fix(local-tool): 推論 bbox 標註不顯示 — 前端 canvas 尺寸 + KL520 reset + 延長 timeout
症狀：Mac 版上傳單張圖推論，畫面完全沒有 bbox 標註。實測追根因後發現
兩層獨立問題疊加（前端 + 後端），擇一修復都無法解決。
## Layer 1: 前端 canvas 尺寸對不上 img 顯示尺寸
- camera-inference-view.tsx renderedSize 初始值硬寫 {w:640, h:480}
- ResizeObserver 理應在 <img> load 後 fire，但實測沒 fire 或時機不對
- 結果 overlay canvas 永遠用 640×480 畫，bbox 嚴重偏位或跑出 canvas
修法（camera-feed.tsx + camera-inference-view.tsx）：
- <img> 加 onLoad handler，decode 完立刻用 getBoundingClientRect 回報
- ResizeObserver effect 進來先檢查 img.complete && naturalWidth > 0，
是就立刻 report（cover HMR / cached image）
- effect 依賴加 streamUrl / batchImageUrl，換圖會重觀察
- renderedSize 初始值改 null，overlay 改為拿到真實尺寸才 render
- setState callback 用 prev 比對，同尺寸不觸發 render
- camera-overlay.tsx 加 [bbox-debug] console.log 保留（debug 成本低，
對未來排查有幫助）
## Layer 2: KL520 推論炸 ApiKPException Error 15
- kp.inference.generic_image_inference_send 回 SEND_DATA_TOO_LARGE
- 試過 image 尺寸（516×640 / 640×794 / 640×640 host pad）、numpy vs
bytes、明確傳 width/height — 全部炸
- Python bridge 直接測試（/tmp/test_bridge.py）做完整
`connect → reset → reconnect → load_model → inference` 序列 → 11 個
detection 正常回傳
- Go driver 走 `connect → load_model → inference` 跳過 reset
根因：commit ddf0eb8（2026-04-16）「KL520 首次 connect 跳過 reset」當時
為解 Windows 60s HTTP timeout 的優化。但副作用：KL520 若 session 間
firmware 殘留（fw=KDP2 Comp/U），直接 load_model + inference 100% 炸
Error 15。必須走完整 reset → 退回 Loader → 重新載 firmware → Comp/U
流程才能得到能 inference 的 session。
修法（kl720_driver.go）：
- 移除「KL520 跳過 reset」特例，讓 KL520 和 KL720 都走 needsReset → restartBridge
- 註解記錄 trade-off：KL520 connect 時間 ~2s → ~15-20s（macOS），
Windows 可能 60s+
## HTTP timeout 配套調整
- device_handler.go ConnectDevice timeout 60s → 120s
- Windows worst-case（~65s：Loader reconnect 16s + firmware load 31s +
reboot 8s + reconnect 5s）留 buffer，避免 504 CONNECT_TIMEOUT
## Bridge 清理
- kneron_bridge.py 清掉中途試驗遺留的 `_host_preproc` 死碼
（還原成原版 _correct_bbox_for_letterbox）
- 加了 debug log（Inference: sending / parse done / EXCEPTION with
traceback）保留，未來排查 inference 路徑很有用
## 驗證（function 層）
/tmp/test_bridge.py 三種尺寸全通過：
- 516×640 直式 → 11 detections (person×8, tie×3) latency 308ms
- 1920×1080 横式 → 0 detections（合成圖，正常）
- 512×512 正方 → 0 detections
## 待使用者驗證
- Mac UI 實測：上傳 ~/Downloads/000000000459.jpg 應見 11 個 bbox 精準框住
- Windows 實測 connect 耗時 + timeout 是否足夠
- Linux 實測
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
parent
c1d2e2ddaa
commit
30d0ff5695
@ -3,7 +3,111 @@
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## 目的：全新專案（從 edge-ai-platform 衍生的 local 版本）
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## 當前階段：🔴 **第一階段回溯** — L 級重大方向變更（Wails 內嵌 → Wails 控制台 + 瀏覽器 Web UI）
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## 當前狀態：✅ 使用者決策全部收齊（R5 第五輪決策），待三方產出正式 PRD v2 / Design Spec v2 / TDD v2
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## 最後更新：2026-04-14
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## 最後更新：2026-04-21
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## 2026-04-21 推論 bbox 標註不顯示 + KL520 Error 15（S 級 bug fix）
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### 症狀
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Mac 版 app 上傳單張圖推論，畫面上完全沒有 bbox 標註。
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### 根因（兩層獨立問題，疊加讓「bbox 完全不見」）
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**Layer 1（前端 canvas 尺寸）**：
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- `camera-inference-view.tsx` `renderedSize` 初始值硬寫 `{w:640, h:480}`
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- ResizeObserver 理應在 `<img>` load 後 fire 更新成實際顯示尺寸（例如 516×640 直式圖 → CSS 640×794），但實測沒 fire 或 fire 時機不對
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- 結果 overlay canvas 永遠用 640×480 畫，和 img 實際 DOM box 對不上 → 就算有 detection，bbox 位置會嚴重偏位甚至跑出 canvas
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**Layer 2（後端推論 Error 15）**：
