Calibrazione densa: finestra sub-pixel ristretta al bordo, test su scacchiera continua (#84)

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Jbf7qKuxsnAVjxthRy7dnB

.gitignore

@@ -73,3 +73,6 @@ docker-compose.override.yml
 
 # Subagent-driven development scratch: ledger, briefs, review packages
 .superpowers/
+
+# Generato da packaging/windows/build.ps1 (TieMeasureFlow#82): moduli-strumento dagli entry point
+packaging/windows/_strumenti.py

CLAUDE.md

@@ -347,6 +347,7 @@ Variabili d'ambiente in `.env` (copiare da `.env.example`):
 - ⚠️ Alembic carica `env.py` e `versions\` dal disco, quindi Nuitka non può compilarli: `build.ps1` li copia come soli `.pyc` (`compileall -b`) e `avvio.py` esegue `upgrade head` con `sourceless=true`. È l'unica eccezione al «nessun `.py`/`.pyc`»: il controllo finale di `build.ps1` ammette `.pyc` solo sotto `src\backend\migrations`. `env.py` chiama `fileConfig`, che azzera i gestori del log: `avvio.py` li ricrea dopo le migrazioni.
 - ⚠️ `numba` è escluso dal pacchetto (`--nofollow-import-to=numba`): le funzioni compilate da Nuitka non hanno bytecode e numba non può farne il JIT. Core e pm2d hanno il ripiego in Python puro (`HAS_NUMBA=False`): funziona ma il matching è più lento. Da misurare sul TC bench.
 - ⚠️ L'exe è senza console: `sys.stdout`/`sys.stderr` possono essere `None` (`avvio.py` li sostituisce con il device nullo), uvicorn gira con `log_config=None` e il log va su file (`...\log\tiemeasureflow.log`). I server uvicorn girano in thread (nessun signal handler) e waitress si crea con `create_server`.
+- ⚠️ Strumenti di visione (TieMeasureFlow#82): nel binario non ci sono i metadati di `vs-tools`, quindi `load_tools()` (entry point `visionsuite.task.tools`) non trova nulla e ogni ricetta fallisce con tipo sconosciuto. `build.ps1` genera `packaging/windows/_strumenti.py` (`MODULI`, gitignorato, letto dal venv del build), `avvio.py` `registra_strumenti()` lo importa prima dei server, e prima di Inno Setup `build.ps1` lancia l'exe con `--controlla-strumenti` (senza licenza né server; JSON in `...\log\controllo-strumenti.json`, exit 3 se il catalogo è vuoto o un modulo non si importa).
 - ⚠️ `visionsuite` è un namespace condiviso da più distribuzioni: `build.ps1` elenca i sottopacchetti dagli `__path__` e i metadati con `--include-distribution-metadata`. Un nuovo pacchetto di Core si prende da solo se è in `[tool.uv.sources]` e nel gruppo.
 - ⚠️ `tailwind.css` non è nel repo: `build.ps1` lo genera con `npx tailwindcss@3.4.19` (stessa versione di `Dockerfile.frontend`); serve Internet solo a chi costruisce. Il setup finale non ha bisogno di Internet.
 - ⚠️ Chrome o Edge servono a kaleido per i grafici dei report: `avvio.py` imposta `BROWSER_PATH` al primo trovato. Le DLL di WeasyPrint le scarica `packaging/windows/pdf/prendi-gtk.ps1` (piano #78) in `gtk\` accanto all'exe.

packaging/windows/avvio.py

@@ -17,6 +17,11 @@ Come si usa: e' l'exe compilato con Nuitka (build.ps1); da sorgente, dalla radic
 con l'ambiente 3.13 del pacchetto: `python packaging/windows/avvio.py [--impronta] [--host H]`.
 Opzioni di servizio: `--senza-finestre` (niente MessageBox, solo stderr: serve alle prove
 automatiche; NON salta il controllo di licenza) e `--senza-browser`.
+`--controlla-strumenti` (TieMeasureFlow#82): NON richiede la licenza, non avvia server, migrazioni
+ne' database; registra gli strumenti, scrive su stdout e in
+%PROGRAMDATA%\\Tielogic\\TieMeasureFlow\\log\\controllo-strumenti.json un JSON
+{strumenti, kind, falliti, unavailable} ed esce con 0 (strumenti > 0 e nessun fallito) o 3.
+La usa build.ps1 prima di Inno Setup.
 
 Dipende da: visionsuite.license (vs-license, contratto licenza v1), uvicorn, waitress, alembic.
 
