fix: fix app

app.py

@@ -1,17 +1,34 @@
 import gradio as gr
-import pytexrecon  # 导入你之前的pytexrecon封装
+import pytexrecon  # 导入你的pytexrecon封装
 import numpy as np
 from PIL import Image
 import io
 from typing import Dict, Tuple, Optional
 
 
-def generate_test_data() -> Tuple[bytes, Dict[str, bytes], str, Dict[str, str]]:
+# -------------------------- 核心功能：拆分步骤，优先验证TexRecon实例 --------------------------
+def init_texrecon(verbose: bool = True) -> pytexrecon.TexRecon:
     """
-    生成TexRecon测试所需的模拟数据（无需真实上传）：
-    返回：(网格文件二进制, 图像字典, 内参字符串, 姿态字典)
+    单独初始化TexRecon实例（优先验证核心依赖）
+    若初始化失败（如编译失败、可执行文件无效），直接抛出异常
     """
-    # 1. 模拟网格数据：最小化PLY格式文件（一个三角形面，3个顶点）
+    if verbose:
+        print("=== 步骤1/3：初始化TexRecon实例（优先验证） ===")
+    try:
+        # 调用pytexrecon的构造函数，内部会自动检查/编译TexRecon
+        texrecon_instance = pytexrecon.TexRecon(verbose=verbose)
+        # 额外验证一次可执行文件（双重保险）
+        texrecon_instance._check_texrecon()
+        return texrecon_instance
+    except Exception as e:
+        # 明确标注是“初始化失败”，方便定位
+        raise RuntimeError(f"TexRecon实例初始化失败（核心依赖问题）：\n{str(e)}")
+
+
+def generate_test_data() -> Tuple[bytes, Dict[str, bytes], str, Dict[str, str]]:
+    """生成TexRecon测试所需的模拟数据（不变，复用原逻辑）"""
+    print("=== 步骤2/3：生成模拟测试数据 ===")
+    # 1. 模拟PLY网格（3个顶点+1个三角形面）
     ply_content = """ply
 format ascii 1.0
 element vertex 3
@@ -26,59 +43,42 @@ end_header
 0.5 1.0 0.0
 3 0 1 2
 """
-    mesh_bytes = ply_content.encode("utf-8")  # 转为二进制，符合pytexrecon输入要求
+    mesh_bytes = ply_content.encode("utf-8")
 
-    # 2. 模拟图像数据：2张64x64的纯色图像（红色+蓝色，避免空文件）
+    # 2. 模拟2张64x64纯色图像（红+蓝）
     images: Dict[str, bytes] = {}
-    # 第一张图：红色
+    # 红色图像
     red_img = Image.new("RGB", (64, 64), color="red")
-    red_img_byteio = io.BytesIO()
-    red_img.save(red_img_byteio, format="PNG")
-    images["test1.png"] = red_img_byteio.getvalue()
-    # 第二张图：蓝色
+    red_byteio = io.BytesIO()
+    red_img.save(red_byteio, format="PNG")
+    images["test1.png"] = red_byteio.getvalue()
+    # 蓝色图像
     blue_img = Image.new("RGB", (64, 64), color="blue")
-    blue_img_byteio = io.BytesIO()
-    blue_img.save(blue_img_byteio, format="PNG")
-    images["test2.png"] = blue_img_byteio.getvalue()
+    blue_byteio = io.BytesIO()
+    blue_img.save(blue_byteio, format="PNG")
+    images["test2.png"] = blue_byteio.getvalue()
 
-    # 3. 模拟相机内参：简单针孔相机参数（适配64x64图像）
-    # 格式：相机ID fx fy cx cy k1 k2 p1 p2 （k1-k2为畸变系数，p1-p2为切向畸变，此处设为0）
-    intrinsics = "0 32.0 32.0 32.0 32.0 0.0 0.0 0.0 0.0"
+    # 3. 模拟相机内参（针孔相机，适配64x64图像）
+    intrinsics = "0 32.0 32.0 32.0 32.0 0.0 0.0 0.0 0.0"  # 相机ID fx fy cx cy k1 k2 p1 p2
 
-    # 4. 模拟相机姿态：2个图像对应的简单位姿（单位矩阵，代表相机在原点）
-    # 姿态格式：4x4齐次变换矩阵（每行用空格分隔，最后一行固定为0 0 0 1）
+    # 4. 模拟相机姿态（单位矩阵，相机在z轴2m处）
     pose_matrix = """1.0 0.0 0.0 0.0
 0.0 1.0 0.0 0.0
-0.0 0.0 1.0 2.0  # 相机在z轴2m处，朝向原点
+0.0 0.0 1.0 2.0
 0.0 0.0 0.0 1.0"""
-    poses: Dict[str, str] = {
-        "test1.png": pose_matrix,  # 第一张图的姿态
-        "test2.png": pose_matrix   # 第二张图的姿态（简化用同一姿态）
-    }
+    poses = {"test1.png": pose_matrix, "test2.png": pose_matrix}
 
