calibration — Calibration Corpus

Purpose

Corpus persistent, auto-suficient pentru clasificarea culorilor și regresia FSM. Sursa de adevăr pentru ce „vede" detectorul.

Ownership

frames/, calibration_labels.json, scenarios.json.

Local Contracts

frames/ — PNG raw {ts}_{color}.png scrise automat de live loop la fiecare schimbare de culoare. Filename = culoarea detectată, poate fi greșită. Nu trata filename-ul ca ground truth.
calibration_labels.json — ground truth manual. Gate offline pentru atm validate-calibration. Pui culoarea pe care ai văzut-o TU pe chart, nu cea din filename.
scenarios.json — secvențe FSM pentru tests/test_scenarios_regression.py.

Work Guidance

Workflow după sesiune: review frame-urile noi din frames/ → adaugi entry-uri în calibration_labels.json cu culoarea reală → rulezi validate-calibration.

Palette gotcha (recalibrare 2026-04-21)

Indicatorii M2D pictează cele patru culori bright la saturație near-pure: turquoise (0,253,253), yellow (253,253,0), light_green (0,255,0), light_red (255,0,0). Dacă Tk-wizard eșantionează un pixel ușor desaturat, clasificatorul întoarce UNKNOWN (distanță > tolerance=60) → FSM nu vede trigger → stuck în PRIMED → scheduler polls la infinit. Mereu rulează validate-calibration după recalibrare. Config activ: vezi configs/current.txt.

Verification

atm validate-calibration calibration/calibration_labels.json   # color gate offline
pytest tests/test_scenarios_regression.py -v

Child DOX Index

(none — leaf)

1.6 KiB Raw Blame History