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xslandClaude Opus 4.8 bf76923591 refactor(接口3): 简化为只需划线图一张，去掉 original + best_hairline

按需求方意见——B端只需上传一张已画好发际线的图，用不着原图：
- 入参去掉 original_image_*，只保留 marked_image_*(三选一)
- 输出去掉 best_hairline_image_url，只返回 hair_growth_image_url + hairline_type
- ComfyUI 输入图改用 marked 划线图原样(add_hair.json 本就是"画了线的照片"，
  提示词清除黑线)；检测路径只用于建遮罩，不再重画干净线/不需对齐原图
- service.generate_grow_b 签名改 (marked_bgr) 单参
- 同步文档：接口文档/接口3技术方案/网关映射表(去掉接口3 best_hairline 行)
- 测试更新：grow-b 只传 marked，断言无 best_hairline 字段，44全绿

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

2026-06-15 10:28:13 +08:00

5.1 KiB

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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）

在 高性能 worker（GPU 机） 实现，与接口 1/2 同机。对外经网关代理。 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，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）。

0. 契约（对齐 `接口文档.md` 接口3，不变）

POST /api/v1/hair/grow-b

输入	说明
`marked_image_*`	已用马克笔标注发际线的图，三选一，必填。只需这一张（划线图即用户照片+手绘线，不需要原图）

输出 data	决策
`hair_growth_image_url`	生发后图片（ComfyUI，worker 返回 `hair_growth_image_base64`）
`hairline_type`	固定 `"custom"`（手绘定制）

落盘改 URL 由网关做（架构同接口1/2）。

1. 马克笔发际线检测（核心，源自 headmark 调研）

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、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)。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）。

detect_marker_hairline(marked_bgr, landmarks, parse_map):
  [1] ROI = forehead_upper_region(landmarks) ∩ head_silhouette(parse_map)   # 复用接口2 mask.py
  [2] 黑帽响应 bh = MORPH_BLACKHAT(gray, ksize=max(15,int(w*0.025)|1))；ROI 外置 0
  [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
  [4] 代价 cost = bh.max()-bh+1；ROI 外设 1e6；
      path = skimage.graph.route_through_array(cost, 左锚, 右锚, fully_connected, geometric)
  [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"）
  return path  # (N,2) row,col

依赖：scikit-image==0.24.0。⚠️ 0.25+ 强依赖 numpy≥2，会顶掉 mediapipe 的 numpy<2 → mediapipe/SegFormer 全崩。必须锁 0.24.x。
复用接口2：forehead_upper_region / head_silhouette（hairline/mask.py）、SegFormer / MediaPipe 单例。

2. 遮罩（检测路径只用来建遮罩；ComfyUI 输入图 = 划线图原样）

遮罩：path → 画成 curve_mask → 复用接口2 mask_from_curve（ROI ∩ 曲线以上 → 闭合）得到"发际线以上闭合区域"。
ComfyUI 输入图：直接用 marked 划线图原样（已含医生手绘线；add_hair.json 节点26 本来就是"画了线的照片"，提示词会清除黑线再生发）。不需要原图、不重画线。
合成 RGBA：RGB=marked 划线图，alpha=255−mask（透明=重绘区）。复用 compose_comfy_rgba。

3. 生发（复用接口2 ComfyUI 客户端）

hairline/comfyui.run(rgba_png) → 跑 add_hair.json（Flux-2）→ 生发图 PNG。同步。

4. worker handler（`/api/v1/hair/grow-b`）

1. marked 三选一取图（复用 resolve_image_bytes）+ 校验(大小/解码/分辨率)。只需这一张。
2. landmarks(MediaPipe)+parse(SegFormer) → detect_marker_hairline
   - 无人脸 → 1001；未检测到画线 → 1001 "未检测到发际线划线"
3. 遮罩(mask_from_curve) + marked原样 → RGBA → comfyui.run → 生发图
4. return ok({ hair_growth_image_base64: 生发图, hairline_type: "custom" })
异常 → 1007；重活 run_in_threadpool。

5. 开发步骤

阶段	内容	验证
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
M2 遮罩	path→遮罩(复用 mask_from_curve) + marked原样 RGBA 合成	目视：遮罩贴合发际线
M3 接 app	grow-b 真实实现(仅 marked) + 输出字段 + 1001	curl：grown 合法PNG/type=custom；无线→1001
M4 测试	检测/mask 单测 + mock-ComfyUI 集成 + 真机冒烟	pytest 绿；真机出生发图

6. 风险

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）。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。
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。
医生手绘线毛刺/杂线：ComfyUI 输入图用 marked 原样（含手绘线），提示词会清除黑线；检测出的干净 path 只用于建遮罩。若手绘过乱影响生成，可改为在 marked 上重画干净检测线（备选）。
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。

文档版本: v1.0 ｜ 创建日期: 2026-06-15 ｜检测来源: headmark（黑帽+Dijkstra）｜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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