     return mesh_bytes, images, intrinsics, poses
 
 
-def test_texrecon_flow(verbose: bool = True) -> Tuple[str, Optional[bytes], Optional[bytes], Optional[Image.Image]]:
-    """
-    完整测试pytexrecon流程：生成模拟数据 → 调用TexRecon → 返回结果
-    返回：(测试状态, 带纹理模型二进制, 纹理图二进制, 纹理图PIL对象)
-    """
+def run_texturing_with_test_data(texrecon_instance: pytexrecon.TexRecon) -> Tuple[bytes, bytes, Image.Image]:
+    """用模拟数据调用TexRecon纹理重建（依赖已验证的实例）"""
+    print("=== 步骤3/3：执行纹理重建 ===")
+    # 生成模拟数据
+    mesh_data, images, intrinsics, poses = generate_test_data()
     try:
-        # 步骤1：生成模拟测试数据
-        if verbose:
-            print("=== 步骤1：生成模拟测试数据 ===")
-        mesh_data, images, intrinsics, poses = generate_test_data()
-
-        # 步骤2：初始化pytexrecon（自动检查/编译TexRecon）
-        if verbose:
-            print("=== 步骤2：初始化pytexrecon ===")
-        texrecon = pytexrecon.TexRecon(verbose=verbose)
-
-        # 步骤3：调用TexRecon纹理重建（核心测试）
-        if verbose:
-            print("=== 步骤3：调用TexRecon纹理重建 ===")
-        textured_mesh_bytes, texture_bytes = texrecon.run_texturing(
+        # 调用pytexrecon的核心功能
+        textured_mesh_bytes, texture_bytes = texrecon_instance.run_texturing(
             mesh_data=mesh_data,
             images=images,
             intrinsics=intrinsics,
@@ -86,74 +86,117 @@ def test_texrecon_flow(verbose: bool = True) -> Tuple[str, Optional[bytes], Opti
             texture_resolution=256,  # 小分辨率加速测试
             fill_holes=True
         )
+        # 转换纹理图为PIL对象（用于预览）
+        texture_img = Image.open(io.BytesIO(texture_bytes))
+        return textured_mesh_bytes, texture_bytes, texture_img
+    except Exception as e:
+        raise RuntimeError(f"纹理重建执行失败：\n{str(e)}")
 
-        # 步骤4：处理纹理图（转为PIL对象，方便Gradio显示）
-        texture_img = Image.open(io.BytesIO(texture_bytes)) if texture_bytes else None
 
-        # 步骤5：返回成功结果
-        status = (
-            "✅ 全流程测试成功！\n"
-            "- TexRecon可执行文件正常（已找到/编译）\n"
-            "- 模拟数据生成正常\n"
-            "- 纹理重建命令执行成功\n"
-            "- 已生成带纹理模型和纹理图"
-        )
-        return status, textured_mesh_bytes, texture_bytes, texture_img
+# -------------------------- 测试流程：分步执行，优先验证实例 --------------------------
+def full_test_flow() -> Tuple[str, Optional[pytexrecon.TexRecon], Optional[bytes], Optional[bytes], Optional[Image.Image]]:
+    """
+    完整测试流程（分步反馈）：
+    1. 优先初始化TexRecon实例（验证核心依赖）
+    2. 生成模拟数据
+    3. 执行纹理重建
+    返回：(状态日志, TexRecon实例, 带纹理模型, 纹理图, 纹理图预览)
+    """
+    status = ""
+    texrecon_instance = None
+    textured_mesh_bytes = None
+    texture_bytes = None
+    texture_img = None
+
+    try:
+        # 步骤1：优先初始化TexRecon（核心验证）
+        texrecon_instance = init_texrecon()
+        status += "✅ 步骤1/3：TexRecon实例初始化成功！\n"
+        status += f"- 可执行文件路径：{texrecon_instance.texrecon_path}\n"
+
+        # 步骤2+3：生成数据并执行纹理重建
+        textured_mesh_bytes, texture_bytes, texture_img = run_texturing_with_test_data(texrecon_instance)
+        status += "✅ 步骤2/3：模拟测试数据生成成功！\n"
+        status += "✅ 步骤3/3：纹理重建执行成功！\n"
+        status += "- 已生成带纹理模型（.obj）和纹理图（.png）\n"
 
     except Exception as e:
-        # 捕获所有异常，返回错误信息
+        # 捕获不同阶段的错误，明确标注
         status = f"❌ 测试失败：\n{str(e)}"
-        return status, None, None, None
 
