# Bad Heading Cases Extraction Tool 使用说明

## 工具概述

`extract_bad_heading_cases.py` 用于从评估结果中提取 heading 误差较大的案例，为后续可视化分析提供数据支持。

## 功能特性

- ✅ **多条件筛选**：支持误差阈值、类别、距离、置信度等多维度过滤
- ✅ **反转错误检测**：自动识别 ≈180° 的方向反转错误
- ✅ **统计分析**：输出详细的分类统计、误差分布、距离分布等
- ✅ **Top-K 选择**：支持仅提取误差最大的 K 个案例
- ✅ **结构化输出**：生成包含元数据和统计信息的 JSON 文件

## 快速开始

### 基本用法

```bash
# 提取所有误差 > 1.5 rad 的案例
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input eval_results_common_match_comparison/yolov5s-300w/20260203_210259/detailed_3d_matches.json \
    --threshold 1.5 \
    --output bad_heading_cases.json \
    --stats
```

### 运行测试脚本

```bash
# 给脚本添加执行权限
chmod +x eval_tools/test_extract_bad_cases.sh

# 运行多个测试用例
./eval_tools/test_extract_bad_cases.sh
```

## 命令行参数

### 必需参数

- `--input`: 输入的 detailed_3d_matches.json 文件路径

### 可选参数

#### 筛选参数

- `--threshold`: Heading 误差阈值（弧度），默认 1.5 (≈ 85°)
- `--top-k`: 仅提取误差最大的 K 个案例
- `--classes`: 指定类别（可选多个），支持：
  - `vehicle`: 车辆
  - `pedestrian`: 行人
  - `bicycle`: 自行车
  - `rider`: 骑行者
- `--min-distance`: 最小距离（米）
- `--max-distance`: 最大距离（米）
- `--min-confidence`: 最小置信度 (0-1)
- `--reversal-only`: 仅提取反转错误（误差 > π - 0.1 ≈ 174°）

#### 输出参数

- `--output`: 输出 JSON 文件路径，默认：`bad_heading_cases.json`
- `--stats`: 打印详细统计信息

## 使用示例

### 示例 1：提取所有 bad cases

```bash
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --threshold 1.5 \
    --output all_bad_cases.json \
    --stats
```

**输出统计示例**：
```
Processing: 596602 matches...
Filtered: 5839 cases

=== Statistics ===
vehicle: 4012 cases (68.7% reversal)
pedestrian: 1523 cases (42.3% reversal)
bicycle: 304 cases (55.6% reversal)

Error distribution:
  Mean: 2.45 rad (140.4°)
  Median: 2.89 rad (165.6°)
  Std: 0.78 rad
  Range: [1.50, 3.14] rad
```

### 示例 2：提取 Top 50 最差案例

```bash
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --threshold 1.5 \
    --top-k 50 \
    --output top50_worst.json \
    --stats
```

**适用场景**：
- 聚焦最严重的问题案例
- 快速定位典型错误模式
- 限制可视化数量以提高效率

### 示例 3：仅提取反转错误

```bash
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --reversal-only \
    --top-k 100 \
    --output reversal_errors.json \
    --stats
```

**适用场景**：
- 专门分析 180° 方向反转问题
- yolov5s-300w 模型的主要问题（68.7% bad cases 是反转错误）

### 示例 4：分析特定类别

```bash
# 仅分析车辆类别
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --threshold 1.5 \
    --classes vehicle \
    --min-confidence 0.5 \
    --top-k 50 \
    --output vehicle_bad_cases.json \
    --stats
```

```bash
# 分析多个类别
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --classes vehicle pedestrian \
    --output vehicle_pedestrian_cases.json \
    --stats
```

### 示例 5：距离筛选

```bash
# 提取中距离范围的 bad cases (30-80m)
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --threshold 1.5 \
    --min-distance 30 \
    --max-distance 80 \
    --output mid_distance_cases.json \
    --stats
```

```bash
# 提取近距离 bad cases (< 30m)
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --threshold 1.5 \
    --max-distance 30 \
    --output near_distance_cases.json \
    --stats
```

### 示例 6：高置信度案例

```bash
# 提取高置信度但方向错误的案例（模型问题而非检测问题）
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --threshold 1.5 \
    --min-confidence 0.7 \
    --top-k 50 \
    --output high_confidence_bad.json \
    --stats
```

