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PLT 裁片处理接口文档 (PS 插件专用)
本文档描述了用于处理 PLT 样板文件并生成 Photoshop 可用图像数据的后端接口。
1. 接口概览
该接口接收 PLT 格式的服装样板文件,在服务器端进行解析、几何计算和渲染,最终返回按尺码分组的 透明背景 PNG 图片 (Base64) 以及在画布上的 精确坐标信息。
新功能: 支持同时上传两个文件(标准文件 + 旋转后文件),接口会自动进行轮廓匹配,计算出最佳的旋转角度和相似度。
Photoshop 插件可以直接使用返回的 Base64 图片数据创建图层,并根据坐标信息自动进行排版。
2. 接口定义
- URL:
/api/v1/algorithm/process_plt - Method:
POST - Content-Type:
multipart/form-data - 认证方式: Bearer Token (需登录)
2.1 请求参数 (Form Data)
| 参数名 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
file |
File | 是 | - | 标准 PLT 文件 (.plt)。 |
rotated_file |
File | 否 | - | 已旋转/待匹配的 PLT 文件 (.plt)。 如果上传此文件,接口将执行轮廓匹配算法。 |
size_labels |
String | 是 | - | 尺码列表 (JSON 字符串)。 例如: ["S", "M", "L", "XL"]用于告诉算法文件里包含了哪些尺码。 |
dpi |
Integer | 否 | 150 |
输出图片分辨率。 建议与 PS 画布分辨率一致。 |
rotation |
Integer | 否 | 0 |
强制旋转角度 (仅针对 file)。可选值: 0, 90, -90, 180。接口会自动处理图片旋转和坐标变换。 |
2.2 响应结构 (JSON)
{
"success": true,
"total_groups": 5,
// 裁片分组数据 (主要返回 file 的内容)
"groups": [
{
"group_id": 1,
"pieces": [
{
"size": "S",
"image_base64": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo...",
"width_px": 800,
"height_px": 600,
"width_cm": 13.54,
"height_cm": 10.16,
"center_x_cm": 25.4,
"center_y_cm": 30.2,
"left_cm": 18.63,
"top_cm": 35.28
},
...
]
}
],
// 匹配分析结果 (仅当上传了 rotated_file 时存在)
"match_analysis": [
{
"size": "S",
"matches": [
{
"standard_id": 0, // 标准文件中的裁片ID
"rotated_id": 3, // 旋转文件中的裁片ID
"distance": 0.7032, // Hausdorff 距离 (越小越相似)
"angle": 0.0 // 建议旋转角度
},
{
"standard_id": 5,
"rotated_id": 1,
"distance": 1.0371,
"angle": 180.0 // 建议旋转 180 度
}
]
},
...
]
}
2.3 关键字段说明
-
image_base64:- 这是最核心的字段。
- 包含了裁片的 PNG 图片数据(带透明通道)。
- 格式为标准 Data URI:
data:image/png;base64,...。 - PS 插件可以直接读取此字符串并转换为图像对象。
-
left_cm/top_cm:- 推荐使用这两个字段进行定位。
- 表示裁片 左上角 在画布中的坐标(单位:厘米)。
- 坐标系原点通常取决于 PLT 文件的最小包围盒。
- 注意: PS 的 Y 轴向下,而 CAD 通常向上。接口返回的
top_cm是基于数学坐标系的,在 PS 中使用时可能需要根据画布高度进行翻转 (CanvasHeight - top_cm),或者直接使用(取决于具体需求)。
-
match_analysis:- 用于分析两个 PLT 文件之间的裁片对应关系。
- 可以用来判断某些裁片是否需要旋转 180 度才能匹配(例如倒顺毛面料)。
3. Photoshop 插件调用示例 (JavaScript/ExtendScript)
// 假设 response 是从接口获取的 JSON 对象
var groups = response.groups;
for (var i = 0; i < groups.length; i++) {
var group = groups[i];
var pieces = group.pieces;
for (var j = 0; j < pieces.length; j++) {
var piece = pieces[j];
// 1. 获取 Base64 图片数据 (去掉前缀)
var base64Data = piece.image_base64.split(",")[1];
// 2. 保存为临时文件并打开 (伪代码)
var tempFile = saveBase64ToPng(base64Data);
var doc = app.open(tempFile);
// 3. 复制到主文档
doc.activeLayer.copy();
app.activeDocument = mainDoc;
var newLayer = mainDoc.paste();
newLayer.name = piece.size + "-" + group.group_id;
// 4. 定位 (将厘米转换为像素)
var dpi = 150; // 与请求参数一致
var x_px = piece.left_cm * dpi / 2.54;
var y_px = piece.top_cm * dpi / 2.54;
// 移动图层
newLayer.translate(x_px, y_px);
}
}