cli to control zed camera start and stop. 2. measure now use every svo2 file for 1 fish, give intermideate result and final result with confidecne level(*).

fish_api/README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Recalculate Everything:
 
-CLEAR_SQLITE_DATABASE=1 CLEAR_MEASURE_OUTPUT=1 CLEAR_ACTION_OUTPUT=1 CLEAR_MEDIA=1 CLEAR_STREAM_TMP=1 bash scripts/start_fresh.sh
+CLEAR_SQLITE_DATABASE=1 CLEAR_MEASURE_OUTPUT=1 CLEAR_ACTION_OUTPUT=1 CLEAR_MEDIA=1 CLEAR_STREAM_TMP=1 LD_PRELOAD=/lib/aarch64-linux-gnu/libGLdispatch.so.0  bash scripts/start_fresh.sh
 
 
 
@@ -17,19 +17,62 @@ CLEAR_SQLITE_DATABASE=1 CLEAR_MEASURE_OUTPUT=1 CLEAR_ACTION_OUTPUT=1 CLEAR_MEDIA
 | `MEASURE_OUTPUT_ROOT` | 传给 `--save-output` 的目录 | `<repo>/fish_api/.data/measure_output` |
 | `YOLO_MODEL` / `WEIGHT_CHECKPOINT` / `ACTION_CHECKPOINT` | 模型路径 | 与仓库内脚本默认一致 |
 | `SAM_DEVICE` | `cuda` 或 `cpu` | `cuda` |
+| `MEASURE_FINAL_AGGREGATE_MODE` | 齐套后对各段 former 体重/体长聚合：`median` / `mean` / `trimmed_mean` | `median` |
 可在 `fish_api/.env` 中填写上述变量（`pydantic-settings` 会读取）。
 
 ## 安装与启动
 
 ```bash
 cd fish_api
-uv sync
-# 可选：包含 httpx，便于本地用 FastAPI TestClient 做冒烟测试
-# uv sync --group dev
+python3 -m pip install -e .   # 安装 pyproject 依赖（无 venv 时可用 --user 或系统 site-packages）
 ./scripts/start_fresh.sh   # 默认仅重置 client_id 投递进度，保留 SQLite 历史与快照
 # CLEAR_SQLITE_DATABASE=1 bash start_fresh.sh  # 需要时才彻底清 SQLite
-# 或：uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000（需自行 prestart）
+# python3 -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000  # 需自行 prestart
 ```
+
+## SVO 输入与 ``measure_watch``（两种来源，同一套目录逻辑）
+
+后台 **[``measure_watch``](app/services/measure_watch.py)** 只认 **`MEASURE_WATCH_DIR`** 下一层的 **`fish{N}/`** 子目录及其中的 **``.svo2``**（见 ``iter_svo2_folders``）。与入口无关：
+
+| 方式 | 说明 |
+|------|------|
+| **ZED 分段录制** | 每次会话分配 ``fish_id``：取库表（``fish_id`` 与 ``output_dir`` 路径）、父目录下 ``fish``+数字 子目录名、以及 ``fish{N}/`` 下已有 ``.svo2`` 路径 四者编号的最大值再加 1（磁盘有数据而库未记时也不冲突）；文件写入 ``{MEASURE_WATCH_DIR}/fish{N}/``（若未配置 ``MEASURE_WATCH_DIR`` 则 ``{STREAM_TMP_DIR}/zed_svo2/fish{N}/``，此时**不会**启用 ``measure_watch``，除非把 ``MEASURE_WATCH_DIR`` 指到 ``…/ingest/zed_svo2``） |
+| **手工拷贝** | 将 ``.svo2`` 放入 ``MEASURE_WATCH_DIR/fish{N}/``（自建 ``fish{N}`` 即可） |
+
+**逐段测量与齐套 final**：对每个 ``.svo2`` 稳定后轮询跑 FishMeasure，写入 SQLite；服务端可在 ``calculation_log`` 中区分 segment/final。``GET /api/v1/biomass/real/camera/`` 的 ``data.result[]`` **仅含** ``id``、``type``、``length``、``weight``、``date``（与历史客户端约定一致）；按投递顺序先可能收到多段再收到聚合行。``video_left`` / ``video_right`` 规则不变。
+
+**ingest** 的 ``/api/v1/ingest/svo/...`` 为分块上传流程，落盘与上述 ``fish{N}`` 路径独立；``fish{N}`` 目录的测量以 ``measure_watch`` 为准。
+
+**ZED 相机**：**fish_api 启动/停止不会自动开关相机录制**；录制由独立服务或仓库根 ``start_recording.sh`` / ``zed_record_cli`` 等自行管理，写入 ``MEASURE_WATCH_DIR/fish{N}/`` 后由 ``measure_watch`` 消费。需要时也可调 ``/api/v1/zed/recording/start|stop``（不经过 uvicorn lifespan）。
+
+## ZED 分段录制 CLI
+
+每次 **开始/停止** 录制会在 SQLite 表 ``zed_recording_sessions`` 中记录一行（``fish_id``、``started_at`` / ``stopped_at``、``output_dir``；分配规则见上表）。
+
+在 `fish_api` 目录下执行（与 `app` 包路径一致；依赖已 `pip install -e .`）：
+
+```bash
+# 本机直连相机：前台录制，终端不关，Ctrl+C 结束（终端会打印分配的 fish_id）
+python3 -m app.zed_record_cli start [--segment-sec SEC]
+
+# 仅向已运行的 fish_api 发请求（不阻塞）
+python3 -m app.zed_record_cli start --remote [--segment-sec SEC]
+
+# 停止 / 查询状态（HTTP，需 uvicorn 已监听；基址见 FISH_API_BASE_URL 或 PUBLIC_BASE_URL）
+python3 -m app.zed_record_cli stop
+python3 -m app.zed_record_cli status
+```
+
+若已通过 `pip install -e .` 安装了控制台脚本，也可使用 `fish-zed-record`（与上表等价）。
+
+也可使用仓库根目录下的封装脚本：
+
+```bash
+# 在 FishServer 仓库根目录执行
+./start_recording.sh              # 本地前台；可选 --remote / --segment-sec
+./stop_recording.sh               # HTTP 停止（需 API 已启动）
+```
+
 ## Weight Rule (Current)
 
 最终体重 `pred_weight_g` 由以下规则链决定（按优先级从高到低）：
@@ -55,15 +98,15 @@ bash scripts/measure_debug.sh --fish-id 14
 
 # 方式 B：先进入 fish_api
 cd fish_api
-uv sync
+python3 -m pip install -e .   # 若尚未安装依赖
 # 默认：MEASURE_WATCH_DIR/fish{N}/ 下所有 .svo2 → 输出到 MEASURE_OUTPUT_ROOT/fish{N}（默认 fish_api/.data/measure_output/fish{N}）
-uv run python -m app.measure_debug_cli --fish-id 1
+python3 -m app.measure_debug_cli --fish-id 1
 
-# 或等价入口（须在 fish_api 目录）
-uv run fish-measure-debug --fish-id 1
+# 或等价入口（须在 fish_api 目录，且已 pip install -e .）
+fish-measure-debug --fish-id 1
 
 # 指定 SVO 目录或输出目录（在 fish_api 目录下）
-uv run python -m app.measure_debug_cli --batch-folder /path/to/fish1 --fish-id 1 --output-root /path/to/out
+python3 -m app.measure_debug_cli --batch-folder /path/to/fish1 --fish-id 1 --output-root /path/to/out
 ```
 
 结束后会在终端打印 `weight_prediction.json` 中的 `pred_weight_g`、`pred_weight_rule` 等摘要。