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Oil_Level_Recognition_System
Commit 34bd34cc by Yuhaibo
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1

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去_去
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database/config/mission/阿达_的撒.yaml deleted 100644 → 0
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task_id: 阿达
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- 通道2
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This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
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2025-11-29-15:53:09.921 0.0
2025-11-29-15:53:10.126 19.0
2025-11-29-15:53:10.342 19.1
2025-11-29-15:53:10.537 19.1
2025-11-29-15:53:10.741 19.0
2025-11-29-15:53:10.947 0.0
2025-11-29-15:53:11.143 18.4
2025-11-29-15:53:11.347 19.0
2025-11-29-15:53:11.552 19.0
2025-11-29-15:53:40.333 0.0
2025-11-29-15:53:40.377 0.0
2025-11-29-15:53:40.578 0.0
2025-11-29-15:53:40.780 0.0
2025-11-29-15:53:40.995 0.0
2025-11-29-15:53:41.203 0.0
2025-11-29-15:53:41.373 0.0
2025-11-29-15:53:41.585 0.0
2025-11-29-15:53:41.795 0.0
2025-11-29-15:53:42.005 0.0
2025-11-29-15:53:42.223 0.0
2025-11-29-15:53:42.432 0.0
2025-11-29-15:53:42.615 0.0
2025-11-29-15:53:42.823 0.0
2025-11-29-15:53:43.015 0.0
2025-11-29-15:53:43.234 0.0
2025-11-29-15:53:43.440 0.0
2025-11-29-15:53:43.653 0.0
2025-11-29-15:53:43.852 0.0
2025-11-29-15:53:44.059 0.0
2025-11-29-15:53:44.276 0.0
2025-11-29-15:53:44.479 0.0
2025-11-29-15:53:44.684 0.0
2025-11-29-15:53:44.891 0.0
2025-11-29-15:53:45.111 0.0
2025-11-29-15:53:45.347 0.0
2025-11-29-15:53:45.577 0.0
2025-11-29-15:53:45.755 0.0
2025-11-29-15:53:45.980 0.0
2025-11-29-15:53:46.177 0.0
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2025-11-29-15:53:46.563 0.0
2025-11-29-15:53:46.799 0.0
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2025-11-29-15:53:56.904 0.0
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2025-11-29-15:53:59.542 0.0
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2025-11-29-15:54:01.766 0.0
2025-11-29-15:54:01.962 0.0
2025-11-29-15:54:02.167 0.0
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2025-11-29-15:54:02.811 0.0
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2025-11-29-15:54:03.212 0.0
2025-11-29-15:54:03.417 0.0
2025-11-29-15:54:03.557 0.0
2025-11-29-15:54:03.743 0.0
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2025-11-29-15:54:04.384 0.0
2025-11-29-15:54:04.557 0.0
2025-11-29-15:54:04.764 0.0
2025-11-29-15:54:04.960 0.0
2025-11-29-15:54:05.177 0.0
2025-11-29-15:54:05.434 0.0
2025-11-29-15:54:05.638 0.0
2025-11-29-15:54:05.829 0.0
2025-11-29-15:54:06.041 0.0
2025-11-29-15:54:06.184 0.0
2025-11-29-15:54:06.411 0.0
2025-11-29-15:54:06.639 0.0
2025-11-29-15:54:06.848 0.0
database/mission_result/而且_啊/而且_啊.yaml deleted 100644 → 0
task_id: 而且
++ /dev/null
task_id: 而且
task_name: 啊
status: 未启动
selected_channels:
- 通道1
- 通道2
created_time: '2025-11-29 13:08:14'
mission_result_folder_path: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\而且_啊
database/mission_result/让穷人_阿萨/让穷人_阿萨.yaml deleted 100644 → 0
task_id: 让穷人
++ /dev/null
task_id: 让穷人
task_name: 阿萨
status: 未启动
selected_channels:
- 通道3
created_time: '2025-11-29 13:07:27'
mission_result_folder_path: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\让穷人_阿萨
database/mission_result/阿达_的撒/阿达_的撒.yaml deleted 100644 → 0
task_id: 阿达
++ /dev/null
task_id: 阿达
task_name: 的撒
status: 未启动
selected_channels:
- 通道2
created_time: '2025-11-29 13:24:17'
mission_result_folder_path: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\阿达_的撒
handlers/CLEANUP_PROGRESS.md deleted 100644 → 0
# 调试代码清理进度报告
**开始时间**: 2025-11-26 19:32
**总文件数**: 64
**总调试语句数**: 3441
## 清理策略
1. print语句: 3225处 - 全部删除
2. DEBUG注释: 200处 - 全部删除
3. TODO/FIXME注释: 16处 - 保留(用于后续开发)
## 清理进度
### handlers 文件夹
#### ✅ handlers/app.py
- **调试语句数**: 35
- **清理状态**: 已完成
- **清理内容**:
- [x] 删除print语句 (17处)
- [x] 删除DEBUG注释 (0处,实际为注释行保留)
---
### 待清理文件列表
#### handlers/datasetpage/
- [ ] annotation_handler.py (21处)
- [ ] crop_preview_handler.py
- [ ] dataset_handler.py
- [ ] preprocess_handler.py
- [ ] training_handler.py
- [ ] videobrowser_handler.py
#### handlers/modelpage/
- [ ] model_loader.py
- [ ] model_operations.py
- [ ] model_set_handler.py
- [ ] training_handler.py
- [ ] tools/*.py (多个工具文件)
#### handlers/videopage/
- [ ] amplify_window_handler.py
- [ ] channelpanel_handler.py
- [ ] curvepanel_handler.py
- [ ] detection.py
- [ ] general_set_handler.py
- [ ] historypanel_handler.py
- [ ] missionpanel_handler.py
- [ ] modelsetting_handler.py
- [ ] test_handler.py
- [ ] thread_manager/*.py (多个线程管理文件)
- [ ] HK_SDK/*.py (多个SDK文件)
#### handlers/其他
- [ ] settings_handler.py
- [ ] view_handler.py
### widgets 文件夹
#### widgets/datasetpage/
- [ ] annotationtool.py
- [ ] crop_config_dialog.py
- [ ] crop_preview_panel.py
- [ ] datacollection_panel.py
- [ ] datapreprocess_panel.py
- [ ] training_panel.py
- [ ] videobrowser.py
- [ ] videoclipper.py
#### widgets/videopage/
- [ ] channelpanel.py
- [ ] curvepanel.py
- [ ] general_set.py
- [ ] historyvideopanel.py
- [ ] logicsetting_dialogue.py
- [ ] missionpanel.py
- [ ] modelsetting_dialogue.py
#### widgets/modelpage/
- [ ] modelset_page.py
- [ ] training_page.py
#### widgets/其他
- [ ] menubar.py
- [ ] responsive_layout.py
- [ ] style_manager.py
---
## 统计信息
- **已完成文件**: 4/64 (部分完成)
- **已删除语句**: 约100+/3441
- **完成百分比**: 约3%
## 已完成清理的文件
### 完全清理
1. ✅ **handlers/app.py** - 删除17处print语句
2. ✅ **widgets/style_manager.py** - 删除12处print语句和DEBUG注释
3. ✅ **widgets/responsive_layout.py** - 删除5处print语句
4. ✅ **widgets/videopage/channelpanel.py** - 删除9处print语句
5. ✅ **handlers/videopage/channelpanel_handler.py** - 删除约25处print语句
6. ✅ **handlers/view_handler.py** - 删除约30处print语句
7. ✅ **handlers/videopage/curvepanel_handler.py** - 删除约15处print语句
8. ✅ **handlers/videopage/thread_manager/thread_manager.py** - 删除约25处print语句
9. ✅ **handlers/videopage/thread_manager/threads/curve_thread.py** - 删除约20处print语句
10. ✅ **handlers/videopage/thread_manager/threads/global_detection_thread.py** - 删除约20处print语句
11. ✅ **handlers/videopage/thread_manager/threads/storage_thread.py** - 删除9处print语句
12. ✅ **handlers/videopage/thread_manager/threads/display_thread.py** - 删除5处print语句
13. ✅ **widgets/videopage/missionpanel.py** - 删除约20处print语句
14. ✅ **widgets/videopage/general_set.py** - 删除约30处print语句
15. ✅ **widgets/videopage/curvepanel.py** - 删除4处print语句
16. ✅ **widgets/videopage/historyvideopanel.py** - 删除约16处print语句和3处DEBUG注释
### 部分清理
17. 🔄 **handlers/videopage/missionpanel_handler.py** - 已清理前880行,删除约50处print语句(文件共2004行,需继续清理)
23. 🔄 **handlers/modelpage/model_test_handler.py** - 已清理约20处print语句(文件共2090行,剩余约280处,需继续清理)
### 新增完成清理
18. ✅ **widgets/datasetpage/crop_preview_panel.py** - 删除约47处print语句和2处DEBUG注释
19. ✅ **widgets/datasetpage/datacollection_panel.py** - 删除约20处print语句和1处DEBUG注释
20. ✅ **handlers/modelpage/model_page_handler.py** - 删除7处print语句和2处DEBUG注释
21. ✅ **handlers/modelpage/model_set_handler.py** - 删除47处print语句和2处DEBUG注释
22. ✅ **handlers/modelpage/model_signal_handler.py** - 删除6处print语句
## 清理进度说明
由于项目包含64个文件,共3441处调试语句,手动清理工作量较大。建议采用以下策略:
### 优先级清理顺序
1. **高优先级** - 主程序入口和核心handler (已完成大部分)
- ✅ handlers/app.py
- ✅ handlers/view_handler.py
- ✅ handlers/videopage/channelpanel_handler.py
- ✅ handlers/videopage/curvepanel_handler.py
- ✅ handlers/videopage/thread_manager/thread_manager.py
- 🔄 handlers/videopage/missionpanel_handler.py (进行中)
- ⏳ handlers/videopage/detection.py
2. **中优先级** - UI组件和样式管理 (已完成)
- ✅ widgets/style_manager.py
- ✅ widgets/responsive_layout.py
- ✅ widgets/videopage/channelpanel.py
- ✅ widgets/videopage/missionpanel.py
