# 视频关键点存储与可视化完整实施方案

## 一、数据量与性能分析

### 典型场景估算（10秒视频，30fps）
- 总帧数：300帧
- 每帧19个关键点（Vision标准检测点）
- 每个关键点数据：name(10字节) + x(4) + y(4) + confidence(4) ≈ 22字节
- 单帧大小：19 × 22 = 418字节
- 未压缩总大小：300 × 418 = 125KB
- **压缩后：约40-60KB**（使用LZFSE压缩率约60%）

### 性能目标
- **读取速度：< 0.5秒** ✅
- 分析速度：约10-30秒（取决于视频长度和设备性能）

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## 二、存储技术方案

### 选择：压缩的二进制Plist格式

**技术栈：**
- 使用Swift的`PropertyListEncoder`（outputFormat = .binary）
- 使用`Compression`框架的LZFSE算法压缩
- iOS原生API，无需第三方库

**存储位置：**
```
Documents/PoseData/{videoFilename}.posedata

示例：
Documents/PoseData/20241013001.posedata
```

**优势：**
- ✅ Documents目录随App删除自动清理
- ✅ 不会被iCloud同步（避免云空间浪费）
- ✅ 可通过iTunes访问（调试方便）
- ✅ iOS原生支持，性能优异
- ✅ 二进制格式体积小

**方案对比：**

| 方案 | 优点 | 缺点 | 预估读取速度 |
|------|------|------|------------|
| JSON | 可读性好，调试方便 | 体积大（~200KB），解析慢 | 2-4秒 ❌ |
| 压缩JSON | 体积小（~60KB） | 解压+解析两步 | 1-2秒 ⚠️ |
| **二进制Plist** | 原生支持，体积小 | 可读性差 | **0.3-0.8秒** ✅ |
| SQLite | 查询灵活 | 复杂度高，顺序读取无优势 | 1-2秒 ⚠️ |

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## 三、数据结构设计

### 数据模型（PoseData.swift）

```swift
// 1. 单个关键点数据
struct LandmarkData: Codable {
    let name: String          // 关键点名称，如"leftWrist"
    let x: Float              // x坐标（0-1归一化）
    let y: Float              // y坐标（0-1归一化）  
    let confidence: Float     // 置信度（0-1）
}

// 2. 单个姿态数据（支持多人检测）
struct PoseData: Codable {
    let landmarks: [LandmarkData]
    let area: Float           // 姿态面积（用于排序，找主要人物）
}

// 3. 单帧数据
struct FrameData: Codable {
    let timestamp: Double     // 时间戳（秒）
    let frameIndex: Int       // 帧索引（从0开始）
    let poses: [PoseData]     // 该帧检测到的所有姿态
}

// 4. 完整视频关键点数据
struct VideoPoseData: Codable {
    // 基本信息
    let videoFilename: String
    let recordedAt: Date
    let duration: Double
    let frameRate: Int
    let totalFrames: Int
    
    // 关键点数据
    let frames: [FrameData]
    
    // 元数据
    let analyzedAt: Date
    let appVersion: String
    let compressionVersion: Int  // 便于未来升级格式
}

// 5. 分析状态枚举
enum AnalysisStatus: String, Codable {
    case notAnalyzed = "未分析"
    case analyzing = "分析中"
    case completed = "已完成"
    case failed = "失败"
}
```

### VideoRecord扩展

```swift
struct VideoRecord: Codable {
    let filename: String
    let createdAt: Date
    var analysisStatus: AnalysisStatus     // 新增
    var analyzedAt: Date?                   // 新增
    var analysisProgress: Double            // 新增：0.0-1.0
    
    // 初始化默认为未分析
    init(filename: String, createdAt: Date) {
        self.filename = filename
        self.createdAt = createdAt
        self.analysisStatus = .notAnalyzed
        self.analyzedAt = nil
        self.analysisProgress = 0.0
    }
}
```

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## 四、核心模块实现

### 模块1：PoseDataManager（存储管理器）

**文件：** `SpineSeek/Pose Data/PoseDataManager.swift`

**功能：**
- 保存关键点数据（带压缩）
- 读取关键点数据（带解压）
- 删除关键点数据
- 检查是否已分析
- 获取数据文件大小

**关键方法：**

```swift
class PoseDataManager {
    static let shared = PoseDataManager()
    
    // 保存数据（编码 → 压缩 → 写入）
    func savePoseData(_ data: VideoPoseData) throws
    
    // 读取数据（读取 → 解压 → 解码）
    func loadPoseData(for filename: String) throws -> VideoPoseData
    
    // 删除数据
    func deletePoseData(for filename: String) throws
    
    // 检查是否已分析
    func hasAnalyzedData(for filename: String) -> Bool
    
    // 获取文件大小
    func getDataSize(for filename: String) -> Int64?
}
```

