# `services/vision/` — 视觉服务（占位）

架构 §8.2。独立服务，CPU + ONNX。

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POST /internal/vision/analyze
  ├─ segment_portrait  腾讯云 SegmentPortraitPic → 前景掩膜
  ├─ body_keypoints    RTMPose ONNX（自建，腾讯云已下线，ADR-06）
  ├─ face_landmarks    腾讯云 AnalyzeFace(90点) / AnalyzeDenseLandmarks(888点)
  ├─ face_attributes   腾讯云 DetectFaceAttributes
  ├─ color_sampling    自研：按关键点定位采样区 → Lab，稳健统计（去高光/阴影）
  └─ body_measure      自研：掩膜宽度剖面法（TD-06、ADR-07）
返回：结构化特征 + 每项置信度 + 质量问题标记
```

## 本地有 RTX 5090

**RTMPose ONNX 推理可以完全在本地开发和调参，不需要租云 GPU。**
准确率验证（体型 ≥ 80%、季型 ≥ 75%、脸型 ≥ 80%，各 30~50 样本，FR-RPT-05）
也可以在本地跑完。

## 质量门禁必须前置

架构 §8.2：图片质量不达标（多人、遮挡、侧脸过大、光线过暗）应在分析**前**就
返回明确的重拍指引，而不是硬算出一个低置信度结果。
**用户宁愿重拍一次，也不愿收到一份错的报告。**

## 人脸原图

不落盘。处理完立即删除（TD-20 / CR-02）。只返回派生特征。