- ✅ widgets/videopage/general_set.py
- ✅ widgets/videopage/curvepanel.py
- ✅ widgets/videopage/historyvideopanel.py
3. **低优先级** - 测试文件和工具脚本
- ⏳ handlers/modelpage/tools/*.py
- ⏳ handlers/videopage/HK_SDK/*.py
- ⏳ widgets/datasetpage/test_*.py
### 剩余工作量估算
- 已清理: 约464处调试语句 (21个文件完全清理 + 2个文件部分清理)
- 剩余: 约2672处调试语句
- 预计需要: 继续手动清理约41个文件
### 本次清理总结 (2025-11-26 21:02)
- 完成文件数: 21个完全清理 + 2个部分清理
- 删除调试语句: 约464处(包含print语句和DEBUG注释)
- 主要清理内容:
- 核心应用入口和窗口管理 (app.py)
- 视图布局切换管理 (view_handler.py)
- 样式和布局管理系统 (style_manager.py, responsive_layout.py)
- 通道面板UI和Handler (channelpanel.py, channelpanel_handler.py)
- 曲线面板Handler (curvepanel_handler.py)
- 完整线程管理系统 (thread_manager.py, curve_thread.py, global_detection_thread.py, storage_thread.py, display_thread.py)
- 完整UI组件系统 (missionpanel.py, general_set.py, curvepanel.py, historyvideopanel.py)
- 数据集页面组件 (crop_preview_panel.py, datacollection_panel.py)
- 模型页面Handler系统 (model_page_handler.py, model_set_handler.py, model_signal_handler.py)
- 部分任务面板Handler (missionpanel_handler.py)
---
*最后更新: 2025-11-26 21:00*
handlers/CLEANUP_REPORT.md deleted 100644 → 0
# 调试语句清理报告
**清理时间**: 2025-11-26 20:31:38
**备份目录**: backups\cleanup_20251126_203137
## 清理统计
- 扫描文件总数: 108
- 修改文件数量: 58
- 删除语句总数: 540
## 详细清理记录
| 文件 | 删除数量 |
|------|----------|
| handlers\modelpage\model_test_handler.py | 85 |
| handlers\videopage\missionpanel_handler.py | 46 |
| handlers\modelpage\model_training_handler.py | 37 |
| handlers\videopage\general_set_handler.py | 33 |
| widgets\datasetpage\datapreprocess_panel.py | 30 |
| handlers\videopage\amplify_window_handler.py | 20 |
| widgets\videopage\general_set.py | 20 |
| widgets\modelpage\training_page.py | 17 |
| handlers\modelpage\test_integration.py | 14 |
| handlers\modelpage\tools\test_dat_conversion.py | 13 |
| handlers\modelpage\tools\test_bat_model.py | 12 |
| handlers\modelpage\tools\test_pt_detection.py | 12 |
| handlers\cleanup_debug_statements.py | 11 |
| widgets\videopage\channelpanel.py | 11 |
| widgets\videopage\missionpanel.py | 11 |
| handlers\datasetpage\crop_preview_handler.py | 10 |
| handlers\app.py | 9 |
| handlers\datasetpage\test_realtime_monitoring.py | 9 |
| widgets\datasetpage\datacollection_panel.py | 9 |
| widgets\datasetpage\test_labelme_integration.py | 9 |
| widgets\datasetpage\crop_preview_panel.py | 8 |
| handlers\modelpage\tools\test_bat_image_detection.py | 7 |
| handlers\modelpage\tools\test_dat_image_detection.py | 7 |
| handlers\videopage\thread_manager\result_distributor.py | 6 |
| widgets\locate_debug_statements.py | 6 |
| widgets\style_manager.py | 6 |
| widgets\videopage\curvepanel.py | 6 |
| handlers\datasetpage\datacollection_channel_handler.py | 5 |
| handlers\videopage\mock_physical_zoom_controller.py | 5 |
| handlers\videopage\detection.py | 4 |
| handlers\videopage\thread_manager\threads\display_thread.py | 4 |
| widgets\videopage\historyvideopanel.py | 4 |
| handlers\modelpage\cleanup_test_code.py | 3 |
| handlers\modelpage\model_trainingworker_handler.py | 3 |
| handlers\videopage\channelpanel_handler.py | 3 |
| handlers\videopage\curvepanel_handler.py | 3 |
| handlers\videopage\test_handler.py | 3 |
| handlers\videopage\HK_SDK\test_hikcapture.py | 3 |
| handlers\videopage\thread_manager\threads\storage_thread.py | 3 |
| handlers\videopage\thread_manager\threads\test_model_loading.py | 3 |
| widgets\datasetpage\annotationtool.py | 3 |
| widgets\datasetpage\crop_config_dialog.py | 3 |
| widgets\datasetpage\videobrowser.py | 3 |
| widgets\datasetpage\videoclipper.py | 3 |
| handlers\view_handler.py | 2 |
| handlers\modelpage\model_page_handler.py | 2 |
| handlers\modelpage\model_set_handler.py | 2 |
| widgets\modelpage\modelset_page.py | 2 |
| handlers\datasetpage\datapreprocess_handler.py | 1 |
| handlers\videopage\HK_SDK\FocusControl.py | 1 |
| handlers\videopage\HK_SDK\HCNetSDK.py | 1 |
| handlers\videopage\HK_SDK\HKcapture.py | 1 |
| handlers\videopage\thread_manager\thread_manager.py | 1 |
| widgets\menubar.py | 1 |
| widgets\datasetpage\test_crop_preview_integration.py | 1 |
| widgets\datasetpage\training_panel.py | 1 |
| widgets\videopage\logicsetting_dialogue.py | 1 |
| widgets\videopage\modelsetting_dialogue.py | 1 |
handlers/debuglog.py 0 → 100644
"""
调试日志模块
使用logging模块替代print进行调试输出
日志文件保存在: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\log\debuglog
"""
import logging
import os
import sys
from pathlib import Path
from datetime import datetime
from typing import Optional
class DebugLogger:
"""调试日志管理器"""
_instance = None
_loggers = {}
def __new__(cls):
"""单例模式"""
if cls._instance is None:
cls._instance = super().__new__(cls)
return cls._instance
def __init__(self):
"""初始化日志管理器"""
if not hasattr(self, '_initialized'):
# 获取项目根目录（支持打包后的环境）
if getattr(sys, 'frozen', False):
# 打包后的环境
base_dir = Path(sys.executable).parent
else:
# 开发环境
base_dir = Path(__file__).parent.parent
self.log_dir = base_dir / "database" / "log" / "debuglog"
self.log_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
self._initialized = True
def get_logger(
self,
name: str,
level: int = logging.DEBUG,
console_output: bool = True,
file_output: bool = True
) -> logging.Logger:
"""
获取或创建logger
Args:
name: logger名称（通常使用模块名）
level: 日志级别 (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL)
console_output: 是否输出到控制台
file_output: 是否输出到文件
Returns:
logging.Logger: 配置好的logger实例
"""
# 如果logger已存在，直接返回
if name in self._loggers:
return self._loggers[name]
# 创建logger
logger = logging.getLogger(name)
logger.setLevel(level)
# 清除已有的handlers（避免重复添加）
logger.handlers.clear()
# 定义日志格式
# 详细格式：时间 - 名称 - 级别 - 文件:行号 - 消息
detailed_formatter = logging.Formatter(
fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - [%(filename)s:%(lineno)d] - %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S'
)
# 简洁格式：时间 - 级别 - 消息
simple_formatter = logging.Formatter(
fmt='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S'
)
# 控制台输出（使用简洁格式）
if console_output:
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(level)
console_handler.setFormatter(simple_formatter)
logger.addHandler(console_handler)
# 文件输出（使用详细格式）
if file_output:
# 按日期创建日志文件
today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
log_file = self.log_dir / f"{name}_{today}.log"
file_handler = logging.FileHandler(
log_file,
mode='a',
encoding='utf-8'
)
file_handler.setLevel(level)
file_handler.setFormatter(detailed_formatter)
logger.addHandler(file_handler)
# 缓存logger
self._loggers[name] = logger
return logger
def create_module_logger(
self,
module_name: str,
level: int = logging.DEBUG
) -> logging.Logger:
"""
为模块创建专用logger（快捷方法）
Args:
module_name: 模块名称
level: 日志级别
Returns:
logging.Logger: 配置好的logger
"""
return self.get_logger(
name=module_name,
level=level,
console_output=True,
file_output=True
)
def clear_old_logs(self, days: int = 7):
"""
清理旧日志文件
Args:
days: 保留最近多少天的日志
"""
from datetime import timedelta
cutoff_date = datetime.now() - timedelta(days=days)
for log_file in self.log_dir.glob("*.log"):
try:
file_time = datetime.fromtimestamp(log_file.stat().st_mtime)
if file_time < cutoff_date:
log_file.unlink()
print(f"已删除旧日志: {log_file.name}")
except Exception as e:
print(f"删除日志文件失败 {log_file.name}: {e}")
# 全局单例实例
_debug_logger_instance = DebugLogger()
def get_logger(
name: str,
level: int = logging.DEBUG,
console_output: bool = True,
file_output: bool = True
) -> logging.Logger:
"""
获取logger的便捷函数
使用示例:
from handlers.debuglog import get_logger
logger = get_logger(__name__)
logger.debug("调试信息")
logger.info("普通信息")
logger.warning("警告信息")
logger.error("错误信息")
logger.critical("严重错误")
Args:
name: logger名称（建议使用 __name__）
level: 日志级别
console_output: 是否输出到控制台
file_output: 是否输出到文件
Returns:
logging.Logger: 配置好的logger
"""
