头皮视觉算法交付 - 项目

客户对图像标注的反馈

客户已有头皮检测系统，反馈集中在结果的可读性：部分图像被整片蒙层覆盖，部分底色发生变化，还有拼接影响观察。我的任务从这些具体问题出发，调整算法层的输出表达，让标记指向需要观察的区域，同时保留原图背景。

局部标注先对亮色区域建立掩膜，再通过膨胀确定需要标记的范围，最后只修改目标区域。这样，背景像素与目标标记各有明确的位置，图像仍保留观察上下文。合成图像检查用于核对颜色、背景保留和区域计数；这些区域统计不代表真实含水量或临床测量。

图像从 PIL 数组进入 OpenCV，再编码成客户可以读取的文件，经过多个处理环节。RGB 与 BGR 的转换必须在入口、处理和输出端保持一致。将颜色语义纳入接口约定，才能避免算法内部的正确数值在业务端变成错误的可见颜色。

对于头发大小与密度分支，我将检测标签整理为类别计数，再序列化为 tags 字段。图像承担直观展示，结构化字段承担业务引用，两者从同一处理结果产生。这里交付的是分类数量与接口封装；物理直径、面积密度等测量需要另外的标定依据。

请求进入服务后，依次下载图片、按类型分派算法、编码结果并上传 OSS，返回结果图地址和对应统计。我的工作围绕这段算法与业务系统的交接展开，适配客户已有的系统和调用形式。客户业务平台与全部原始模型分别保留各自归属，案例展示我的算法层优化和交付范围。

项目完成了客户委托交付，并留下需求记录、实现代码、接口说明和训练记录。大小与密度相关的历史 CSV 可以回看各自实验；包含零 mAP 和异常损失的另一组记录不能作为有效性能结论。展示中的局部合成检查说明输出机制，客户线上效果和医学有效性需要独立评价。

我负责基于既有代码优化图像表达，扩展头发大小与密度分类计数，并完成算法层封装与交付。这次工作的关键判断，是把颜色、字段语义和结果引用作为算法交付的一部分。一个结果要被持续使用，除了推理本身，还需要清楚的输出约定和失败处理。客户保持匿名，案例使用合成情境；这是一项算法工程交付，不构成临床验证。