## 输出格式

### JSON 结构

```json
{
  "metadata": {
    "source": "detailed_3d_matches.json",
    "threshold": 1.5,
    "total_processed": 596602,
    "total_extracted": 5839,
    "filters": {
      "classes": ["vehicle", "pedestrian"],
      "min_distance": 30,
      "max_distance": 80,
      "min_confidence": 0.5,
      "reversal_only": false,
      "top_k": 100
    },
    "extraction_time": "2026-02-04T10:30:15"
  },
  
  "statistics": {
    "vehicle": {
      "count": 4012,
      "reversal_count": 3266,
      "reversal_percentage": 81.4,
      "avg_error": 2.85,
      "avg_error_deg": 163.3,
      "error_distribution": {
        "min": 1.50,
        "max": 3.14,
        "mean": 2.85,
        "median": 3.02,
        "std": 0.45
      },
      "distance_distribution": {
        "min": 5.2,
        "max": 98.7,
        "mean": 45.3,
        "median": 42.1
      },
      "confidence_distribution": {
        "min": 0.25,
        "max": 0.98,
        "mean": 0.67
      }
    },
    "pedestrian": {
      "count": 1523,
      "reversal_count": 644,
      "reversal_percentage": 42.3,
      "avg_error": 2.34,
      "avg_error_deg": 134.1,
      ...
    }
  },
  
  "cases": [
    {
      "case_id": "019b18ef-ca2b-7e97-8ca5-d4b1d7eefdbb_roi0",
      "frame_id": "019b18f3-8d8e-70bb-8b4e-cef51fbb7089.jpg",
      "class": "vehicle",
      
      "heading_error": 3.1389,
      "heading_error_deg": 179.87,
      "gt_rotation": -0.0145,
      "det_rotation": 3.1244,
      "is_reversal": true,
      
      "distance": 45.23,
      "confidence": 0.8567,
      "iou": 0.7234,
      
      "gt_center": [42.5, -3.2, 1.5],
      "det_center": [42.8, -3.4, 1.6],
      
      "gt_dimensions": [4.5, 1.8, 1.6],
      "det_dimensions": [4.3, 1.7, 1.5],
      
      "gt_bbox_2d": [120, 340, 245, 480],
      "det_bbox_2d": [118, 338, 243, 478],
      
      "lateral_error": 0.22,
      "longitudinal_error": 0.31
    },
    ...
  ]
}
```

### 字段说明

#### metadata 元数据
- `source`: 输入文件路径
- `threshold`: 使用的误差阈值
- `total_processed`: 处理的总匹配数
- `total_extracted`: 提取的案例数
- `filters`: 应用的筛选条件
- `extraction_time`: 提取时间

#### statistics 统计信息
- `count`: 该类别的案例数量
- `reversal_count`: 反转错误数量
- `reversal_percentage`: 反转错误比例
- `avg_error`: 平均误差（弧度/度）
- `error_distribution`: 误差分布统计
- `distance_distribution`: 距离分布统计
- `confidence_distribution`: 置信度分布统计

#### cases 案例详情
- `case_id`, `frame_id`: 案例和帧 ID
- `class`: 目标类别
- `heading_error`: Heading 误差（弧度）
- `heading_error_deg`: Heading 误差（度）
- `gt_rotation`, `det_rotation`: 真值和检测的旋转角度
- `is_reversal`: 是否为反转错误
- `distance`: 目标距离（米）
- `confidence`: 检测置信度
- `iou`: 2D IoU
- `gt_center`, `det_center`: 3D 中心坐标
- `gt_dimensions`, `det_dimensions`: 3D 尺寸
- `gt_bbox_2d`, `det_bbox_2d`: 2D 边界框
- `lateral_error`, `longitudinal_error`: 横向和纵向误差

## 数据分析工作流

### 1. 初步探索

```bash
# 查看所有 bad cases 的统计信息
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --threshold 1.5 \
    --output all_cases.json \
    --stats
```

### 2. 聚焦问题

```bash
# 基于统计结果，聚焦特定问题（如反转错误）
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --reversal-only \
    --classes vehicle \
    --top-k 100 \
    --output vehicle_reversal.json \
    --stats
```

### 3. 可视化分析

```bash
# 使用提取的案例进行可视化（Tool 2）
python eval_tools/visualize_heading_errors.py \
    --input vehicle_reversal.json \
    --gt-dir path/to/labels \
    --img-dir path/to/images \
    --calib-dir path/to/calib \
    --output runs/heading_viz
```

### 4. 生成报告

```bash
# 生成分析报告（Tool 4）
python eval_tools/generate_heading_report.py \
    --input vehicle_reversal.json \
    --viz-dir runs/heading_viz \
    --output heading_analysis_report.html
```