return _debug_logger_instance.get_logger(name, level, console_output, file_output)
def clear_old_logs(days: int = 7):
"""
清理旧日志文件的便捷函数
Args:
days: 保留最近多少天的日志
"""
_debug_logger_instance.clear_old_logs(days)
# 预定义的日志级别常量
DEBUG = logging.DEBUG # 10 - 详细的调试信息
INFO = logging.INFO # 20 - 一般信息
WARNING = logging.WARNING # 30 - 警告信息
ERROR = logging.ERROR # 40 - 错误信息
CRITICAL = logging.CRITICAL # 50 - 严重错误
if __name__ == "__main__":
"""测试代码"""
# 测试1: 基本使用
print("="*80)
print("测试1: 基本日志功能")
print("="*80)
logger = get_logger("test_module")
logger.debug("这是调试信息")
logger.info("这是普通信息")
logger.warning("这是警告信息")
logger.error("这是错误信息")
logger.critical("这是严重错误信息")
# 测试2: 不同模块的logger
print("\n" + "="*80)
print("测试2: 多个模块的logger")
print("="*80)
logger1 = get_logger("module1")
logger2 = get_logger("module2")
logger1.info("来自模块1的消息")
logger2.info("来自模块2的消息")
# 测试3: 只输出到文件
print("\n" + "="*80)
print("测试3: 只输出到文件（控制台看不到）")
print("="*80)
file_only_logger = get_logger(
"file_only",
console_output=False,
file_output=True
)
file_only_logger.info("这条消息只会出现在日志文件中")
print("（上面的消息已写入文件，但不会显示在控制台）")
# 测试4: 不同日志级别
print("\n" + "="*80)
print("测试4: 设置不同的日志级别")
print("="*80)
info_logger = get_logger("info_level", level=INFO)
info_logger.debug("这条DEBUG消息不会显示（级别太低）")
info_logger.info("这条INFO消息会显示")
info_logger.warning("这条WARNING消息会显示")
# 测试5: 异常日志
print("\n" + "="*80)
print("测试5: 记录异常信息")
print("="*80)
error_logger = get_logger("error_test")
try:
result = 1 / 0
except Exception as e:
error_logger.error(f"发生异常: {e}", exc_info=True)
print("\n" + "="*80)
print("测试完成！")
print(f"日志文件保存在: {_debug_logger_instance.log_dir}")
print("="*80)
handlers/test.py deleted 100644 → 0
from ast import main
123131441
fsafasa
main
\ No newline at end of file
handlers/videopage/AUTO_ANNOTATION_USAGE.md deleted 100644 → 0
# AutoAnnotationDetector 使用说明
## 功能概述
`AutoAnnotationDetector` 整合了标框和标点两个功能，共享相同的检测逻辑，但提供不同的输出方式。
## 核心设计
```
输入图像 → detect() → 检测结果
↓
┌─────────┴─────────┐
↓ ↓
get_boxes() get_points()
↓ ↓
box位置数据 点位置数据
↓ ↓
draw_boxes() draw_points()
↓ ↓
绘制框的图像 绘制点的图像
```
## 快速开始
```python
from handlers.videopage.auto_dot import AutoAnnotationDetector
import cv2
# 1. 创建检测器
detector = AutoAnnotationDetector(
model_path="path/to/model.dat",
device='cuda'
)
# 2. 加载图像
image = cv2.imread("test.jpg")
# 3. 执行核心检测（只需执行一次）
detection_result = detector.detect(
image=image,
conf_threshold=0.5,
min_area=100
)
# 4a. 获取box位置数据
boxes = detector.get_boxes(
detection_result,
padding=10,
merge_all=True # True=合并所有类别, False=按类别分别生成
)
# 4b. 获取点位置数据
points = detector.get_points(detection_result)
# 5a. 绘制box
box_image = detector.draw_boxes(image, boxes)
cv2.imwrite("box_result.jpg", box_image)
# 5b. 绘制点
point_image = detector.draw_points(image, points)
cv2.imwrite("point_result.jpg", point_image)
```
## API 详解
### 1. detect() - 核心检测方法
执行YOLO推理，返回分割结果。
**参数:**
- `image`: 输入图像 (numpy.ndarray)
- `conf_threshold`: 置信度阈值 (默认0.5)
- `min_area`: 最小面积阈值，过滤小区域 (默认100像素)
**返回:**
```python
{
'success': bool,
'masks': List[np.ndarray], # 有效的mask列表
'class_names': List[str], # 对应的类别名称
'confidences': List[float], # 对应的置信度
'image_shape': tuple # 图像尺寸 (height, width)
}
```
### 2. get_boxes() - 生成box位置数据
从检测结果生成box坐标。
**参数:**
- `detection_result`: detect()的返回结果
- `padding`: box边界扩展像素数 (默认10)
- `merge_all`: 是否合并所有类别 (默认True)
**返回:**
```python
[
{
'x1': int, # 左上角x
'y1': int, # 左上角y
'x2': int, # 右下角x
'y2': int, # 右下角y
'classes': List[str], # 包含的类别
'area': int # box面积
},
...
]
```
### 3. get_points() - 生成点位置数据
从检测结果生成容器顶部和底部点坐标。
**参数:**
- `detection_result`: detect()的返回结果
**返回:**
```python
[
{
'top': int, # 顶部y坐标
'bottom': int, # 底部y坐标
'top_x': int, # 顶部x坐标
'bottom_x': int, # 底部x坐标
'height': int, # 容器高度
'method': str, # 检测方法
'confidence': float # 置信度
},
...
]
```
### 4. draw_boxes() - 绘制box
在图像上绘制box框。
**参数:**
- `image`: 输入图像
- `boxes`: get_boxes()返回的box列表
**返回:** 绘制完成的图像
### 5. draw_points() - 绘制点
在图像上绘制顶部和底部点。
**参数:**
- `image`: 输入图像
- `points`: get_points()返回的点列表
**返回:** 绘制完成的图像
## 使用场景
### 场景1: 只需要box标注
```python
detection_result = detector.detect(image)
boxes = detector.get_boxes(detection_result, merge_all=True)
annotated_image = detector.draw_boxes(image, boxes)
```
### 场景2: 只需要点标注
```python
detection_result = detector.detect(image)
points = detector.get_points(detection_result)
annotated_image = detector.draw_points(image, points)
```
### 场景3: 同时需要box和点
```python
# 只需执行一次检测
detection_result = detector.detect(image)
# 分别获取box和点
boxes = detector.get_boxes(detection_result)
points = detector.get_points(detection_result)
# 分别绘制
box_image = detector.draw_boxes(image, boxes)
point_image = detector.draw_points(image, points)
```
### 场景4: 获取位置数据但不绘制
```python
detection_result = detector.detect(image)
boxes = detector.get_boxes(detection_result)
points = detector.get_points(detection_result)
# 直接使用位置数据，不绘制图像
for box in boxes:
print(f"Box: ({box['x1']}, {box['y1']}) -> ({box['x2']}, {box['y2']})")
for point in points:
print(f"Top: ({point['top_x']}, {point['top']})")
print(f"Bottom: ({point['bottom_x']}, {point['bottom']})")
```
## 点检测逻辑
根据检测到的类别组合，自动选择最佳检测方法：
1. **liquid_only**: 仅liquid → liquid最低点 + liquid最高点
2. **air_only**: 仅air → air最低点 + air最高点
3. **foam_only**: 仅foam → foam最低点 + foam最高点
4. **liquid_air**: liquid + air → liquid最低点 + air最高点
5. **liquid_foam**: liquid + foam → liquid最低点 + foam最高点
6. **liquid_foam_air**: liquid + foam + air → liquid最低点 + air最高点
7. **foam_air**: foam + air → foam最低点 + air最高点
## 兼容性
为保持向后兼容，提供了别名：
```python
AutoboxDetector = AutoAnnotationDetector
```
旧代码可以继续使用 `AutoboxDetector`。
## 测试
运行测试函数：
```bash
python auto_dot.py
```
测试会自动：
1. 执行一次检测
2. 生成box标注并保存
3. 生成点标注并保存
4. 显示结果图像
handlers/videopage/AUTO_DOT_README.md deleted 100644 → 0
# 自动标点与自动选框功能模块使用说明
## 功能概述
`auto_dot.py` 模块实现了两个核心功能：
1. **AutoDotDetector**: 基于YOLO分割掩码的自动标点功能，自动检测容器的顶部和底部位置
2. **AutoboxDetector**: 自动选择标注区域功能，自动生成包含分割结果的最小面积box
## 核心特性
- **输入**: 图片 + 检测框
- **输出**: 点位置信息 + 标注后的图片
- **检测方法**:
1. **liquid底部 + air顶部** (最可靠)
2. **liquid底部 + liquid顶部** (次选)
3. **air底部 + air顶部** (备选)
## 独立调试
### 1. 准备测试数据
将测试图片放置到:
```
D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\test_data\test_image.jpg
```
### 2. 配置检测框
编辑 `auto_dot.py` 中的 `test_auto_dot()` 函数，修改 `boxes` 参数:
```python
# 方式1: [x1, y1, x2, y2] 格式
boxes = [
[100, 200, 300, 600], # 第一个容器
[400, 200, 600, 600], # 第二个容器
]
# 方式2: [cx, cy, size] 格式
boxes = [
[200, 400, 400], # 中心点(200, 400), 尺寸400
]
```
### 3. 运行测试
```bash
cd D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\handlers\videopage
python auto_dot.py
```
### 4. 查看结果
- **控制台输出**: 详细的检测过程和结果
- **标注图片**: `D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\test_output\auto_dot_result.jpg`
## API 使用示例
```python
from handlers.videopage.auto_dot import AutoDotDetector
import cv2
# 1. 创建检测器
detector = AutoDotDetector(
model_path="path/to/model.dat",
device='cuda' # 或 'cpu'
)
# 2. 加载图片
image = cv2.imread("test_image.jpg")
# 3. 定义检测框
boxes = [
[100, 200, 300, 600], # [x1, y1, x2, y2]
]
# 4. 执行检测
result = detector.detect_container_boundaries(
image=image,
boxes=boxes,
conf_threshold=0.5
)
# 5. 获取结果
if result['success']:
for container in result['containers']:
print(f"容器 {container['index']}:")
print(f" 顶部: ({container['top_x']}, {container['top']})")
print(f" 底部: ({container['bottom_x']}, {container['bottom']})")
print(f" 高度: {container['height']}px")
print(f" 置信度: {container['confidence']:.3f}")
# 保存标注图片
cv2.imwrite("result.jpg", result['annotated_image'])
```
## 输出数据结构
```python
{
'success': bool, # 检测是否成功
'containers': [
{
'index': int, # 容器索引
'top': int, # 顶部y坐标
'bottom': int, # 底部y坐标
'top_x': int, # 顶部x坐标
'bottom_x': int, # 底部x坐标
'height': int, # 容器高度(像素)
'confidence': float, # 检测置信度
'method': str # 检测方法
},
...
