xslandCursor
9fb5b486c0
- worker /api/v1/face/features 不再返回假成功数据，直接告知仅网关实现， 避免本机误打 :8187 被 Mock 结果误导。 - 网关 ark_api_key 加载优先级改为 gateway/config.json 优先（原先误读 worker_config.json 里的失效 key）。 - 接口4 face_shape 不再采信豆包结果，改用本机 face/face_shape_classifier.py （MediaPipe 7 类）计算覆盖；其余 5 项特征仍走豆包。 - 修复 face_shape_classifier 共享 FaceMesh 实例的线程安全问题（加锁）， 避免网关侧接口4 并发请求时崩溃/结果错乱。 - 新增 /api/v1/debug/face-shape 调试接口 + static/test_face_shape.html 单图调试页（worker 侧）。 - 更新文档：网关机现在也需要 mediapipe/opencv-python/numpy<2。 ⚠️ 部署前提醒：网关机需先安装 mediapipe==0.10.14 / opencv-python==4.10.0.84 / numpy==1.26.4，否则接口4 会返回 1007「分析服务异常」。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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fastapi==0.115.12
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uvicorn[standard]==0.34.2
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python-multipart==0.0.31
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httpx==0.28.1
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# 接口1：四庭七眼测量（worker 侧算法依赖）
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mediapipe==0.10.14 # MediaPipe Face Mesh（经典 Solutions API，模型内置）
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opencv-python==4.10.0.84 # 图片读取/处理 + solvePnP 姿态估计
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Pillow==11.0.0 # 标注图生成（PNG 透明图层）
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numpy==1.26.4 # 必须 <2，否则 mediapipe 0.10.x import 崩溃
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# 方案 B：头发分割（BiSeNet face-parsing）
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# ⚠️ RTX 5090（sm_120/Blackwell）必须用 cu128 构建——cu121（如 torch 2.2.2）只编到
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# sm_90，GPU 跑算子会报 "no kernel image"。cu128 含 sm_120，BiSeNet/SegFormer 走 GPU。
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# 安装（走 PyTorch 官方 cu128 index）：
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# ./venv/bin/pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 torch==2.11.0 torchvision==0.26.0
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# numpy 必须保持 <2（mediapipe 0.10.x / scikit-image 0.24.x 依赖），cu128 torch 兼容 numpy 1.26.4。
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torch==2.11.0 # +cu128，支持 RTX 5090 sm_120；GPU 推理
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torchvision==0.26.0
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# 接口2：C端生发（发际线预览）
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# MediaPipe Tasks(FaceLandmarker) 用已装的 mediapipe；新增 SegFormer 人脸分割：
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transformers==4.45.2 # SegFormer 人脸分割（jonathandinu/face-parsing，本地权重）
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# 接口3：B端生发（马克笔发际线检测）
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# ⚠️ 必须 0.24.x —— 0.25+ 强依赖 numpy>=2，会顶掉 mediapipe 需要的 numpy<2
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scikit-image==0.24.0 # route_through_array（黑帽响应图上的 Dijkstra 最小路径）
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# 接口4：用户特征（火山方舟 豆包视觉模型 + 本机 MediaPipe 脸型覆盖）—— 已迁到**网关**实现，worker 不需要。
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# 网关机装：volcengine-python-sdk[ark]（from volcenginesdkarkruntime import Ark）；API Key 走配置不入 git
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# ⚠️ face_shape 字段改为本机 face/face_shape_classifier.py 计算（覆盖豆包结果），
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# 因此网关机现在也需要 mediapipe==0.10.14 + opencv-python==4.10.0.84 + numpy==1.26.4
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# （不再是"网关不需要 mediapipe"，见 docs/实现说明.md 需同步更新）
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# 测试
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pytest==8.3.3
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