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# Análise visual local

## Configuração no painel

A configuração do Scanner é apresentada na aba **Scanner** do painel CEP em
`code/cep-plugin/`. O perfil salvo segue o contrato versionado de
`ConfiguracaoVisualDoScanner`; ele define amostragem, faixas, recursos Vision,
cenas, continuidade, reenquadramento e interpretação antes de montar os
adapters.

## Acesso à timeline do Premiere

Quando a análise precisar ler a timeline, a sequência ativa, as faixas ou os
clipes do Premiere, use sempre a classe existente
`engine.integracoes.premiere.leitura.AcessoAoEditor`. O módulo visual não deve
criar chamadas MCP, abrir processos do Premiere ou acessar o bridge diretamente.

O acesso deve seguir esta composição:

```python
from engine.integracoes.premiere.leitura import AcessoAoEditor, AcessoATimeline
from engine.scanner import DescobertaDaTimeline
from engine.integracoes.premiere.conversores import ConversorDeTimeline

acesso_ao_editor = AcessoAoEditor(AcessoATimeline(cliente_mcp))
descoberta = DescobertaDaTimeline(acesso_ao_editor, ConversorDeTimeline())
```

Depois, a timeline convertida entra no `ContextoDeAnalise` e o Scanner executa
`AnaliseVisualDaTimeline`. A classe de acesso isola o MCP e preserva a separação
entre a integração com o Premiere e os analyzers locais.

Não duplicar esse acesso em novos adapters ou analyzers. Para testes, injetar um
fake de `AcessoAoEditor`/`AcessoATimeline` ou usar uma timeline de domínio pronta.

## Captura para análise visual

A análise visual não exporta um frame renderizado pelo Premiere. Para cada clipe
de vídeo, o fluxo usa os campos retornados pelo MCP em `get_active_sequence`:

1. `sourceFile` identifica o arquivo original do `projectItem`.
2. `inPoint` e `outPoint` delimitam o trecho usado pelo clipe.
3. O extrator abre `sourceFile` localmente e amostra o primeiro frame do trecho,
   usando `inPoint` como tempo inicial na origem.
4. Vision/OpenCV/ONNX recebem esse frame persistido, mantendo o timestamp de
   origem; nenhum frame é exportado da timeline do Premiere.

Portanto, `start`/`end` são tempos da timeline e `inPoint`/`outPoint` são tempos
do arquivo original. Não misturar esses relógios ao analisar um clipe.

O Scanner usa apenas as interfaces em `contratos.py`. As bibliotecas externas
ficam em adapters concretos, para que possam ser habilitadas, substituídas ou
testadas isoladamente.

| Papel | Adapter |
| --- | --- |
| Extrair frames | `ExtratorDeQuadrosOpenCV` |
| Medir qualidade | `AnalisadorDeQualidadeOpenCV` |
| Rosto e olhos visíveis | `AnalisadorDeRostosOpenCV` |
| Composição e área para legendas | `AnalisadorDeComposicaoOpenCV` |
| Tremor/movimento de câmera | `AnalisadorDeTremorOpenCV` |
| Continuidade e frame congelado | `AnalisadorDeContinuidadeOpenCV` |
| Detectar objetos | `AnalisadorDeObjetosONNX` |
| Detectar pose e mãos | `AnalisadorDePoseMediaPipe` |
| OCR e faces macOS | `AnalisadorAppleVision` |
| Vision + Apple Intelligence (Swift isolado) | `AnalisadorAppleVisionNativo` |
| Similaridade temporal por feature print | `AnalisadorSequenciaAppleVisionNativo` |
| Extrair frames para Vision sem OpenCV | `ExtratorDeQuadrosFFmpeg` |
| Detectar cenas | `DetectorDeCenasPySceneDetect` |

`AnalisadorDeObjetosONNX` exige dois adapters específicos do modelo:
`preparar(imagem, entradas)` e `decodificar(saidas, quadro)`. Isso mantém os
detalhes de cada arquivo ONNX fora do Scanner e permite trocar de modelo sem
alterar a interface do domínio.