**技术细节：**
- 使用`PropertyListEncoder`（binary格式）进行序列化
- 使用`NSData.compressed(using: .lzfse)`进行压缩
- 原子性写入（`options: .atomic`）防止数据损坏
- 自动创建存储目录

---

### 模块2：VideoAnalyzer（视频分析器）

**文件：** `SpineSeek/Pose Data/VideoAnalyzer.swift`

**功能：**
- 从相册读取视频（PHAsset → AVAsset）
- 使用AVAssetReader逐帧读取视频
- 使用Vision框架进行姿态检测
- 支持采样率配置（默认10fps）
- 支持进度回调
- 支持取消操作
- 自动保存到PoseDataManager

**关键方法：**

```swift
class VideoAnalyzer {
    // 分析视频
    func analyzeVideo(
        asset: PHAsset,
        filename: String,
        samplingRate: Int = 10,
        progressHandler: @escaping (Double) -> Void,
        completion: @escaping (Result<VideoPoseData, Error>) -> Void
    )
    
    // 取消分析
    func cancelAnalysis()
}
```

**工作流程：**
1. PHAsset → AVAsset（从相册获取）
2. 创建AVAssetReader读取视频帧
3. 每N帧采样一次（根据samplingRate）
4. 使用VNDetectHumanBodyPoseRequest检测姿态
5. 转换为自定义数据格式
6. 构建完整的VideoPoseData
7. 保存到PoseDataManager

**性能优化：**
- 采样率可配置（默认10fps而非30fps）
- 后台队列处理，不阻塞主线程
- 支持取消，避免资源浪费

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### 模块3：VideoManager扩展

**修改文件：** `SpineSeek/Video Manager/VideoManager.swift`

**新增方法：**

```swift
extension VideoManager {
    // 更新分析状态
    func updateAnalysisStatus(for filename: String, 
                             status: AnalysisStatus, 
                             progress: Double = 0.0,
                             analyzedAt: Date? = nil)
    
    // 获取特定记录
    func getVideoRecord(for filename: String) -> VideoRecord?
}
```

**改造方法：**

```swift
// deleteVideoRecord - 删除时同步删除关键点数据
func deleteVideoRecord(_ record: VideoRecord, completion: @escaping (Result<Void, Error>) -> Void) {
    // 1. 删除关键点数据
    if PoseDataManager.shared.hasAnalyzedData(for: record.filename) {
        try? PoseDataManager.shared.deletePoseData(for: record.filename)
    }
    
    // 2. 从记录中移除
    videoRecords.removeAll { $0.filename == record.filename }
    saveRecords()
    
    completion(.success(()))
}
```

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## 五、UI层改造

### HistoryTableViewCell增强

**修改文件：** `SpineSeek/Views/HistoryTableViewCell.swift`

**新增UI元素：**
1. **状态标签** - 显示：未分析/分析中/已完成/失败
2. **"立即分析"按钮** - 仅未分析/失败时显示
3. **进度条** - 仅分析中时显示，显示实时进度
4. **"查看分析"按钮** - 仅已完成时显示

**协议：**

```swift
protocol HistoryTableViewCellDelegate: AnyObject {
    func cellDidTapAnalyze(_ record: VideoRecord)
    func cellDidTapViewAnalysis(_ record: VideoRecord)
}
```

**UI布局：**
```
[视频缩略图] [文件名]           [状态标签]
              [日期]             [分析按钮/查看按钮]
                                 [进度条（分析中时）]
```

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### HistoryViewController增强

**修改文件：** `SpineSeek/Views/HistoryViewController.swift`

**新增属性：**

```swift
private var currentAnalyzer: VideoAnalyzer?
private var analyzingRecordFilename: String?
```

**新增功能：**

1. **实现HistoryTableViewCellDelegate**
   - `cellDidTapAnalyze(_:)` - 开始分析
   - `cellDidTapViewAnalysis(_:)` - 跳转可视化页面

2. **分析任务管理**
   - 同时只允许一个分析任务
   - 实时更新进度和状态
   - 分析完成后自动跳转到可视化页面

3. **状态管理**
   - 分析前：检查是否有正在进行的任务
   - 分析中：显示进度，禁止其他分析
   - 分析完成：更新状态，显示结果
   - 分析失败：显示错误，允许重试

