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python_server/model/Seg/seg_loader.py

@@ -95,6 +95,43 @@ def run_sam_prompt(
     return m
 
 
+def expand_mask(mask_bool: np.ndarray, expand_px: int = 0) -> np.ndarray:
+    """
+    轻微扩大二值 mask（用于消除边界过软/过细带来的“漏边”观感）。
+
+    - expand_px <= 0: 原样返回
+    - expand_px > 0: 做 dilation（膨胀）expand_px 像素级别
+    """
+    mask_bool = np.asarray(mask_bool, dtype=bool)
+    if expand_px <= 0:
+        return mask_bool
+
+    # 优先用 OpenCV（通常更快）
+    try:
+        import cv2  # type: ignore[import]
+
+        u8 = (mask_bool.astype(np.uint8) * 255)
+        k = int(expand_px) * 2 + 1
+        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (k, k))
+        out = cv2.dilate(u8, kernel, iterations=1)
+        return out > 127
+    except Exception:
+        pass
+
+    # 回退到 scipy（若存在）
+    try:
+        from scipy.ndimage import binary_dilation  # type: ignore[import]
+
+        # 使用近似圆形结构元素
+        r = int(expand_px)
+        yy, xx = np.ogrid[-r : r + 1, -r : r + 1]
+        selem = (xx * xx + yy * yy) <= (r * r)
+        return binary_dilation(mask_bool, structure=selem)
+    except Exception:
+        # 再回退：无依赖时就不扩大（保持可用性）
+        return mask_bool
+
+
 def mask_to_contour_xy(
     mask_bool: np.ndarray,
     epsilon_px: float = 2.0,