`AnalisadorDePoseMediaPipe` recebe caminhos explícitos para os arquivos `.task`
de pose e mãos. Os modelos ficam em `/Volumes/Merongo/SISTEMAS/MODELOSIA/mediapipe/`
e não são acoplados ao pacote Python. Ele executa em subprocesso: falhas nativas
do MediaPipe são contidas e retornam como indisponibilidade do adapter, sem
encerrar o processo do Scanner.

`AnalisadorDeRostosOpenCV` usa os arquivos locais
`haarcascade_frontalface_default.xml` e `haarcascade_eye.xml`. Quando a
distribuição do OpenCV não os incluir, forneça `diretorio_de_modelos` apontando
para a pasta que os contém.

`AnalisadorAppleVisionNativo` é a opção Apple recomendada. Seu runner Swift
executa faces/landmarks, qualidade facial, pessoas, pose, mãos, OCR,
classificação e estética de forma independente. A interpretação editorial pelo
`FoundationModels` só é criada a partir dessas evidências e é salva em separado.
Falhas nativas por recurso viram `diagnostico_apple_vision`, sem derrubar o
Scanner nem descartar os fatos que funcionaram.

Além de rostos, pessoas, pose, mãos, OCR, categorias e estética, o runner
Apple retorna códigos/QR, horizonte, retângulos, densidade de contornos,
ocupação da máscara de pessoas e similaridade visual entre frames. Os valores
são fatos normalizados; descrição, contexto e ação devem ser derivados depois,
a partir dessas evidências temporizadas.

## Montagem

```python
from engine.integracoes.visual import (
    AnalisadorDeQualidadeOpenCV,
    AnalisadorDeRostosOpenCV,
    AnalisadorDeComposicaoOpenCV,
    AnalisadorDeTremorOpenCV,
    AnalisadorDeContinuidadeOpenCV,
    DetectorDeCenasPySceneDetect,
    ExtratorDeQuadrosOpenCV,
)
from engine.scanner.visual import DetectorDeCenas

detector = DetectorDeCenas(
    ExtratorDeQuadrosOpenCV(intervalo_em_segundos=1.0, diretorio_de_cache=".frames"),
    analisadores_de_frame=[
        AnalisadorDeQualidadeOpenCV(), AnalisadorDeRostosOpenCV(),
        AnalisadorDeComposicaoOpenCV(),
    ],
    analisadores_de_sequencia=[
        AnalisadorDeTremorOpenCV(), AnalisadorDeContinuidadeOpenCV(),
    ],
    detectores_de_intervalo=[DetectorDeCenasPySceneDetect()],
)
```

Depois, passe esse `DetectorDeCenas` para `AnaliseVisualDaTimeline` ao montar o
`PipelineDoScanner`.

Para o caminho local padrão, a montagem pode ser reduzida a:

```python
from engine.scanner import AnaliseVisualDaTimeline, PipelineDoScanner, criar_detector_visual_local

pipeline = PipelineDoScanner([AnaliseVisualDaTimeline(criar_detector_visual_local())])
contexto = pipeline.executar(contexto)
```

O resultado fica em `contexto.caracteristicas_visuais` (por clipe),
`contexto.cenas_visuais` (cenas com observações) e `contexto.avisos`.
Quando OpenCV/FFmpeg ou outro adapter opcional não estiver disponível, o clipe
é marcado com `disponivel=False` e os demais continuam sendo processados.

## Montagem recomendada para Apple Vision

```python
from engine.scanner import AnaliseVisualDaTimeline, PipelineDoScanner, criar_detector_apple_vision

pipeline = PipelineDoScanner([
    AnaliseVisualDaTimeline(criar_detector_apple_vision(intervalo_em_segundos=1.0)),
])
```

Esse detector extrai PNGs do arquivo original com FFmpeg, usando o intervalo
`inPoint`/`outPoint` do clipe, e não exporta imagens renderizadas pelo Premiere.
Ele também recua a amostra no fim de vídeos muito curtos quando não há um frame
decodificável exatamente no timestamp solicitado.

Os analyzers de sequência não tentam concluir a intenção de uma pessoa. Eles
retornam indícios temporais (`possivel_tremor`, `possivel_descontinuidade` e
`possivel_frame_congelado`) para que a camada editorial decida como tratá-los.