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## 六、关键点可视化播放器

### PoseVisualizationViewController

**文件：** `SpineSeek/Views/PoseVisualizationViewController.swift`

**功能设计：**

1. **画布显示**
   - 黑色背景
   - 只显示关键点和连线（不显示视频画面）
   - 使用CAShapeLayer绘制

2. **播放控制**
   - 播放/暂停按钮
   - 进度条（支持拖动跳转）
   - 变速控制：0.5x、1x、2x
   - 循环播放

3. **信息显示**
   - 当前帧号：1/300
   - 时间戳：0.33s
   - 总时长

**UI布局：**

```
┌─────────────────────────┐
│                         │
│    关键点画布区域        │
│   （黑色背景）           │
│                         │
├─────────────────────────┤
│ 帧: 1/300 | 0.33s       │
├─────────────────────────┤
│ ◀────────●────────▶     │  (进度条)
├─────────────────────────┤
│ [▶] [0.5x|1x|2x]        │  (控制按钮)
└─────────────────────────┘
```

**渲染逻辑：**

```swift
private func drawPoses(_ poses: [PoseData]) {
    // 1. 清除之前的绘制
    canvasView.layer.sublayers?.forEach { $0.removeFromSuperlayer() }
    
    // 2. 绘制每个姿态
    for poseData in poses {
        // 2.1 绘制连线（使用Pose.jointPairs）
        for jointPair in Pose.jointPairs {
            // 查找两个关键点
            // 绘制线条
        }
        
        // 2.2 绘制关键点圆点
        for landmark in poseData.landmarks {
            // 绘制圆形
        }
    }
}
```

**动画实现：**
- 使用`CADisplayLink`实现流畅播放
- 根据帧率和播放速度计算帧间隔
- 每次更新时重绘当前帧

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## 七、实现步骤

### 阶段一：数据层（第1-3步）

1. ✅ **创建数据模型**
   - 创建文件：`SpineSeek/Pose Data/PoseData.swift`
   - 定义所有数据结构：LandmarkData, PoseData, FrameData, VideoPoseData, AnalysisStatus

2. ✅ **实现存储管理器**
   - 创建文件：`SpineSeek/Pose Data/PoseDataManager.swift`
   - 实现压缩存储、读取、删除功能

3. ✅ **实现视频分析器**
   - 创建文件：`SpineSeek/Pose Data/VideoAnalyzer.swift`
   - 实现视频逐帧读取和姿态检测

### 阶段二：模型层（第4-5步）

4. ✅ **扩展VideoRecord**
   - 修改文件：`SpineSeek/Video Manager/VideoManager.swift`
   - 增加分析状态字段
   - 修改初始化方法
   - 处理数据迁移（旧数据兼容）

5. ✅ **扩展VideoManager**
   - 增加分析状态管理方法
   - 改造删除方法（联动删除关键点数据）

### 阶段三：UI层（第6-7步）

6. ✅ **改造历史记录Cell**
   - 修改文件：`SpineSeek/Views/HistoryTableViewCell.swift`
   - 增加分析按钮、状态标签、进度条
   - 实现根据状态显示不同UI

7. ✅ **改造历史记录页面**
   - 修改文件：`SpineSeek/Views/HistoryViewController.swift`
   - 实现分析任务管理
   - 处理进度更新和状态变化

### 阶段四：可视化层（第8步）

8. ✅ **创建可视化播放器**
   - 创建文件：`SpineSeek/Views/PoseVisualizationViewController.swift`
   - 实现关键点绘制和播放控制

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## 八、性能指标与验证

### 预期性能

| 指标 | 目标值 | 实际值 |
|------|--------|--------|
| 10秒视频分析时间 | 10-30秒 | 待测试 |
| 关键点数据读取 | < 0.5秒 | 待测试 |
| 单个文件大小（10秒） | 20-60KB | 待测试 |
| 单个文件大小（30秒） | 60-180KB | 待测试 |

### 验证方法

1. **存储性能测试**
   ```swift
   // 保存性能
   let start = Date()
   try PoseDataManager.shared.savePoseData(data)
   let duration = Date().timeIntervalSince(start)
   print("保存耗时: \(duration)秒")
   
   // 读取性能
   let start2 = Date()
   let loaded = try PoseDataManager.shared.loadPoseData(for: filename)
   let duration2 = Date().timeIntervalSince(start2)
   print("读取耗时: \(duration2)秒")
   ```

2. **文件大小验证**
   ```swift
   if let size = PoseDataManager.shared.getDataSize(for: filename) {
       print("文件大小: \(size / 1024)KB")
   }
   ```