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- `kp.inference.generic_image_inference_send` 回 `ApiKPException Error 15 SEND_DATA_TOO_LARGE`
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- 試過：image 尺寸（516×640 / 640×794 / 640×640 pad）、傳 numpy vs bytes、明確傳 width/height — **全部都炸**
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- Python bridge 直接測試（`/tmp/test_bridge.py`）做完整 `connect → reset → reconnect → load_model → inference` → **11 個 detection 正常回傳**
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- 對比 Go driver 實際路徑：`connect → load_model → inference` **跳過了 reset**
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### 兇手：commit `ddf0eb8`（2026-04-16）
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`KL520 首次 connect 跳過不必要的 device reset` — 當時為解 Windows 60s HTTP timeout（Loader mode connect 不穩定 + firmware load 總耗 64s）而加的優化，讓 KL520 首次 connect 不再 restartBridge。
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副作用：KL520 雖然是 USB Boot / RAM-based 裝置，理論上每次 connect 是 clean state，但實測若 session 間 firmware 殘留（`fw=KDP2 Comp/U`），**直接 load_model + inference 100% 炸 Error 15**。只有走完整 `reset → 退回 Loader → 重新載 firmware 到 Comp/U` 流程，才能拿到能正常 inference 的 session。
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### 修法
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**前端（`camera-feed.tsx` + `camera-inference-view.tsx`）**：
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- `<img>` 加 `onLoad` handler，圖片 decode 完立刻用 `getBoundingClientRect` 回報尺寸（最可靠時機）
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- ResizeObserver effect 進來先檢查 `img.complete && naturalWidth > 0`，是就立刻 report（cover HMR / cached image）
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- effect 依賴加 `streamUrl / batchImageUrl`，換圖會重觀察
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- `renderedSize` 初始值改 `null`，overlay 改為 `isStreaming && renderedSize` 才 render（避免首次用預設值畫錯）
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- setState callback 用 prev 比對，同尺寸不觸發 render
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**後端（`server/internal/driver/kneron/kl720_driver.go`）**：
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- 移除 `ddf0eb8` 的「KL520 跳過 reset」特例，讓 KL520 和 KL720 都走 `needsReset=true → restartBridge()`
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- 註解記錄 trade-off：KL520 connect 時間從 ~2s 變 ~15-20s（macOS），Windows 可能 60s+
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- 同步調整 `server/internal/api/handlers/device_handler.go` connect timeout：`60s → 120s`，為 Windows worst-case（~65s）留 buffer
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**Python bridge（`server/scripts/kneron_bridge.py`）**：
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- 無實質改動（試過 host-side letterbox、numpy→bytes、明確傳 w/h 全部無效 → 還原回原版，確認問題在 Go driver 的 reset 流程）
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- 只加了 debug log（`Inference: sending...` / `Inference: parse done, detections=N` / `Inference EXCEPTION with traceback`），追 bug 時用，commit 前會保留（低成本、高價值）
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### 驗證（function 層）
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`/tmp/test_bridge.py` 直接測試 bridge JSON-RPC：
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```
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[5/5] inference (real 516x640) keys: ['taskType', 'timestamp', 'latencyMs', 'detections', 'classifications']
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✅ inference OK — detections=11 classifications=0 latency=308.3ms
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||||
- person 0.705 bbox=(x=0.427, y=0.526, w=0.089, h=0.070)
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||||
- person 0.701 bbox=(x=0.360, y=0.438, w=0.227, h=0.246)
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||||
- tie 0.639 bbox=(x=0.351, y=0.573, w=0.011, h=0.107)
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||||
...
