fix 传统检测resize回原图尺寸

AlgorithmModule/src/ImgCheckAnalysisy.cpp

@@ -312,6 +312,13 @@ cv::Scalar ImgCheckAnalysisy::calc_blob_info_withstats(cv::Mat &img, const cv::M
 	// 计算感兴趣区域 (ROI)
 	cv::Rect roi(x - expand, y - expand, w + 2 * expand, h + 2 * expand);
 	roi &= cv::Rect(0, 0, img.cols, img.rows); // 确保ROI在图像内
+	roi &= cv::Rect(0, 0, mask.cols, mask.rows); // 确保ROI在mask内
+
+	// 检查 mask 是否有效
+	if (mask.empty() || roi.width <= 0 || roi.height <= 0)
+	{
+		return cv::Scalar(0, 0, 0);
+	}
 
 	cv::Mat cimg = img(roi);
 
@@ -846,6 +853,18 @@ int ImgCheckAnalysisy::CalBlob_Other()
 
 	m_pdetlog->AddCheckstr(PrintLevel_1, DET_LOG_LEVEL_3, "CalBlob_Other", " Start");
 
+	// 检查 detImg 和 AIMaskImg 是否为空
+	if (m_pImageAllResult->detImg.empty())
+	{
+		m_pdetlog->AddCheckstr(PrintLevel_1, DET_LOG_LEVEL_3, "CalBlob_Other", " detImg is empty, return");
+		return -1;
+	}
+	if (m_pImageAllResult->AIMaskImg.empty())
+	{
+		m_pdetlog->AddCheckstr(PrintLevel_1, DET_LOG_LEVEL_3, "CalBlob_Other", " AIMaskImg is empty, return");
+		return -1;
+	}
+
 	float fs_x = m_fImgage_Scale_X;
 	float fs_y = m_fImgage_Scale_Y;
 
@@ -1631,7 +1650,7 @@ int ImgCheckAnalysisy::Traditional_Detect_Thread(const cv::Mat &img, cv::Mat &Re
 		bTcsInited = true;
 	}
 
-	// 调用传统检测：输出残点二值图
+	// 调用传统检测：输出残点二值图（已内部完成 crop+resize 反向映射，与 img 同尺寸）
 	int ret = m_tcsCheck.TraditionalDetect(img, ResultImg);
 	if (ret != 0)
 	{

TcsCheckModule/src/TcsCheck.cpp

@@ -351,6 +351,38 @@ int CTcsCheck::TraditionalDetect(const cv::Mat& img, cv::Mat& blobImg)
 	m_matBlob = AdaptiveBinary(m_matBlur);
 	blobImg = m_matBlob.clone();
 
+	// 7. 反向映射：将 crop+resize 后的残点图恢复为原始输入图尺寸
+	//    调用方拿到的是与输入 img 同尺寸的 mask，坐标体系一致
+	if (m_cpCfg.fZoomRatio > 0)
+	{
+		// 7a. 反向映射 blobImg（二值 mask，用 INTER_NEAREST）
+		{
+			cv::Mat matCropSize;
+			cv::resize(blobImg, matCropSize, cv::Size(rtCrop.width, rtCrop.height), 0, 0, cv::INTER_NEAREST);
+			cv::Mat fullMask = cv::Mat::zeros(m_matLoad.size(), CV_8UC1);
+			matCropSize.copyTo(fullMask(rtCrop));
+			blobImg = fullMask;
+		}
+
+		// 7b. 同步反向映射 m_matBlur（灰度图，供 TraditionalClassify 使用，用 INTER_LINEAR）
+		{
+			cv::Mat matCropSize;
+			cv::resize(m_matBlur, matCropSize, cv::Size(rtCrop.width, rtCrop.height), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);
+			cv::Mat fullBlur = cv::Mat::zeros(m_matLoad.size(), m_matBlur.type());
+			matCropSize.copyTo(fullBlur(rtCrop));
+			m_matBlur = fullBlur;
+		}
+
+		// 7c. 同步反向映射 m_matBlob（二值 mask，用 INTER_NEAREST）
+		{
+			cv::Mat matCropSize;
+			cv::resize(m_matBlob, matCropSize, cv::Size(rtCrop.width, rtCrop.height), 0, 0, cv::INTER_NEAREST);
+			cv::Mat fullBlob = cv::Mat::zeros(m_matLoad.size(), CV_8UC1);
+			matCropSize.copyTo(fullBlob(rtCrop));
+			m_matBlob = fullBlob;
+		}
+	}
+
 	return 0;
 }