前情提要
家里养了三只猫咪，其中一只布偶猫经常出入厕所。但因为平时忙于学业，没法时刻关注牠的行为。我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。这样即使我不在家，也能掌握猫咪的健康状态，更安心地照顾它们。
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已完成工作：
✅猫咪如厕检测与分类识别系统系列【一】 功能需求分析及猫咪分类特征提取
✅猫咪如厕检测与分类识别系统系列【二】多图上传及猫咪分类特征提取更新
✅猫咪如厕检测与分类识别系统系列【三】 融合yolov11目标检测
✅猫咪如厕检测与分类识别系统系列【四】融合检测日志输出及前端展示界面制作
✅猫咪如厕检测与分类识别系统系列【五】信息存储数据库改进+添加猫咪页面制作+猫咪躯体匹配算法架构更新
✅猫咪如厕检测与分类识别系统系列【六】分类模型训练+混合检测分类+未知目标自动更新
✅猫咪如厕检测与分类识别系统系列【七】 当前阶段总结报告
✅猫咪如厕检测与分类识别系统系列【八】 检测推理事件整合+视频推流架构分析
计划工作：
✅ 猫咪管理功能：已完成猫咪照片上传与名称登记模块。
✅ 多图上传与分类特征提取：已支持批量上传猫咪图像并自动更新个体特征库。
✅ 目标检测与事件识别集成（YOLOv11）: 基本实现
🔄 检测区域绘制功能：进行中，计划支持用户自定义如厕检测区域。
🔄 事件行为记录模块：进行中，将实现如厕进出时间、停留时长等事件记录功能。
⏳ 检测结果推流展示：进行中，计划支持算法结果实时推流。本章将实现页面MJPEG推理
⏳ 整体运行结果推流整合：待更新，计划集成检测图像与系统状态为统一视频流输出。
本小节将添加一个交互式区域标注功能 ，让你在前端网页上手动框选如厕区域，然后保存坐标用于检测。
✅ 实现方案
🔧 前端功能（HTML + JS）
-
展示当前摄像头帧（或静态图）
-
鼠标拖动绘制矩形框
-
显示框的坐标
(x1, y1, x2, y2) -
提交后将坐标发送给 Flask 后端
🔧 后端 Flask
-
接收坐标并保存为配置文件（如
region.json） -
inference.py在启动时读取区域配置用于判断
🎯 示例页面流程
GET /set-region → 展示摄像头图并支持标框
POST /set-region → 提交区域坐标保存
-
/set-region页面：可交互设置区域 -
保存为
config/region.json -
CatDetector自动加载该区域
✅ 第一步：自动截图一帧用于标注
添加一个 Flask 路由 /snapshot，它会：
-
从当前摄像头或 RTSP 获取一帧
-
保存为
static/snapshot.jpg -
用作标注背景图
✅ 第二步：创建 /set-region 前端页面
-
显示
snapshot.jpg -
鼠标框选区域
-
显示坐标
-
点击保存后写入
config/region.json
✅ 已完成后端部分：
✅ 说明
| 路由 | 功能 |
|---|---|
| /snapshot | 从摄像头读取一帧并保存为 static/snapshot.jpg |
| /set-region | 打开前端页面进行手动框选区域 |
| /save-region | 接收 POST 坐标并保存为 config/region.json |
🔜 下一步
添加对应的前端页面 templates/set_region.html，包含：
-
显示图像
-
鼠标框选
-
提交保存区域坐标
✅ 前端标注页面 set_region.html 功能包括：
- 打开浏览器访问：http://localhost:5000/snapshot
- 自动截取一帧作为标注背景
- 然后访问：http://localhost:5000/set-region
-
鼠标拖动标记区域
-
点击 “保存区域” 将坐标保存到
config/region.json
- 后续在
CatDetector中读取并使用区域：
with open("config/region.json") as f:self.toilet_region = tuple(json.load(f).values())
然后在 CatDetector 中加上自动读取 region.json 的功能？这样可以完全替代硬编码区域 (100, 100, 400, 400)。 inference.py 自动加载区域配置的集成
📌 区域设置逻辑更新如下：
-
启动时尝试读取
config/region.json -
如果存在 → 使用手动标注区域
-
如果不存在 → 使用默认区域
(100, 100, 400, 400)并打印警告
🚀 现在完整使用流程：
-
打开摄像头截图：
http://localhost:5000/snapshot -
打开手动标注：
http://localhost:5000/set-region -
框选区域并保存
-
系统将自动加载你框出的区域用于如厕判断
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head><meta charset="UTF-8"><title>设置如厕区域</title><style>canvas { border: 2px solid #333; cursor: crosshair; }#coords { margin-top: 10px; font-weight: bold; }</style>
