06-区域拟合与benchmark

# 06 · 区域拟合与 benchmark

## 6.1 先全局，再区域

推荐顺序：

1. 让全局拟合跑到目标阶段，先建立整体结构。
2. 用 `inspect --sheet` 或网格图找到视觉最差的区域。
3. 用源图像素坐标登记语义区域。
4. 在区域内追加预算或做局部拟合。
5. 再次 inspect，并记录前后差异。

```bash
GE_IMG_Tool.exe region add face 120,80,180,220
GE_IMG_Tool.exe region list --json
GE_IMG_Tool.exe region fit face --shapes 300 --json
GE_IMG_Tool.exe region inspect face --zoom auto --json
```

区域矩形是位置参数 `x,y,w,h`（源图像素）。`region fit` 的 `--shapes` 会顺带抬高目标数量；`region optimize --ratio 0.3` 是只删不补的回收操作，用之前先确认没有伤到区域内特征。

“全局 800 + 脸部追加 300”只是预算分配示例，不是所有图片都应使用的数字。判断标准是新增图元是否解决了可见问题。

## 6.2 最小 benchmark

不要直接拿文档中的耗时预测用户机器。用同一张图、同一套参数做小预算试跑：

```bash
GE_IMG_Tool.exe advanced set max-dim 700
GE_IMG_Tool.exe advanced set candidates 32
GE_IMG_Tool.exe advanced set speed 20
GE_IMG_Tool.exe fit shapes 200
GE_IMG_Tool.exe fit start --until full --timeout 120 --json
GE_IMG_Tool.exe fit status --json
```

记录返回的 `data.elapsed_ms` 和 `data.shape_count`。同一配置至少重复两次，取较大耗时作为保守参考。注意这几项都是**改过的值**：`candidates` 与 `speed` 的默认分别是 64 和 5，改小改大都只是在观察“这台机器上的方向”，不代表普适最优。

需要成批对照时用内置的扫描命令，它会为每个“图片 × 图元数”组合建独立会话，并输出逐图对照拼版：

```bash
GE_IMG_Tool.exe fit-sweep --corpus "<图片目录>" --out "<结果目录>" --shapes 100,200,400 --max-dim 700
```

`fit-sweep` 产出 `results.csv` / `results.json` 以及每张图的对照拼版；判据同样是看对照图，不是只看数值。

## 6.3 基准表

建议逐步填入真实设备数据。每行必须保持图片、参数和工具版本可比。

| 设备/CPU | 工具版本 | 素材类型 | 图片尺寸/透明占比 | mode | max-dim | edge-aware | alternate-bg | shapes | 耗时 ms | 视觉备注 |
|---|---|---|---|---|---:|---|---|---:|---:|---|
| 待填 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 |
| 待填 | 待填 | 同一张图 | 同上 | 同上 | 同上 | 同上 | 同上 | 同上 | 待填 | 与上一行比较 |

## 6.4 现有参考数据

我们做过一组固定设置（拟合长边 700、候选 32、速度 20，跑到目标数量）的素材类型对照，覆盖平涂 CG、赛璐璐 CG、厚涂 CG、照片、透明 Logo 和 UI 截图，每类分别拟到 200、400、800 个图元。它主要用来观察“图元数量增加后画面如何变化”，不是验收门槛：

| 素材类型 | 200 shapes RMSE | 400 shapes RMSE | 800 shapes RMSE |
|---|---:|---:|---:|
| 平涂 CG | 52.2497 | 38.9356 | 29.3404 |
| 赛璐璐 CG | 45.9529 | 37.1446 | 28.7889 |
| 厚涂 CG | 31.7287 | 27.3119 | 22.3833 |
| 照片 | 60.5529 | 53.4217 | 46.2051 |
| 透明 Logo | 3.8663 | 2.1034 | 1.2055 |
| UI 截图 | 58.4777 | 52.4048 | 47.3916 |

这些数据没有替代视觉验收；同一 RMSE 在不同素材上的观感也可能完全不同。

## 6.5 长任务和恢复

可以用小试跑估算目标成本：

```text
预计秒数 ≈ 实测秒数 × (目标图元数 / 实测图元数) × 1.5
```

这是保守估算，不是引擎内部公式。预计超时后，降低单次超时并用 `fit resume` 继续跑到目标。记录中应注明分段，不要把分段总耗时误写成一次运行耗时。