## 典型分析场景

### 场景 1：定位反转错误根因

**目标**：理解为什么 yolov5s-300w 有 68.7% 的反转错误

```bash
# Step 1: 提取反转错误
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --reversal-only \
    --top-k 200 \
    --output reversal_errors.json \
    --stats

# Step 2: 按类别分析
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --reversal-only \
    --classes vehicle \
    --output vehicle_reversal.json \
    --stats

# Step 3: 按距离分析
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --reversal-only \
    --min-distance 30 \
    --max-distance 60 \
    --output mid_dist_reversal.json \
    --stats
```

### 场景 2：分析高置信度错误

**目标**：找出模型"很确信但预测错误"的案例

```bash
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --threshold 2.0 \
    --min-confidence 0.8 \
    --top-k 50 \
    --output high_conf_bad.json \
    --stats
```

### 场景 3：类别间差异分析

**目标**：对比不同类别的 heading 预测问题

```bash
# 车辆
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --classes vehicle \
    --top-k 100 \
    --output vehicle_analysis.json \
    --stats

# 行人
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --classes pedestrian \
    --top-k 100 \
    --output pedestrian_analysis.json \
    --stats
```

### 场景 4：距离敏感性分析

**目标**：分析 heading 误差与距离的关系

```bash
# 近距离 (< 30m)
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --max-distance 30 \
    --output near_cases.json \
    --stats

# 中距离 (30-60m)
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --min-distance 30 \
    --max-distance 60 \
    --output mid_cases.json \
    --stats

# 远距离 (> 60m)
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --min-distance 60 \
    --output far_cases.json \
    --stats
```

## 常见问题

### Q1: 如何选择合适的阈值？

**A**: 根据评估指标选择：
- `1.0 rad (57°)`: 严格标准，仅提取严重错误
- `1.5 rad (86°)`: 推荐标准，平衡数量和质量
- `2.0 rad (115°)`: 宽松标准，包含更多一般错误

### Q2: 提取的案例太多怎么办？

**A**: 使用 `--top-k` 限制数量，或添加更多筛选条件：

```bash
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --threshold 1.5 \
    --top-k 100 \
    --min-confidence 0.5 \
    --min-distance 20 \
    --max-distance 80
```

### Q3: 如何只看反转错误？

**A**: 使用 `--reversal-only` 参数：

```bash
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --reversal-only \
    --top-k 100
```

### Q4: 如何验证提取的案例是否正确？

**A**: 使用 `--stats` 查看统计信息，并检查输出 JSON 的前几个案例：

```bash
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --top-k 5 \
    --stats

# 然后查看输出文件
python -m json.tool bad_heading_cases.json | head -n 100
```

## 性能优化

### 大数据集处理

对于非常大的数据集（如 596K+ 匹配），可以：

1. **先筛选再提取**：
```bash
# 先用严格条件提取少量案例
python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
    --input detailed_3d_matches.json \
    --threshold 2.5 \
    --top-k 50
```

2. **分批处理**：
```bash
# 按类别分批
for class in vehicle pedestrian bicycle rider; do
    python eval_tools/extract_bad_heading_cases.py \
        --input detailed_3d_matches.json \
        --classes $class \
        --top-k 100 \
        --output ${class}_bad_cases.json
done
```

## 下一步

提取完案例后，可以使用：

1. **可视化工具** (Tool 2): `visualize_heading_errors.py`
   - 生成 BEV、图像投影、角度分析图

2. **交互式查看器** (Tool 3): `heading_error_viewer.py`
   - Web 界面浏览案例

3. **报告生成器** (Tool 4): `generate_heading_report.py`
   - 生成 HTML/Markdown 分析报告

## 相关文档

- [Heading Error Visualization Plan](HEADING_ERROR_VISUALIZATION_PLAN.md)
- [GT Visualization Guide](../test_scripts/GT_VISUALIZATION_COMPLETE_GUIDE.md)
- [Metrics Summary](../eval_results_common_match_comparison_v1/.../METRICS_SUMMARY.md)

## 技术支持

如果遇到问题，请检查：

1. 输入文件路径是否正确
2. JSON 格式是否符合预期（包含 case_id → frames → classes → matches 结构）
3. 筛选条件是否过于严格（导致无结果）
4. Python 环境是否安装必要的库（numpy）

```bash
# 检查输入文件结构
python -c "import json; data = json.load(open('detailed_3d_matches.json')); print(f'Cases: {len(data)}, First case: {list(data.keys())[0]}')"
```