+    return status, texrecon_instance, textured_mesh_bytes, texture_bytes, texture_img
+
+
+# -------------------------- Gradio界面：分步反馈，清晰展示进度 --------------------------
+with gr.Blocks(title="pytexrecon 分步测试工具") as demo:
+    gr.Markdown("# pytexrecon 全流程测试（优先验证TexRecon）")
+    gr.Markdown("🔍 逻辑优化：**先验证TexRecon实例可用性，再执行后续流程**，更早定位核心问题")
 
-# 构建Gradio界面：一键测试+结果展示
-with gr.Blocks(title="pytexrecon 模拟测试工具") as demo:
-    gr.Markdown("# pytexrecon 全流程模拟测试")
-    gr.Markdown("无需上传真实数据，点击按钮即可测试封装是否正常工作（自动生成模拟数据）")
+    # 存储TexRecon实例（用gr.State保存，避免重复初始化）
+    texrecon_state = gr.State(None)
 
     with gr.Row():
-        # 测试按钮（点击触发全流程）
-        test_btn = gr.Button("🚀 开始模拟测试", variant="primary", size="lg")
+        test_btn = gr.Button("🚀 开始全流程测试", variant="primary", size="lg")
 
-    # 结果展示区域
+    # 结果展示：分阶段反馈
     with gr.Group():
-        gr.Markdown("### 测试状态")
-        status_box = gr.Textbox(label="状态日志", lines=5, interactive=False)
+        gr.Markdown("### 测试状态日志（分步反馈）")
+        status_box = gr.Textbox(label="状态", lines=8, interactive=False, placeholder="点击测试按钮开始...")
 
-        gr.Markdown("### 输出结果预览")
+        gr.Markdown("### 核心验证结果（TexRecon实例）")
+        texrecon_path_box = gr.Textbox(label="TexRecon可执行文件路径", interactive=False, placeholder="初始化成功后显示...")
+
+        gr.Markdown("### 最终输出结果")
         with gr.Row():
-            # 纹理图预览（可视化验证）
-            texture_preview = gr.Image(label="生成的纹理图", interactive=False)
-            # 带纹理模型下载（验证文件是否正常生成）
+            texture_preview = gr.Image(label="纹理图预览", interactive=False, placeholder="重建成功后显示...")
             mesh_download = gr.File(label="下载带纹理模型（.obj）", interactive=False)
-            # 纹理图下载
             texture_download = gr.File(label="下载纹理图（.png）", interactive=False)
 
-    # 绑定按钮事件：点击后跑测试，更新结果
+    # 绑定按钮事件：分步更新结果
     def on_test_click():
-        status, mesh_bytes, texture_bytes, texture_img = test_texrecon_flow()
-        # 处理下载文件（Gradio需要文件路径或二进制+文件名）
+        # 执行全流程测试（优先验证实例）
+        status, texrecon_inst, mesh_bytes, tex_bytes, tex_img = full_test_flow()
+
+        # 整理TexRecon实例信息（仅当初始化成功时显示）
+        texrecon_path = texrecon_inst.texrecon_path if texrecon_inst else "未初始化"
+
+        # 整理下载文件（仅当重建成功时提供）
         mesh_file = gr.File.update(
             value=mesh_bytes,
-            label="下载带纹理模型（.obj）",
-            file_name="test_textured_mesh.obj"
+            file_name="test_textured_mesh.obj",
+            label="下载带纹理模型（.obj）"
         ) if mesh_bytes else gr.File.update(value=None, label="下载带纹理模型（.obj）")
 
-        texture_file = gr.File.update(
-            value=texture_bytes,
-            label="下载纹理图（.png）",
-            file_name="test_texture.png"
-        ) if texture_bytes else gr.File.update(value=None, label="下载纹理图（.png）")
-
-        return status, mesh_file, texture_file, texture_img
+        tex_file = gr.File.update(
+            value=tex_bytes,
+            file_name="test_texture.png",
+            label="下载纹理图（.png）"
+        ) if tex_bytes else gr.File.update(value=None, label="下载纹理图（.png）")
+
+        # 更新界面状态
+        return (
+            status,  # 状态日志
+            texrecon_inst,  # 保存实例到State
+            texrecon_path,  # 显示可执行文件路径
+            mesh_file,  # 模型下载
+            tex_file,  # 纹理图下载
+            tex_img    # 纹理图预览
+        )
 
-    # 绑定点击事件（无输入，直接触发）
+    # 绑定输出映射（顺序对应on_test_click的返回值）
     test_btn.click(
         fn=on_test_click,
-        outputs=[status_box, mesh_download, texture_download, texture_preview]
+        outputs=[
+            status_box,    # 状态日志
+            texrecon_state, # 保存实例（供后续复用，可选）
+            texrecon_path_box, # 可执行文件路径
+            mesh_download, # 模型下载
+            texture_download, # 纹理图下载
+            texture_preview # 纹理图预览
+        ]
     )
 
 
-# 启动应用（适配Hugging Face Space，默认使用0.0.0.0地址）
+# 启动应用（适配Hugging Face Space）
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)