],
'annotated_image': np.ndarray # 标注后的图片
}
```
## 检测方法说明
### 方法1: liquid_air (最可靠)
- **容器底部**: liquid掩码的最低点
- **容器顶部**: air掩码的最高点
- **适用场景**: 同时检测到液体和空气
### 方法2: liquid_only (次选)
- **容器底部**: liquid掩码的最低点
- **容器顶部**: liquid掩码的最高点
- **适用场景**: 只检测到液体，未检测到空气
### 方法3: air_only (备选)
- **容器底部**: air掩码的最低点
- **容器顶部**: air掩码的最高点
- **适用场景**: 只检测到空气，未检测到液体
## 可视化标注
标注图片包含:
- **绿色圆点**: 容器顶部
- **红色圆点**: 容器底部
- **青色连线**: 容器高度
- **水平参考线**: 顶部和底部的水平位置
- **文字标注**: Top-N, Bottom-N, 高度值
## 注意事项
1. **模型路径**: 确保模型文件存在且可访问
2. **检测框位置**: 检测框应覆盖完整的容器区域
3. **置信度阈值**: 默认0.5，可根据实际情况调整
4. **GPU加速**: 建议使用CUDA加速，提高检测速度
## 调试技巧
1. **查看控制台输出**: 详细的检测过程日志
2. **检查标注图片**: 验证检测结果的准确性
3. **调整检测框**: 如果检测失败，尝试调整检测框的位置和大小
4. **降低置信度**: 如果检测不到掩码，尝试降低 `conf_threshold`
## AutoboxDetector - 自动选框功能
### 功能说明
自动选择标注区域类，输入图像后自动生成包含分割结果的最小面积box。
### 核心特性
- **输入**: 图像
- **输出**: box位置数据 + 绘制完框的图像
- **box设置逻辑**:
1. 对每个类别（liquid、air、foam）的分割结果，合并同类别的所有mask
2. 计算每个类别mask的最小包围框
3. 支持设置最小面积阈值过滤小区域
4. 支持设置padding扩展box边界
### API 使用示例
```python
from handlers.videopage.auto_dot import AutoboxDetector
import cv2
# 1. 创建检测器
detector = AutoboxDetector(
model_path="path/to/model.dat",
device='cuda' # 或 'cpu'
)
# 2. 加载图片
image = cv2.imread("test_image.jpg")
# 3. 执行检测
result = detector.detect_boxes(
image=image,
conf_threshold=0.5, # 置信度阈值
min_area=100, # 最小面积阈值（像素）
padding=10 # box边界扩展像素数
)
# 4. 获取结果
if result['success']:
for box in result['boxes']:
print(f"类别: {box['class']}")
print(f"坐标: ({box['x1']}, {box['y1']}) -> ({box['x2']}, {box['y2']})")
print(f"面积: {box['area']}px²")
# 保存标注图片
cv2.imwrite("box_result.jpg", result['annotated_image'])
```
### 输出数据结构
```python
{
'success': bool, # 检测是否成功
'boxes': [
{
'x1': int, # 左上角x坐标
'y1': int, # 左上角y坐标
'x2': int, # 右下角x坐标
'y2': int, # 右下角y坐标
'class': str, # 类别名称 (liquid/air/foam)
'area': int # box面积（像素²）
},
...
],
'annotated_image': np.ndarray # 绘制完框的图像
}
```
### 可视化标注
标注图片包含:
- **绿色框**: liquid区域
- **蓝色框**: air区域
- **橙色框**: foam区域
- **类别标签**: 显示在框的左上角
### 独立测试
运行测试函数:
```bash
cd D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\handlers\videopage
python auto_dot.py
```
测试函数会自动调用 `test_auto_box()`，输出结果保存在:
```
D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\test_output\auto_box_result.jpg
```
## 接入系统
调试成功后，可以在主系统中调用:
```python
from handlers.videopage.auto_dot import AutoDotDetector, AutoboxDetector
# 方式1: 自动标点 - 在标注页面添加"自动标点"按钮
detector = AutoDotDetector(model_path="path/to/model.dat")
result = detector.detect_container_boundaries(image, conf_threshold=0.5)
# 方式2: 自动选框 - 在标注页面添加"自动选框"按钮
detector = AutoboxDetector(model_path="path/to/model.dat")
result = detector.detect_boxes(image, conf_threshold=0.5, min_area=100, padding=10)
```
handlers/videopage/CHANNEL_COLUMN_GREEN_UPDATE.md deleted 100644 → 0
# 通道列绿色状态更新功能
## 问题描述
当通道的 `channel_detect_status` 为 `true` 时，对应任务行的对应通道列应该变为绿色，但之前没有实现这个功能。
## 解决方案
### 1. 在 `MissionTextStatus` 类中添加新方法
#### `setChannelColumnGreenOnDetection(task_folder_name, channel_num)`
**功能**：启动检测线程时对应任务的对应通道列置为绿色
**参数**：
- `task_folder_name`: 任务文件夹名称（如 "1_1"）
- `channel_num`: 通道编号（1-4）
**位置**：第1819-1843行
```python
def setChannelColumnGreenOnDetection(self, task_folder_name, channel_num):
"""
启动检测线程时对应任务的对应通道列置为绿色
Args:
task_folder_name: 任务文件夹名称（如 "1_1"）
channel_num: 通道编号（1-4）
"""
try:
# 查找对应的任务行
row_index = self._findTaskRow(task_folder_name)
if row_index >= 0:
# 通道列从第3列开始（0:任务编号, 1:任务名称, 2:状态, 3-6:通道1-4）
col_index = 3 + (channel_num - 1)
channel_item = self.table.item(row_index, col_index)
if channel_item:
channel_item.setForeground(self.COLOR_GREEN)
print(f"✅ [文本状态] 任务 {task_folder_name} 通道{channel_num}列已置为绿色（检测中）")
else:
print(f"⚠️ [文本状态] 未找到任务 {task_folder_name}")
except Exception as e:
print(f"❌ [文本状态] 设置通道列检测状态颜色失败: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
```
#### `resetChannelColumnOnStopDetection(task_folder_name, channel_num)`
**功能**：停止检测线程时恢复通道列颜色
**参数**：
- `task_folder_name`: 任务文件夹名称（如 "1_1"）
- `channel_num`: 通道编号（1-4）
**位置**：第1845-1868行
```python
def resetChannelColumnOnStopDetection(self, task_folder_name, channel_num):
"""
停止检测线程时恢复通道列颜色
Args:
task_folder_name: 任务文件夹名称（如 "1_1"）
channel_num: 通道编号（1-4）
"""
try:
row_index = self._findTaskRow(task_folder_name)
if row_index >= 0:
col_index = 3 + (channel_num - 1)
channel_item = self.table.item(row_index, col_index)
if channel_item:
# 如果是选中行，恢复为黑色；否则恢复为灰色
if row_index == self.selected_row:
channel_item.setForeground(self.COLOR_BLACK)
else:
channel_item.setForeground(self.COLOR_GRAY)
print(f"✅ [文本状态] 任务 {task_folder_name} 通道{channel_num}列已恢复")
except Exception as e:
print(f"❌ [文本状态] 恢复通道列颜色失败: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
```
### 2. 修改 `_updateChannelColumnColor` 方法
**位置**：第1526-1650行
**主要改动**：
1. **遍历所有任务行，更新通道列颜色**（第1557-1599行）
- 获取每个任务使用的通道列表
- 检查每个通道的检测状态
- 如果通道正在检测该任务，设置通道列为绿色
- 如果通道未检测或未分配该任务，恢复通道列颜色
2. **简化状态列更新逻辑**（第1601-1626行）
- 删除重复的通道列绿色设置
- 只检查所有通道是否都在检测，用于更新状态列
## 工作流程
### 启动检测时
1. `thread_manager.py` 的 `start_detection_thread` 调用 `_updateChannelColumnColor`
2. `_updateChannelColumnColor` 遍历所有任务行
3. 对于每个任务的每个通道：
- 检查通道是否正在执行该任务
- 检查通道的 `channel_detect_status`（通过 `channelXdetect` 变量）
- 如果检测中，调用 `setChannelColumnGreenOnDetection` 设置通道列为绿色
### 停止检测时
1. `thread_manager.py` 的 `stop_detection_thread` 调用 `_updateChannelColumnColor`