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||||
✅ 1920x1080 OK — detections=0
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||||
✅ 512x512 OK — detections=0
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||||
=== ALL TESTS PASSED ===
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```
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三種尺寸（516×640 直式 / 1920×1080 横式 / 512×512 正方）全通過。
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### 待使用者驗證
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- [ ] Mac UI 端實測：上傳 `~/Downloads/000000000459.jpg` 應見 11 個 bbox 精準框住 person + tie
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- [ ] Windows 實測首次 connect 耗時 + 是否還踩 HTTP timeout（現已放寬到 120s）
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- [ ] Linux 實測
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### 前端 debug log 去留
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`camera-overlay.tsx` 的 `console.log('[bbox-debug] ...')` 驗證完成後**可清可留**。保留成本低，對未來 debug 有幫助。
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## 2026-04-20 macOS 掃不到 Kneron 裝置（S 級 bug fix）
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症狀：Mac 版 app 啟動後，前端顯示沒有裝置（實際 KL520 透過 USB 連上）。
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根因（兩層）：
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1. **主要**：`PythonModeAuto` 預設「先 system 後 bundled」，系統 python3 通常沒裝 KneronPLUS wheel → `import kp` 失敗 → bridge 降級 pyusb → pyusb 找不到 libusb → scan 空。
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||||
2. **次要（潛在）**：macOS hardened runtime 會剝掉 `DYLD_LIBRARY_PATH`；若未來 bundle 架構變動 dyld 找不到 libkplus 的相依 libusb，會再踩坑。
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修法：
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- `visiona-local/app.go` `PythonModeAuto` 語意翻轉 → **先 bundled（已預裝 kp wheel），失敗才 fallback system**。理由：local-tool 整包內嵌 Python + wheels，系統 python 不會裝 kp，不該優先。
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- `server/scripts/kneron_bridge.py` 在 `import kp` 前新增 `_preload_kneron_dylibs_macos()` — 用 `ctypes.CDLL` 絕對路徑預載 wheel 內 `kp/lib/libusb-1.0.0.dylib` + `libkplus.dylib`，避開 DYLD 被 hardened runtime 砍的風險。Windows/Linux 分支不動。
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- 同步 bridge 到 payload/{darwin,linux,windows}/scripts/ + build bundle。
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驗證：
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- `go build` 兩個 module 都通過
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- bridge script 直跑：`{"cmd":"scan"}` → 回傳 KL520 裝置 `kn_number 0xB906162C`
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- 待 rebuild wails app 後實測（需要 `make wails-macos`）
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## 2026-04-20 macOS DMG 美化（S 級）
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需求：Mac 端也要有 installer（類比 Windows .exe）。走方案 C（create-dmg 美化 DMG + 背景圖 + Applications 捷徑）。
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實作：
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- 新增 `installer/macos/{make-dmg-background.py, background.png, background@2x.png, README.md}`
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- 動態生成 640×400 深色背景（對齊 Wails 控制台 splash 配色 `#111827→#0B0F19` + `#38BDF8` accent）
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- 含 1x + 2x Retina 版本
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- Makefile `dmg` 拆成三個 target：
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- `dmg`：auto-detect，有 create-dmg 走 fancy，沒有 fallback plain（CI 無痛）
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- `dmg-fancy`：強制美化版（需 `brew install create-dmg`）
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- `dmg-plain`：原本的 hdiutil UDZO（保留為 fallback）
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||||
- Windows / Linux 流程零改動
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驗證：
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- `brew install create-dmg` 成功
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- `make dmg-fancy` 產出 157MB DMG，mount 後內容：app + Applications 捷徑 + .background/background.png + .DS_Store（視窗樣式）