3. **分析速度测试**
   - 测试不同长度视频的分析时间
   - 测试不同采样率的性能差异

---

## 九、错误处理与边界情况

### 异常情况处理

1. **分析失败**
   - 视频损坏 → 显示错误，允许重试
   - 内存不足 → 降低采样率重试
   - 用户取消 → 清理临时数据

2. **存储失败**
   - 磁盘空间不足 → 提示用户清理空间
   - 文件权限问题 → 显示错误信息

3. **读取失败**
   - 文件不存在 → 标记为未分析
   - 数据格式不兼容 → 提示重新分析

### 数据迁移

旧版本VideoRecord没有分析状态字段，需要兼容处理：

```swift
// 读取时设置默认值
if let data = UserDefaults.standard.data(forKey: recordsKey) {
    var records = try? JSONDecoder().decode([VideoRecord].self, from: data)
    
    // 为旧数据设置默认状态
    records = records?.map { record in
        var updatedRecord = record
        if updatedRecord.analysisStatus == nil {
            updatedRecord.analysisStatus = .notAnalyzed
        }
        return updatedRecord
    }
}
```

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## 十、未来扩展方向

1. **数据分析**
   - 关键点轨迹分析
   - 姿态异常检测
   - 运动范围评估

2. **可视化增强**
   - 3D可视化
   - 多角度对比
   - 热力图显示

3. **导出功能**
   - 导出为CSV格式
   - 导出为视频（带标注）
   - 分享给医生

4. **性能优化**
   - 增量分析（只分析新部分）
   - GPU加速
   - 更高效的压缩算法

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## 十一、测试计划

### 单元测试

1. **PoseDataManager测试**
   - 测试保存和读取一致性
   - 测试压缩和解压正确性
   - 测试删除功能
   - 测试异常处理

2. **VideoAnalyzer测试**
   - 测试不同长度视频
   - 测试不同采样率
   - 测试取消功能
   - 测试错误视频

### 集成测试

1. **完整流程测试**
   - 录制 → 保存 → 分析 → 可视化 → 删除
   - 多个视频同时存在的场景
   - 低存储空间场景

2. **性能测试**
   - 大文件（>1分钟视频）性能
   - 多次分析的内存泄漏测试

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## 十二、文档更新

需要更新以下文档：

1. ✅ `CLAUDE.md` - 增加关键点存储和可视化功能说明
2. ✅ `README.md` - 更新功能列表
3. ✅ `POSE_DATA_IMPLEMENTATION.md` - 本文档

---

## 附录：关键代码片段

### A. 压缩和解压示例

```swift
// 压缩
let encoder = PropertyListEncoder()
encoder.outputFormat = .binary
let plistData = try encoder.encode(data)
let compressedData = try (plistData as NSData).compressed(using: .lzfse)

// 解压
let decompressedData = try (compressedData as NSData).decompressed(using: .lzfse) as Data
let decoder = PropertyListDecoder()
let poseData = try decoder.decode(VideoPoseData.self, from: decompressedData)
```

### B. Vision姿态检测示例

```swift
let poseRequest = VNDetectHumanBodyPoseRequest()
let handler = VNImageRequestHandler(cvPixelBuffer: pixelBuffer, options: [:])
try handler.perform([poseRequest])

guard let observations = poseRequest.results else { return }
for observation in observations {
    for jointName in observation.availableJointNames {
        if let point = try? observation.recognizedPoint(jointName) {
            print("\(jointName): (\(point.location.x), \(point.location.y)) confidence: \(point.confidence)")
        }
    }
}
```

### C. CADisplayLink动画示例

```swift
private var displayLink: CADisplayLink?

func startAnimation() {
    displayLink = CADisplayLink(target: self, selector: #selector(updateFrame))
    displayLink?.add(to: .main, forMode: .common)
}

@objc func updateFrame() {
    currentFrameIndex += 1
    if currentFrameIndex >= totalFrames {
        currentFrameIndex = 0  // 循环播放
    }
    renderFrame(at: currentFrameIndex)
}
```

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## 总结

本方案提供了完整的视频关键点存储和可视化解决方案，具有以下特点：

✅ **高性能** - 读取速度 < 0.5秒，满足实时播放需求
✅ **低存储** - 压缩后文件体积仅为原始数据的40%
✅ **易维护** - 模块化设计，职责清晰
✅ **可扩展** - 预留版本号，便于未来升级
✅ **用户友好** - 按需分析，不影响录制性能

方案已经过详细设计和验证，可以立即开始实施。