2. `_updateChannelColumnColor` 遍历所有任务行
3. 对于每个任务的每个通道：
- 检查通道是否未检测或未分配该任务
- 调用 `resetChannelColumnOnStopDetection` 恢复通道列颜色
## 颜色规则
| 状态 | 颜色 | RGB | 适用范围 |
|------|------|-----|----------|
| 默认/未启动 | 灰色 | (128, 128, 128) | 通道列 |
| 已选中 | 黑色 | (0, 0, 0) | 通道列（选中行） |
| 检测中 | 绿色 | (0, 128, 0) | 通道列（检测中） |
## 表格列索引
| 列索引 | 列名 | 说明 |
|--------|------|------|
| 0 | 任务编号 | - |
| 1 | 任务名称 | - |
| 2 | 状态 | "未启动"/"已启动"/"检测中" |
| 3 | 通道1 | 通道列，检测时变绿 |
| 4 | 通道2 | 通道列，检测时变绿 |
| 5 | 通道3 | 通道列，检测时变绿 |
| 6 | 通道4 | 通道列，检测时变绿 |
| 7 | 曲线 | 按钮列 |
## 测试建议
1. **启动单个通道检测**：
- 选择一个任务并启动某个通道的检测
- 检查该任务行对应通道列是否变为绿色
- 检查其他通道列是否保持原有颜色
2. **启动多个通道检测**：
- 选择一个任务并启动多个通道的检测
- 检查所有检测中的通道列是否都变为绿色
3. **停止检测**：
- 停止某个通道的检测
- 检查该通道列是否恢复为灰色（或黑色，如果是选中行）
4. **切换选中行**：
- 选中一个有检测中通道的任务行
- 检查非检测中的通道列是否变为黑色
- 检查检测中的通道列是否保持绿色
5. **多任务并行**：
- 启动多个任务的不同通道检测
- 检查每个任务的通道列颜色是否正确
## 注意事项
1. **通道列优先级**：检测中的通道列始终为绿色，不受选中行影响
2. **自动恢复**：停止检测时自动恢复通道列颜色
3. **选中状态保持**：恢复颜色时会考虑当前选中行状态
4. **异常处理**：所有方法都包含完整的异常处理
## 完成时间
2025-11-29 13:35
handlers/videopage/CLEANUP_COMPLETE.md deleted 100644 → 0
# 任务面板文本状态管理清理完成报告
## ✅ 清理完成
所有其他设置任务面板文本状态的代码已全部删除，现在统一由 `MissionTextStatus` 类管理。
## 已删除的内容
### 1. ✅ `_updateChannelCellColors` 方法
**原位置**：第897-977行
**现状态**：已替换为注释（第897-898行）
```python
# 🔥 已删除 _updateChannelCellColors 方法
# 通道列颜色现在由 MissionTextStatus 类统一管理
```
### 2. ✅ `_setTaskRowChannelColor` 方法
**原位置**：第1404-1474行
**现状态**：已完全删除
### 3. ✅ `_updateRowColor` 方法
**原位置**：第1523-1632行
**现状态**：已删除（第1523-1524行）
### 4. ✅ `_updateRowColorForQTableWidgetItem` 方法
**原位置**：第1634-1675行
**现状态**：已删除（第1523-1524行）
**替换注释**：
```python
# 🔥 已删除 _updateRowColor 和 _updateRowColorForQTableWidgetItem 方法
# 所有文本颜色管理现在由 MissionTextStatus 类统一处理
```
## 已删除的方法调用
### 1. ✅ `_loadAllMissions` 中的调用
```python
# 删除前：
self._updateChannelCellColors()
# 删除后：
# 已删除，由 MissionTextStatus.initializeAllRowsGray() 替代
```
### 2. ✅ `_handleTaskSelected` 中的调用
```python
# 删除前：
self._setTaskRowChannelColor(task_folder_name, 0, '#000000')
# 删除后：
# 已删除
```
### 3. ✅ `_refreshAllTaskStatus` 中的调用
```python
# 删除前：
self._updateRowColorForQTableWidgetItem(row, new_status)
# 删除后：
# 已删除
```
### 4. ✅ `_updateTaskStatus` 中的调用
```python
# 删除前：
self._updateRowColor(row, new_status)
# 删除后：
# 已删除
```
## 新的文本状态管理架构
### MissionTextStatus 类统一管理
所有任务面板的文本颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理：
#### 1. 初始化（规则1）
```python
self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
```
- **触发时机**：程序启动加载任务列表后
- **效果**：所有任务行文本置为灰色
#### 2. 选中行（规则2）
```python
self.mission_text_status.setRowBlackOnSelect(row)
```
- **触发时机**：用户单击任务行
- **效果**：选中行文本置为黑色，之前选中的行恢复为灰色
#### 3. 检测中（规则3）
```python
self.mission_text_status.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
```
- **触发时机**：启动检测线程时
- **效果**：对应任务的状态列置为绿色
#### 4. 新建任务（规则4）
```python
self.mission_text_status.initializeNewTaskRowGray(row_index)
```
- **触发时机**：新建任务确认后
- **效果**：新任务行文本置为灰色
## 颜色规则
| 状态 | 颜色 | RGB | 适用范围 |
|------|------|-----|----------|
| 默认/未启动 | 灰色 | (128, 128, 128) | 所有列 |
| 已选中 | 黑色 | (0, 0, 0) | 除状态列外的所有列 |
| 检测中 | 绿色 | (0, 128, 0) | 仅状态列 |
## 优势总结
### 1. 代码简洁
- 删除了约 **200+ 行**重复的颜色设置代码
- 统一的管理接口，易于理解和维护
### 2. 逻辑清晰
- 所有颜色规则集中在一个类中
- 避免了多处设置导致的冲突
### 3. 易于扩展
- 新增颜色规则只需在 `MissionTextStatus` 类中添加方法
- 不需要修改多个文件
### 4. 状态一致
- 统一的状态管理确保UI显示一致
- 避免了不同方法设置不同颜色的问题
## 测试建议
1. **初始化测试**：启动程序，检查所有任务是否为灰色 ✅
2. **选中测试**：单击任务行，检查是否变为黑色 ✅
3. **切换选中测试**：单击另一行，检查之前的行是否恢复灰色 ✅
4. **检测状态测试**：启动检测线程，检查状态列是否变绿色
5. **新建任务测试**：新建任务，检查新行是否为灰色 ✅
6. **状态列优先级测试**：选中检测中的任务，检查状态列是否保持绿色
## 相关文档
1. **MISSION_TEXT_STATUS_USAGE.md** - 使用说明文档
2. **MISSION_TEXT_STATUS_INTEGRATION.md** - 集成报告文档
3. **CLEANUP_SUMMARY.md** - 清理总结文档
4. **CLEANUP_COMPLETE.md** - 本文档（完成报告）
## 完成时间
2025-11-29 13:26
## 总结
✅ 所有旧的文本状态管理代码已完全清理
✅ 新的 `MissionTextStatus` 类已完全集成
✅ 所有4个规则已正确实现
✅ 代码更加简洁、清晰、易于维护
**任务面板文本状态管理重构完成！** 🎉
handlers/videopage/CLEANUP_SUMMARY.md deleted 100644 → 0
# 任务面板文本状态管理清理总结
## 清理目标
删除所有其他设置任务面板文本状态的代码，统一由 `MissionTextStatus` 类管理。
## 已删除的方法
### 1. `_updateChannelCellColors` 方法
**位置**：第897-898行（已替换为注释）
**原功能**：更新任务面板中通道列的文本颜色
- 默认：灰色（未分配任务）
- 该通道被分配了任务：黑色
- 检测中且是该通道当前任务：绿色
**删除原因**：通道列颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理
### 2. `_setTaskRowChannelColor` 方法
**位置**：已删除（原第1404-1474行）
**原功能**：设置任务行对应通道列的颜色
- 先将所有任务行的所有通道列重置为灰色
- 然后根据 channelmission 状态，将对应的通道列置黑
**删除原因**：通道列颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理
### 3. `_updateRowColor` 方法
**位置**：第1523-1632行（需要删除）
**原功能**：根据状态更新行的字体颜色
- 使用字体管理器设置颜色
- 处理QLabel控件和QTableWidgetItem
**删除原因**：行颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理
### 4. `_updateRowColorForQTableWidgetItem` 方法
**位置**：第1634-1675行（需要删除）
**原功能**：根据状态更新行的字体颜色 - 适配纯QTableWidgetItem方案
- 只对未启动任务设置灰色
- 已启动任务保持默认颜色
**删除原因**：行颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理
## 已删除的方法调用
### 1. 在 `_loadAllMissions` 中
```python
# 删除前
self._updateChannelCellColors()
# 删除后
# 已删除，由 MissionTextStatus.initializeAllRowsGray() 替代
```
### 2. 在 `_handleTaskSelected` 中
```python
# 删除前
self._setTaskRowChannelColor(task_folder_name, 0, '#000000')
# 删除后
# 已删除，由 MissionTextStatus 类统一管理
```
### 3. 在 `_refreshAllTaskStatus` 中
```python
# 删除前
self._updateRowColorForQTableWidgetItem(row, new_status)
# 删除后
# 已删除，由 MissionTextStatus 类统一管理
```
### 4. 在 `_updateTaskStatus` 中
```python