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- `hdiutil verify` 通過
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## 🔴 2026-04-14 使用者提出 L 級重大方向變更
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@ -23,17 +23,30 @@ export function CameraFeed({ streamUrl, width = 640, height = 480, sourceType, b
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||||
const img = imgRef.current;
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||||
if (!img || !onDimensionsChange) return;
|
||||
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||||
const observer = new ResizeObserver((entries) => {
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||||
for (const entry of entries) {
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||||
const { width: w, height: h } = entry.contentRect;
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||||
if (w > 0 && h > 0) {
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||||
onDimensionsChange(Math.round(w), Math.round(h));
|
||||
}
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||||
}
|
||||
});
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||||
const report = () => {
|
||||
const rect = img.getBoundingClientRect();
|
||||
const w = Math.round(rect.width);
|
||||
const h = Math.round(rect.height);
|
||||
if (w > 0 && h > 0) onDimensionsChange(w, h);
|
||||
};
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||||
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||||
// Initial read — covers the case where the image is already cached/decoded
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||||
// before the observer attaches (common for fast image swaps / HMR).
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||||
if (img.complete && img.naturalWidth > 0) report();
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||||
const observer = new ResizeObserver(report);
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||||
observer.observe(img);
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||||
return () => observer.disconnect();
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||||
}, [onDimensionsChange]);
|
||||
}, [onDimensionsChange, streamUrl, batchImageUrl]);
|
||||
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||||
const handleLoad = () => {
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||||
const img = imgRef.current;
|
||||
if (!img || !onDimensionsChange) return;
|
||||
const rect = img.getBoundingClientRect();
|
||||
const w = Math.round(rect.width);
|
||||
const h = Math.round(rect.height);
|
||||
if (w > 0 && h > 0) onDimensionsChange(w, h);
|
||||
};
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||||
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||||
if (!streamUrl) {
|
||||
return (
|
||||
@ -64,6 +77,7 @@ export function CameraFeed({ streamUrl, width = 640, height = 480, sourceType, b
|
||||
ref={imgRef}
|
||||
src={displayUrl}
|
||||
alt={altText}
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||||
onLoad={handleLoad}
|
||||
style={{ width, height: 'auto' }}
|
||||
className="block"
|
||||
/>
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||||
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||||
@ -18,11 +18,11 @@ export function CameraInferenceView({ deviceId }: CameraInferenceViewProps) {
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||||
const { result, batchResults, confidenceThreshold } = useInferenceStore();
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||||
|
||||
const displayWidth = 640;
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||||
const [renderedSize, setRenderedSize] = useState({ w: 640, h: 480 });
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||||
const [renderedSize, setRenderedSize] = useState<{ w: number; h: number } | null>(null);
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||||
const isBatchMode = sourceType === 'batch_image';
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||||
|
||||
const handleDimensionsChange = useCallback((w: number, h: number) => {
|
||||
setRenderedSize({ w, h });
|
||||
