. 开发步骤
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| 阶段 | 内容 | 验证 |
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| **M1 检测** | `hairline/marker_detect.py`（黑帽+锚点+Dijkstra+拒识） | headmark test_image：检测线贴合真值；无线图被拒识 |
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| **M2 遮罩+重画** | path→遮罩(复用) + 原图重画干净线 + RGBA 合成 | 目视：干净线在原图、遮罩贴合 |
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| **M3 接 app** | grow-b 真实实现 + 输出字段 + 1001 | curl：best=原图/grown 合法PNG/type=custom；无线→1001 |
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| **M4 测试** | 检测/mask 单测 + mock-ComfyUI 集成 + 真机冒烟 | pytest 绿；真机出生发图 |
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## 6. 风险
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1. **锚点偏差/路径端点偏移**：MediaPipe 21/251 吸附后仍可能在鬓角端有偏移（实测 max~42px，少数点）。
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膨胀成带 + 遮罩闭合可吸收；必要时改进吸附窗口或端点截断。
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2. **没画线/画线极浅**：靠拒识阈值（路径平均黑帽响应）兜底，阈值需在更多真实图上标定。
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3. **marked 与 original 尺寸/对齐不一致**：按 marked 坐标系处理，original 缩放对齐；若两图非同源（不同姿态）会错位——约定二者为"同一张照片的划线版/原始版"。
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4. **抬头纹/眉毛/发丝干扰**：黑帽 + ROI + Dijkstra 平滑已大幅抑制（调研验证抬头纹零干扰），极端情况可在代价图抑制头发区域。
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> **文档版本**: v1.0 ｜ **创建日期**: 2026-06-15 ｜ 检测来源: headmark（黑帽+Dijkstra）｜
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> 生发: 复用接口2 ComfyUI(add_hair.json) ｜ 运行位置: worker(GPU) + 本机 ComfyUI(8182)
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