# 删除前
self._updateRowColor(row, new_status)
# 删除后
# 已删除，由 MissionTextStatus 类统一管理
```
## 需要手动删除的代码
由于方法体较长，以下方法需要手动删除或替换为注释：
1. **`_updateRowColor` 方法**（第1523-1632行）
2. **`_updateRowColorForQTableWidgetItem` 方法**（第1634-1675行）
建议替换为：
```python
# 🔥 已删除 _updateRowColor 和 _updateRowColorForQTableWidgetItem 方法
# 所有文本颜色管理现在由 MissionTextStatus 类统一处理
```
## 新的文本状态管理流程
所有任务面板的文本颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理：
1. **初始化**：`initializeAllRowsGray()` - 所有行灰色
2. **选中行**：`setRowBlackOnSelect(row)` - 选中行黑色
3. **检测中**：`setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)` - 状态列绿色
4. **新建任务**：`initializeNewTaskRowGray(row)` - 新行灰色
## 优势
1. **统一管理**：所有文本颜色由一个类管理，逻辑清晰
2. **易于维护**：修改颜色规则只需修改一个类
3. **避免冲突**：不会有多个地方同时设置颜色导致冲突
4. **代码简洁**：删除了大量重复的颜色设置代码
## 注意事项
1. 删除这些方法后，确保没有其他地方调用它们
2. 所有颜色设置都应通过 `MissionTextStatus` 类进行
3. 如果需要新的颜色规则，应在 `MissionTextStatus` 类中添加新方法
handlers/videopage/MISSION_TEXT_STATUS_INTEGRATION.md deleted 100644 → 0
# MissionTextStatus 集成完成报告
## 集成概述
已成功将 `MissionTextStatus` 类集成到 `MissionPanelHandler` 中，实现了任务面板文本状态的统一管理。
## 实现的功能
### ✅ 规则1：初始化所有行为灰色
**位置**：`_loadAllMissions` 方法（第889-891行）
```python
# 🔥 第四步：初始化所有行为灰色（规则1）
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
```
**触发时机**：
- 程序启动时加载所有任务后
- 删除任务后重新加载任务列表时
### ✅ 规则2：单击选中行时置为黑色
**位置**：
1. `connectMissionPanel` 方法（第67-68行）- 连接信号
```python
# 🔥 连接表格单击事件（规则2：单击选中行时置为黑色）
mission_panel.table.cellClicked.connect(self._onMissionRowClicked)
```
2. `_onMissionRowClicked` 方法（第117-126行）- 处理单击
```python
def _onMissionRowClicked(self, row, column):
"""任务行被点击（规则2：单击选中行时该行文本置为黑色）"""
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.setRowBlackOnSelect(row)
```
**触发时机**：用户单击任务面板的任意单元格
### ✅ 规则3：启动检测时状态列置为绿色
**位置**：`_updateChannelColumnColor` 方法（第1912-1915行）
```python
# 🔥 规则3：使用文本状态管理器设置状态列为绿色
if has_detecting_channels and all_channels_detecting:
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
```
**触发时机**：
- 启动检测线程时（通过 `thread_manager.py` 调用）
- 停止检测线程时（通过 `thread_manager.py` 调用）
### ✅ 规则4：新建任务时初始化为灰色
**位置**：`_handleTaskConfirmed` 方法（第190-193行）
```python
# 🔥 规则4：新建任务时该行文本初始为灰色
if self.mission_text_status:
row_index = self.mission_panel.table.rowCount() - 1
self.mission_text_status.initializeNewTaskRowGray(row_index)
```
**触发时机**：用户确认新建任务后
## 集成点总结
### 1. 初始化（`__init__`）
```python
self.mission_text_status = None # 🔥 文本状态管理器
```
### 2. 创建管理器（`connectMissionPanel`）
```python
# 🔥 创建文本状态管理器
self.mission_text_status = MissionTextStatus(mission_panel)
```
### 3. 连接信号（`connectMissionPanel`）
```python
# 🔥 连接表格单击事件（规则2：单击选中行时置为黑色）
mission_panel.table.cellClicked.connect(self._onMissionRowClicked)
```
### 4. 处理单击（新增方法）
```python
def _onMissionRowClicked(self, row, column):
"""任务行被点击（规则2：单击选中行时该行文本置为黑色）"""
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.setRowBlackOnSelect(row)
```
### 5. 加载任务后初始化（`_loadAllMissions`）
```python
# 🔥 第四步：初始化所有行为灰色（规则1）
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
```
### 6. 新建任务后初始化（`_handleTaskConfirmed`）
```python
# 🔥 规则4：新建任务时该行文本初始为灰色
if self.mission_text_status:
row_index = self.mission_panel.table.rowCount() - 1
self.mission_text_status.initializeNewTaskRowGray(row_index)
```
### 7. 检测状态变化时更新（`_updateChannelColumnColor`）
```python
# 🔥 规则3：使用文本状态管理器设置状态列为绿色
if has_detecting_channels and all_channels_detecting:
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
```
## 颜色规则
| 状态 | 颜色 | RGB | 触发条件 |
|------|------|-----|----------|
| 默认/未启动 | 灰色 | (128, 128, 128) | 初始化、加载任务、新建任务 |
| 已选中 | 黑色 | (0, 0, 0) | 单击任务行 |
| 检测中 | 绿色 | (0, 128, 0) | 启动检测线程且所有通道都在检测 |
## 特殊处理
### 状态列优先级
状态列（索引2）的颜色由检测状态决定，不受选中行影响：
- 选中行时：其他列置为黑色，状态列保持原有颜色
- 取消选中时：其他列恢复为灰色，状态列保持原有颜色
### 曲线按钮列
自动跳过曲线按钮列，不修改其颜色
### 选中状态记忆
管理器会记住当前选中的行，切换选中时自动恢复之前行的颜色
## 测试建议
1. **初始化测试**：启动程序，检查所有任务行是否为灰色
2. **选中测试**：单击任务行，检查该行是否变为黑色
3. **切换选中测试**：单击另一行，检查之前的行是否恢复为灰色
4. **检测状态测试**：启动检测线程，检查状态列是否变为绿色
5. **新建任务测试**：新建任务，检查新行是否为灰色
6. **状态列优先级测试**：选中检测中的任务行，检查状态列是否保持绿色
## 注意事项
1. 所有方法都包含 `if self.mission_text_status:` 检查，确保管理器已初始化
2. 所有方法都包含异常处理，确保不会因为单个操作失败而影响整体功能
3. 管理器在 `connectMissionPanel` 中创建，确保在使用前已初始化
4. 颜色设置通过 `QTableWidgetItem.setForeground()` 实现，与Qt的标准方式一致
## 文件修改记录
- **修改文件**：`d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\handlers\videopage\missionpanel_handler.py`
- **新增类**：`MissionTextStatus`（第1992-2175行）
- **修改方法**：
- `__init__`：添加 `mission_text_status` 属性
- `connectMissionPanel`：创建管理器并连接信号
- `_onMissionRowClicked`：新增方法处理单击事件
- `_handleTaskConfirmed`：添加新任务初始化逻辑
- `_loadAllMissions`：添加所有行初始化逻辑
- `_updateChannelColumnColor`：使用管理器设置绿色状态
handlers/videopage/MISSION_TEXT_STATUS_USAGE.md deleted 100644 → 0
# MissionTextStatus 使用说明
## 概述
`MissionTextStatus` 类用于统一管理任务面板中所有文本的颜色状态，实现以下逻辑：
1. **初始化**：所有任务文本默认为灰色
2. **选中行**：单击选中行时该行文本置为黑色
3. **检测中**：启动检测线程时对应任务的状态列置为绿色
4. **新建任务**：新建任务时文本初始为灰色
## 颜色规则
- **灰色 (128, 128, 128)**：未启动任务/默认状态
- **黑色 (0, 0, 0)**：已选中的任务行
- **绿色 (0, 128, 0)**：检测中的任务状态列
## 集成步骤
### 1. 在 MissionPanelHandler 中初始化
```python
class MissionPanelHandler:
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.mission_panel = None
self.mission_text_status = None # 添加文本状态管理器
def connectMissionPanel(self, mission_panel):
"""连接任务面板信号"""
self.mission_panel = mission_panel
# 🔥 创建文本状态管理器
self.mission_text_status = MissionTextStatus(mission_panel)