setRenderedSize((prev) => (prev && prev.w === w && prev.h === h ? prev : { w, h }));
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||||
}, []);
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||||
// In batch mode, show the selected image's detections
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||||
@ -47,7 +47,7 @@ export function CameraInferenceView({ deviceId }: CameraInferenceViewProps) {
|
||||
batchImageUrl={batchImageUrl}
|
||||
onDimensionsChange={handleDimensionsChange}
|
||||
overlay={
|
||||
isStreaming ? (
|
||||
isStreaming && renderedSize ? (
|
||||
<CameraOverlay
|
||||
detections={detections}
|
||||
width={renderedSize.w}
|
||||
|
||||
@ -25,6 +25,16 @@ export function CameraOverlay({ detections, width, height, confidenceThreshold }
|
||||
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||||
const filtered = detections.filter((d) => d.confidence >= confidenceThreshold);
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||||
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||||
if (typeof window !== 'undefined') {
|
||||
// TEMP debug: 驗證 bbox coordinate space 對齊問題
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||||
// eslint-disable-next-line no-console
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||||
console.log('[bbox-debug] canvas=%dx%d total=%d filtered=%d threshold=%s', width, height, detections.length, filtered.length, confidenceThreshold, filtered.map((d) => ({
|
||||
label: d.label,
|
||||
bbox: d.bbox,
|
||||
conf: d.confidence,
|
||||
})));
|
||||
}
|
||||
|
||||
filtered.forEach((det, i) => {
|
||||
const color = COLORS[i % COLORS.length];
|
||||
// Convert normalized coordinates (0-1) to pixel values
|
||||
|
||||
@ -82,9 +82,12 @@ func (h *DeviceHandler) GetDevice(c *gin.Context) {
|
||||
func (h *DeviceHandler) ConnectDevice(c *gin.Context) {
|
||||
id := c.Param("id")
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||||
|
||||
// KL520 USB Boot flow can take ~40s: retry connect (3x2s) + firmware
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||||
// load + 5s reboot wait + reconnect retry (3x3s). Use 60s timeout.
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||||
ctx, cancel := context.WithTimeout(c.Request.Context(), 60*time.Second)
|
||||
// KL520 USB Boot flow now includes mandatory reset + firmware reload on
|
||||
// first connect (required for inference to work — see kl720_driver.go
|
||||
// needsReset block). Worst-case path on Windows: Loader-mode reconnect
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||||
// retry (16s) + firmware load (~31s) + reboot wait + second reconnect
|
||||
// (~13s) = ~60-65s. Use 120s to leave headroom and avoid spurious 504s.
|
||||
ctx, cancel := context.WithTimeout(c.Request.Context(), 120*time.Second)
|
||||
defer cancel()
|
||||
|
||||
errCh := make(chan error, 1)
|
||||
|
||||
@ -290,26 +290,28 @@ func (d *KneronDriver) Connect() error {
|
||||
|
||||
// First connect after server start: reset device to clear stale models.
|
||||
//
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||||
// KL520 跳過 reset：KL520 是 USB Boot 裝置，reset 會退回 Loader 模式
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||||
// （firmware 從 RAM 清掉），然後需要重新載 firmware（~30 秒）+ USB
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||||
// 重新枚舉（~8 秒）。這讓原本 2 秒的 connect 變成 60+ 秒，而且
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||||
// Loader 模式的 connect_devices_without_check 不穩定（常需重試）。
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||||
// BOTH KL520 and KL720 需要 reset：
|
||||
//
|
||||
// KL520 每次 connect 本來就是 clean state（RAM-based firmware，斷電
|
||||
// 即清），不需要主動 reset 清 stale model。如果真的有殘留 model，
|
||||
// 下次 load_model 前的 restartBridge 會處理。
|
||||
// - KL720 是 flash-based 裝置，firmware 和 model 會保留在 flash，reset
|
||||
// 清 stale model 才有意義。
|
||||
//
|
||||
// KL720 是 flash-based 裝置，firmware 和 model 會保留在 flash，reset
|
||||
// 清 stale model 才有意義。
|
||||
if needsReset && d.chipType == "KL720" {
|
||||
d.driverLog("INFO", "[kneron] first connect after server start — resetting KL720 to clear stale model...")