</head>
<body>
<h2>🐱 设置如厕区域</h2>
<canvas id="canvas"></canvas>
<div id="coords">区域: (x1, y1) → (x2, y2)</div>
<button onclick="saveRegion()">保存区域</button><script>
const img = new Image();
img.src = "/static/snapshot.jpg";
const canvas = document.getElementById('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');let startX, startY, endX, endY, isDrawing = false;img.onload = () => {canvas.width = img.width;canvas.height = img.height;ctx.drawImage(img, 0, 0);
};canvas.onmousedown = (e) => {isDrawing = true;startX = e.offsetX;startY = e.offsetY;
};canvas.onmousemove = (e) => {if (!isDrawing) return;endX = e.offsetX;endY = e.offsetY;ctx.drawImage(img, 0, 0);ctx.strokeStyle = 'red';ctx.lineWidth = 2;ctx.strokeRect(startX, startY, endX - startX, endY - startY);document.getElementById('coords').innerText = `区域: (${startX}, ${startY}) → (${endX}, ${endY})`;
};canvas.onmouseup = () => isDrawing = false;function saveRegion() {const region = {x1: Math.min(startX, endX),y1: Math.min(startY, endY),x2: Math.max(startX, endX),y2: Math.max(startY, endY)};fetch('/save-region', {method: 'POST',headers: { 'Content-Type': 'application/json' },body: JSON.stringify(region)}).then(res => res.json()).then(data => {alert('✅ 区域保存成功！');});
}
</script>
</body>
</html>
可以将该文件保存为 templates/set_region.html。访问 /snapshot 截图后，再访问 /set-region 进行区域标注。
接下来实现在一个页面上 输入地址，然后截图，然后选择坐标，流程如下
✅ 输入 RTSP 地址
✅ 点击「截图」抓取摄像头画面
✅ 鼠标框选如厕区域
✅ 保存区域坐标
全部集成到 一个前端页面 中，交互非常清晰！
✅ 页面结构设计
| 功能区域 | 描述 |
|---|---|
| 📥 输入框 | 手动填写 RTSP 地址 |
| 🎬 截图按钮 | 请求后端从该地址截图 |
| 🖼️ 图像显示区 | 显示截图并支持框选区域 |
| 💾 保存按钮 | 提交所框选的坐标（保存为 region.json） |
🧪 使用方式：
-
访问 /set-region
-
输入 RTSP 地址（或摄像头路径）
-
点击【📸 截图】，自动生成并显示图片
-
用鼠标框选区域，点击【保存区域】
-
坐标将保存在
config/region.json
🧠 inference.py 会自动加载 region.json 并使用你选定的区域进行判断。
你现在已经拥有前端交互设置 + 实时应用识别 的完整闭环了！刚刚已经实现了手动标注如厕区域并保存为 config/region.json，现在你只需要确保 CatDetector 自动读取这个配置。
之前的 inference.py 中已经包含了这个逻辑 ✅：
def _load_region(self):try:with open("config/region.json") as f:data = json.load(f)return (data['x1'], data['y1'], data['x2'], data['y2'])except Exception as e:print("⚠️ 无法加载区域配置，使用默认区域 (100, 100, 400, 400)")return (100, 100, 400, 400)
只需要在 __init__ 中有这行就可以：
self.toilet_region = self._load_region()
最后，只要保证：
self.toilet_region = self._load_region()
就能让系统自动加载你刚刚前端标注并保存的区域了。
)
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