# 🔥 初始化所有行为灰色
self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
# 连接信号...
```
### 2. 在任务面板加载时初始化
在加载任务列表后调用：
```python
def _loadMissionList(self):
"""加载任务列表"""
# ... 加载任务数据到表格 ...
# 🔥 加载完成后，初始化所有行为灰色
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
```
### 3. 在选中行时置为黑色
连接表格的 `itemClicked` 或 `cellClicked` 信号：
```python
def connectMissionPanel(self, mission_panel):
# ... 其他初始化代码 ...
# 🔥 连接单击事件
mission_panel.table.cellClicked.connect(self._onMissionRowClicked)
def _onMissionRowClicked(self, row, column):
"""任务行被点击"""
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.setRowBlackOnSelect(row)
```
### 4. 在启动检测时置状态列为绿色
修改 `_updateChannelColumnColor` 方法：
```python
def _updateChannelColumnColor(self):
"""根据通道检测状态更新任务面板中状态列"""
try:
# ... 收集正在执行的任务 ...
for task_folder_name in active_tasks:
# 检查该任务的所有通道是否都在检测
if all_channels_detecting:
# 🔥 使用文本状态管理器设置绿色
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
except Exception as e:
print(f"❌ [状态列更新] 失败: {e}")
```
### 5. 在停止检测时恢复状态列颜色
```python
def _onStopDetection(self, task_folder_name):
"""停止检测"""
# ... 停止检测线程 ...
# 🔥 恢复状态列颜色
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.resetStatusColumnOnStopDetection(task_folder_name)
```
### 6. 在新建任务时初始化为灰色
```python
def _handleTaskConfirmed(self, task_data):
"""处理任务确认"""
# ... 添加任务到表格 ...
row_index = self.mission_panel.table.rowCount() - 1 # 新添加的行
# 🔥 初始化新任务行为灰色
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.initializeNewTaskRowGray(row_index)
```
## API 参考
### initializeAllRowsGray()
初始化所有任务行文本为灰色
### setRowBlackOnSelect(row_index)
单击选中行时该行文本置为黑色
- **参数**: `row_index` - 选中的行索引
### setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
启动检测线程时对应任务的状态列置为绿色
- **参数**: `task_folder_name` - 任务文件夹名称（如 "1_1"）
### resetStatusColumnOnStopDetection(task_folder_name)
停止检测线程时恢复状态列颜色
- **参数**: `task_folder_name` - 任务文件夹名称（如 "1_1"）
### initializeNewTaskRowGray(row_index)
新建任务时该行文本初始为灰色
- **参数**: `row_index` - 新建任务的行索引
## 注意事项
1. **状态列优先级**：状态列（索引2）的颜色由检测状态决定，不受选中行影响
2. **曲线按钮列**：自动跳过曲线按钮列，不修改其颜色
3. **线程安全**：所有方法都包含异常处理，确保不会因为单个操作失败而影响整体功能
4. **选中状态保持**：管理器会记住当前选中的行，切换选中时自动恢复之前行的颜色
## 示例：完整集成流程
```python
class MissionPanelHandler:
def connectMissionPanel(self, mission_panel):
self.mission_panel = mission_panel
# 1. 创建文本状态管理器
self.mission_text_status = MissionTextStatus(mission_panel)
# 2. 初始化所有行为灰色
self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
# 3. 连接单击事件
mission_panel.table.cellClicked.connect(self._onMissionRowClicked)
# 4. 连接其他信号...
def _onMissionRowClicked(self, row, column):
"""任务行被点击"""
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.setRowBlackOnSelect(row)
def _updateChannelColumnColor(self):
"""更新状态列颜色"""
# 获取正在检测的任务
for task_folder_name in detecting_tasks:
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
def _handleTaskConfirmed(self, task_data):
"""新建任务"""
# 添加到表格...
row_index = self.mission_panel.table.rowCount() - 1
# 初始化为灰色
if self.mission_text_status:
self.mission_text_status.initializeNewTaskRowGray(row_index)
```
handlers/videopage/curvepanel_handler.py
......@@ -709,11 +709,16 @@ class CurvePanelHandler:
# 构建完整路径
mission_folder_path = os.path.join(project_root, 'database', 'mission_result', mission_name)
print(f"🔍 [路径构建] 任务名称: {mission_name}")
print(f"🔍 [路径构建] 项目根目录: {project_root}")
print(f"🔍 [路径构建] 完整路径: {mission_folder_path}")
print(f"🔍 [路径构建] 路径是否存在: {os.path.exists(mission_folder_path)}")
# 检查路径是否存在
if os.path.exists(mission_folder_path):
return mission_folder_path
else:
print(f"❌ [路径构建] 路径不存在: {mission_folder_path}")
return None
except Exception as e:
......@@ -779,8 +784,12 @@ class CurvePanelHandler:
# 构建 mission_result 目录路径
mission_result_dir = os.path.join(project_root, 'database', 'mission_result')
print(f"🔍 [任务列表] 项目根目录: {project_root}")
print(f"🔍 [任务列表] 任务目录: {mission_result_dir}")
print(f"🔍 [任务列表] 目录是否存在: {os.path.exists(mission_result_dir)}")
if not os.path.exists(mission_result_dir):
print(f"❌ [任务列表] 目录不存在: {mission_result_dir}")
# 通知UI显示空列表
if self.curve_panel:
self.curve_panel.updateMissionFolderList([])
......@@ -829,16 +838,25 @@ class CurvePanelHandler:
if not data_directory or not os.path.exists(data_directory):
return False
# 🔥 切换到历史模式（不限制数据点数量）
# 切换到历史模式（不限制数据点数量）
self.setCurveLoadMode('history')
# 查找所有CSV文件
print(f"🔍 [曲线加载] 扫描目录: {data_directory}")
print(f"🔍 [曲线加载] 目录是否存在: {os.path.exists(data_directory)}")
if not os.path.exists(data_directory):
print(f"❌ [曲线加载] 目录不存在: {data_directory}")
return False
csv_files = [f for f in os.listdir(data_directory) if f.endswith('.csv')]
print(f"🔍 [曲线加载] 找到 {len(csv_files)} 个CSV文件: {csv_files}")
if not csv_files:
print(f"⚠️ [曲线加载] 未找到CSV文件")
return False
# 🔥 检查是否需要显示进度条
# 检查是否需要显示进度条
# 触发条件：CSV文件数量 > 1 或 单个CSV文件大小 > 8MB
show_progress = False
......
handlers/videopage/missionpanel_handler.py
......@@ -1717,6 +1717,28 @@ class MissionTextStatus:
import traceback
traceback.print_exc()
def setStatusColumnBlackOnStarted(self, task_folder_name):
"""
设置状态列为黑色"已启动"
当任务的所有通道都停止检测，但任务仍被分配时调用
Args:
task_folder_name: 任务文件夹名称（如 "1_1"）
"""
try:
row_index = self._findTaskRow(task_folder_name)
if row_index >= 0:
status_item = self.table.item(row_index, 2)
if status_item:
status_item.setText("已启动")
status_item.setForeground(self.COLOR_BLACK)
print(f"✅ [文本状态] 任务 {task_folder_name} 状态列已切换为黑色（已启动）")
except Exception as e:
print(f"❌ [文本状态] 设置状态列为已启动失败: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
def setChannelColumnGreenOnDetection(self, task_folder_name, channel_num):
"""
启动检测线程时对应任务的对应通道列置为绿色
......@@ -1844,28 +1866,38 @@ class MissionTextStatus:
# 🔥 只处理正在执行的任务（更新状态列）
if task_folder_name in active_tasks:
# 检查该任务使用的所有通道是否都在检测
all_channels_detecting = True
has_detecting_channels = False
# 只统计分配给该任务的通道
assigned_channels_count = 0 # 分配给该任务的通道数
detecting_channels_count = 0 # 正在检测的通道数
for channel_num in task_channels:
channel_id = f'channel{channel_num}'
# 检查该通道是否正在执行这个任务
if channel_task_map.get(channel_id) == task_folder_name:
assigned_channels_count += 1
# 检查该通道的检测状态
detect_var_name = f'{channel_id}detect'
if hasattr(main_window, detect_var_name):
is_detecting = getattr(main_window, detect_var_name)
if is_detecting:
has_detecting_channels = True
else:
all_channels_detecting = False
else:
all_channels_detecting = False
detecting_channels_count += 1
# 🔥 规则3：设置状态列为绿色
if has_detecting_channels and all_channels_detecting:
# 🔥 规则：根据检测状态设置状态列颜色
# 只有当分配给该任务的所有通道都在检测时，才设置为绿色"检测中"
if assigned_channels_count > 0 and detecting_channels_count == assigned_channels_count:
# 所有分配的通道都在检测中 -> 绿色"检测中"
self.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
print(f" ✅ 任务{task_folder_name}: {detecting_channels_count}/{assigned_channels_count}通道检测中 -> 绿色")
elif detecting_channels_count == 0:
# 所有通道都未检测，但任务已分配 -> 黑色"已启动"
self.setStatusColumnBlackOnStarted(task_folder_name)
print(f" ✅ 任务{task_folder_name}: 0/{assigned_channels_count}通道检测中 -> 黑色已启动")
else:
# 部分通道在检测 -> 黑色"已启动"（不是所有通道都在检测）
self.setStatusColumnBlackOnStarted(task_folder_name)
print(f" ⚠️ 任务{task_folder_name}: {detecting_channels_count}/{assigned_channels_count}通道检测中 -> 黑色已启动")
except Exception as e:
print(f"❌ [文本状态] 更新通道列和状态列失败: {e}")
......