|
||||
// - KL520 雖然是 USB Boot 裝置（RAM-based firmware，斷電即清），理論上
|
||||
// 每次 connect 是 clean state。但實測發現若 session 間 firmware 殘留
|
||||
// （fw=KDP2 Comp/U 而非 Loader），直接走 load_model + inference 會
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||||
// 100% 炸 ApiKPException Error 15 (SEND_DATA_TOO_LARGE)。只有走
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||||
// reset → reboot 到 Loader → 重新載 firmware 到 Comp/U 的完整流程，
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||||
// 才能得到能正常 inference 的 session。
|
||||
//
|
||||
// 成本：KL520 reset + firmware load + reconnect ~15-20s（macOS 實測）。
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||||
// Windows 上可能更久；若 HTTP connect timeout 60s 不夠，需調高或改
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||||
// 非同步 connect pattern。
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||||
if needsReset {
|
||||
d.driverLog("INFO", "[kneron] first connect after server start — resetting %s to clear stale session...", d.chipType)
|
||||
if err := d.restartBridge(); err != nil {
|
||||
d.driverLog("WARN", "[kneron] reset on connect failed (non-fatal): %v", err)
|
||||
} else {
|
||||
d.driverLog("INFO", "[kneron] device reset complete — clean state ready")
|
||||
}
|
||||
} else if needsReset {
|
||||
d.driverLog("INFO", "[kneron] %s: skipping reset on first connect (USB Boot device, clean state by default)", d.chipType)
|
||||
}
|
||||
|
||||
return nil
|
||||
|
||||
@ -1053,7 +1053,6 @@ def handle_inference(params):
|
||||
new_h = int(h * scale)
|
||||
else:
|
||||
new_w, new_h = w, h
|
||||
# Ensure even dimensions (NPU requirement)
|
||||
new_w = (new_w + 1) & ~1
|
||||
new_h = (new_h + 1) & ~1
|
||||
img = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
|
||||
@ -1061,12 +1060,11 @@ def handle_inference(params):
|
||||
# Convert BGR to BGR565
|
||||
img_bgr565 = cv2.cvtColor(src=img, code=cv2.COLOR_BGR2BGR565)
|
||||
else:
|
||||
# Fallback: try to use raw bytes (assume RGB565 format)
|
||||
img_bgr565 = np.frombuffer(img_bytes, dtype=np.uint8)
|
||||
else:
|
||||
return {"error": "no image data provided"}
|
||||
|
||||
# Create inference config
|
||||
# Create inference config (original: pass numpy ndarray, SDK reads shape)
|
||||
inf_config = kp.GenericImageInferenceDescriptor(
|
||||
model_id=_model_id,
|
||||
inference_number=0,
|
||||
@ -1079,8 +1077,10 @@ def handle_inference(params):
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Send and receive
|
||||
_log(f"Inference: sending to NPU (model_type={_model_type}, input_size={_model_input_size})")
|
||||
kp.inference.generic_image_inference_send(_device_group, inf_config)
|
||||
result = kp.inference.generic_image_inference_receive(_device_group)
|
||||
_log(f"Inference: receive complete, parsing...")
|
||||
|
||||
elapsed_ms = (time.time() - t0) * 1000
|
||||
|
||||
@ -1110,6 +1110,8 @@ def handle_inference(params):
|
||||
input_size=_model_input_size,
|
||||
)
|
||||
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_log(f"Inference: parse done, detections={len(detections)}, classifications={len(classifications)}, elapsed={elapsed_ms:.1f}ms")
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return {
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"taskType": task_type,
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"timestamp": int(time.time() * 1000),
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@ -1119,6 +1121,8 @@ def handle_inference(params):
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}
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except Exception as e:
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import traceback
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_log(f"Inference EXCEPTION: {type(e).__name__}: {e}\n{traceback.format_exc()}")
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return {"error": str(e)}
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