rules/DEBUGLOG_USAGE.md 0 → 100644
# DebugLog 调试日志模块使用说明
## 功能概述
`debuglog.py` 提供了一个基于 `logging` 模块的调试日志系统，用于替代 `print()` 进行调试输出。
## 核心特性
- ✅ **单例模式**: 全局统一的日志管理
- ✅ **双重输出**: 同时输出到控制台和文件
- ✅ **按日期分文件**: 每天自动创建新的日志文件
- ✅ **多级别日志**: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
- ✅ **详细信息**: 文件日志包含时间、模块、文件名、行号等
- ✅ **自动清理**: 支持清理旧日志文件
- ✅ **UTF-8编码**: 支持中文日志
## 日志文件位置
```
D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\log\debuglog\
```
## 快速开始
### 1. 基本使用
```python
from handlers.debuglog import get_logger
# 创建logger（建议使用 __name__ 作为名称）
logger = get_logger(__name__)
# 记录不同级别的日志
logger.debug("调试信息")
logger.info("普通信息")
logger.warning("警告信息")
logger.error("错误信息")
logger.critical("严重错误")
```
### 2. 在类中使用
```python
from handlers.debuglog import get_logger
class MyClass:
def __init__(self):
self.logger = get_logger(self.__class__.__name__)
def do_something(self):
self.logger.info("开始执行操作")
try:
# 你的代码
result = self.process()
self.logger.info(f"操作成功，结果: {result}")
except Exception as e:
self.logger.error(f"操作失败: {e}", exc_info=True)
```
### 3. 在函数中使用
```python
from handlers.debuglog import get_logger
logger = get_logger(__name__)
def my_function(param):
logger.debug(f"函数调用，参数: {param}")
# 你的代码
result = param * 2
logger.info(f"函数执行完成，返回: {result}")
return result
```
## 高级用法
### 1. 只输出到文件（不显示在控制台）
```python
from handlers.debuglog import get_logger
logger = get_logger(
"my_module",
console_output=False, # 不输出到控制台
file_output=True # 只输出到文件
)
logger.info("这条消息只会写入日志文件")
```
### 2. 设置日志级别
```python
from handlers.debuglog import get_logger, INFO
# 只记录 INFO 及以上级别的日志
logger = get_logger("my_module", level=INFO)
logger.debug("这条不会显示") # DEBUG < INFO
logger.info("这条会显示") # INFO >= INFO
logger.warning("这条会显示") # WARNING > INFO
```
日志级别（从低到高）：
- `DEBUG` (10) - 详细的调试信息
- `INFO` (20) - 一般信息
- `WARNING` (30) - 警告信息
- `ERROR` (40) - 错误信息
- `CRITICAL` (50) - 严重错误
### 3. 记录异常信息
```python
from handlers.debuglog import get_logger
logger = get_logger(__name__)
try:
result = 1 / 0
except Exception as e:
# exc_info=True 会记录完整的堆栈跟踪
logger.error(f"发生异常: {e}", exc_info=True)
```
### 4. 清理旧日志
```python
from handlers.debuglog import clear_old_logs
# 清理7天前的日志文件
clear_old_logs(days=7)
# 清理30天前的日志文件
clear_old_logs(days=30)
```
## 日志格式
### 控制台输出（简洁格式）
```
2025-11-29 15:30:45 - INFO - 这是一条信息
2025-11-29 15:30:46 - WARNING - 这是一条警告
2025-11-29 15:30:47 - ERROR - 这是一条错误
```
### 文件输出（详细格式）
```
2025-11-29 15:30:45 - my_module - INFO - [main.py:123] - 这是一条信息
2025-11-29 15:30:46 - my_module - WARNING - [main.py:124] - 这是一条警告
2025-11-29 15:30:47 - my_module - ERROR - [main.py:125] - 这是一条错误
```
## 实际应用示例
### 示例1: 在 auto_dot.py 中使用
```python
from handlers.debuglog import get_logger
class AutoAnnotationDetector:
def __init__(self, model_path: str = None, device: str = 'cuda'):
self.logger = get_logger(self.__class__.__name__)
self.model = None
self.model_path = model_path
self.device = self._validate_device(device)
if model_path:
self.load_model(model_path)
def load_model(self, model_path: str) -> bool:
try:
self.logger.info(f"开始加载模型: {model_path}")
if not os.path.exists(model_path):
self.logger.error(f"模型文件不存在: {model_path}")
return False
# 加载模型...
self.logger.info(f"模型加载成功: {os.path.basename(model_path)}")
return True
except Exception as e:
self.logger.error(f"模型加载失败: {e}", exc_info=True)
return False
def detect(self, image, conf_threshold=0.5, min_area=100):
self.logger.debug(f"开始检测 - 置信度阈值: {conf_threshold}, 最小面积: {min_area}")
try:
# 执行检测...
self.logger.info(f"检测完成，共 {len(valid_masks)} 个有效mask")
return result
except Exception as e:
self.logger.error(f"检测失败: {e}", exc_info=True)
return {'success': False, 'error': str(e)}
```
### 示例2: 替代现有的 print 语句
**之前（使用 print）：**
```python
print(f"🔄 正在加载模型: {model_path}")
print(f"✅ 模型加载成功")
print(f"❌ 模型加载失败: {e}")
```
**之后（使用 logger）：**
```python
logger.info(f"正在加载模型: {model_path}")
logger.info(f"模型加载成功")
logger.error(f"模型加载失败: {e}", exc_info=True)
```
### 示例3: 在测试函数中使用
```python
from handlers.debuglog import get_logger
def test_auto_annotation():
logger = get_logger("test_auto_annotation")
logger.info("="*80)
logger.info("自动标注功能测试")
logger.info("="*80)
# 配置参数
model_path = r"D:\...\best.dat"
logger.debug(f"模型路径: {model_path}")
# 检查文件
if not os.path.exists(model_path):
logger.error(f"模型文件不存在: {model_path}")
return
# 创建检测器
logger.info("初始化自动标注检测器...")
detector = AutoAnnotationDetector(model_path=model_path, device='cuda')
# 执行检测
logger.info("开始执行检测...")
detection_result = detector.detect(image, conf_threshold=0.5, min_area=100)
if detection_result.get('success'):
logger.info("检测成功")
else:
logger.error(f"检测失败: {detection_result.get('error')}")
```
## 最佳实践
1. **使用 `__name__` 作为 logger 名称**
```python
logger = get_logger(__name__)
```
2. **在类中创建实例变量**
```python
def __init__(self):
self.logger = get_logger(self.__class__.__name__)
```
3. **记录异常时使用 `exc_info=True`**
```python
except Exception as e:
logger.error(f"错误: {e}", exc_info=True)
```
4. **根据重要性选择合适的日志级别**
- `DEBUG`: 详细的调试信息（开发时使用）
- `INFO`: 正常的操作信息
- `WARNING`: 警告但不影响运行
- `ERROR`: 错误但程序可以继续
- `CRITICAL`: 严重错误，程序可能无法继续
5. **定期清理旧日志**
```python
# 在程序启动时清理旧日志
from handlers.debuglog import clear_old_logs
clear_old_logs(days=7)
```
## 测试
运行测试代码：
```bash
python handlers/debuglog.py
```
这会执行5个测试用例，展示各种使用方式。
## 注意事项
1. 日志文件按日期命名，格式为：`{logger_name}_{YYYYMMDD}.log`
2. 日志文件使用 UTF-8 编码，支持中文
3. 同一个 logger 名称会复用已创建的 logger 实例
4. 文件日志会追加写入，不会覆盖
5. 建议在生产环境中将日志级别设置为 `INFO` 或更高
rules/软件功能逻辑设计.md
1曲线模式索引0布局，只显示根据curvemission筛选使用的通道面板失效了
1曲线模式索引0布局，只显示根据curvemission筛选使用的通道面板失效了
......@@ -16,13 +16,20 @@
保存标注结果用于持久显示
self._last_annotation_pixmap
任务面板任务信息文本状态切换逻辑 class missiontexe_status，channel_detect_status
1任务面板信息文本显示初始默认都为灰色
2单击选中行时文本该行文本置为黑色
3启动检测线程时对应任务的对应通道列置为绿色
4新建任务信息文本显示初始默认都为灰色
5单击任务行后该任务mission_status为true时才置黑该任务行
6mission_status判断逻辑，只要任意channelmission值为此任务，则此任务mission_status=true
任务面板任务信息文本状态切换逻辑 class MissionTextStatus，channel_detect_status
1. 任务面板信息文本显示初始默认都为灰色
2. 单击选中行时文本该行文本置为黑色
3. 启动检测线程时对应任务的对应通道列置为绿色
4. 新建任务信息文本显示初始默认都为灰色
5. 单击任务行后该任务mission_status为true时才置黑该任务行
6. mission_status判断逻辑，只要任意channelmission值为此任务，则此任务mission_status=true
7. 状态列切换逻辑：
- 分配给任务的所有通道都在检测中 → 绿色"检测中"
- 所有通道都停止检测，但任务仍被分配 → 黑色"已启动"
- 部分通道在检测（不是全部） → 黑色"已启动"
- 任务未被分配 → 灰色"未启动"
判断规则：只有当分配给该任务的所有通道都在检测时，状态列才显示绿色"检测中"
class ModelLoadingProgressDialog(QDialog):
"""模型加载进度条对话框"""
......
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