@@ -25,11 +30,15 @@ Dipende da: visionsuite.license (vs-license, contratto licenza v1), uvicorn, wai
 ⚠️ Le variabili d'ambiente vanno impostate PRIMA di importare backend e frontend (leggono
 la configurazione all'import): per questo gli import pesanti stanno dentro le funzioni.
 ⚠️ La cartella ProgramData la rende scrivibile agli utenti l'installer (.iss).
+⚠️ Nel binario Nuitka mancano i metadati di vs-tools, quindi `load_tools()` (che cerca gli
+strumenti come entry point) non ne trova nessuno: `build.ps1` genera `_strumenti.py`
+(MODULI, dagli entry point del venv) e `registra_strumenti()` li importa per nome (#82).
 """
 from __future__ import annotations
 
 import argparse
 import ctypes
+import importlib
 import json
 import logging
 import os
@@ -264,6 +273,50 @@ def _prepara_log(dati: Path | None = None) -> None:
         pass
 
 
+# ---------------------------------------------------------------- strumenti di visione
+
+def registra_strumenti() -> list[str]:
+    """Registra gli strumenti di Core; torna i moduli che non si sono importati (#82).
+
+    Nel pacchetto Nuitka gli entry point non esistono: `load_tools()` non trova nulla e
+    l'elenco dei moduli arriva da `_strumenti.py`, generato da build.ps1. Da sorgente
+    `_strumenti` non c'e' e bastano gli entry point. Il worker di visione gira in un thread
+    di questo processo: registrare una volta sola qui vale per tutti."""
+    from visionsuite.task.registry import load_tools
+    load_tools()
+    try:
+        from _strumenti import MODULI  # generato da build.ps1, accanto ad avvio.py
+    except ImportError:
+        MODULI = ()  # da sorgente: gli entry point di load_tools() bastano
+    falliti: list[str] = []
+    for modulo in MODULI:
+        try:
+            importlib.import_module(modulo)  # eseguire il modulo registra i suoi @tool
+        except Exception:  # un modulo rotto non ferma l'app: si logga e si raccoglie
+            log.error("strumenti %s non importati", modulo, exc_info=True)
+            falliti.append(modulo)
+    return falliti
+
+
+def controlla_strumenti() -> int:
+    """Senza licenza, server ne' DB: scrive il JSON del catalogo strumenti. Exit 0 se completo, 3 altrimenti."""
+    from visionsuite.task.graph import registry
+    from visionsuite.task.registry import unavailable
+    falliti = registra_strumenti()
+    kind = sorted(registry())
+    esito = {"strumenti": len(kind), "kind": kind, "falliti": falliti, "unavailable": unavailable()}
+    riga = json.dumps(esito, ensure_ascii=False)
+    if sys.stdout is not None:
+        print(riga)
+    try:
+        f = cartella_dati() / "log" / "controllo-strumenti.json"
+        f.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        f.write_text(riga + "\n", encoding="utf-8")  # l'exe e' senza console: il file e' l'unica uscita sicura
+    except OSError as e:
+        log.warning("controllo-strumenti.json non scritto: %s", e)
+    return 0 if kind and not falliti else 3
+
+
 # ---------------------------------------------------------------- rete
 
 def _porta_aperta(porta: int) -> bool:
@@ -402,6 +455,8 @@ def main(argv=None) -> int:
     p.add_argument("--host", default="127.0.0.1", help="indirizzo di ascolto dell'interfaccia web (default 127.0.0.1)")
     p.add_argument("--senza-finestre", action="store_true", help="niente MessageBox (prove automatiche)")
     p.add_argument("--senza-browser", action="store_true", help="non aprire il browser (prove automatiche)")
+    p.add_argument("--controlla-strumenti", action="store_true",
+                   help="registra gli strumenti, scrive il JSON ed esce (senza licenza ne' server; usata da build.ps1)")
     args = p.parse_args(argv)
     _prepara_log()
 
@@ -415,6 +470,9 @@ def main(argv=None) -> int:
         messaggio(f"Impronta di questo computer:\n{impronta}", errore=False, senza_finestre=args.senza_finestre)
         return 0
 
+    if args.controlla_strumenti:
+        return controlla_strumenti()  # prima della licenza: la build non ha una licenza
+
     if not controlla_licenza(args.senza_finestre):
         return 1
 
@@ -449,6 +507,7 @@ def main(argv=None) -> int:
     _prepara_log(dati)  # alembic ha riconfigurato il logging
     log.info("migrazioni applicate (primo avvio: %s)", primo_avvio)
 
+    registra_strumenti()  # prima del server: il worker di visione legge registry() gia' popolato (#82)
     thread = avvia_server(args.host, dati)
     if not args.senza_browser:
         # database senza utenti: si apre la pagina di setup del backend (SETUP_PASSWORD in config.env)

packaging/windows/build.ps1

@@ -26,6 +26,10 @@ segue da solo, quindi i sottopacchetti si elencano uno per uno dagli __path__ in
 ⚠️ numba e' escluso di proposito: le funzioni compilate da Nuitka non hanno bytecode e numba
 non puo' farne il JIT. Core e pm2d hanno gia' il ripiego in Python puro (HAS_NUMBA=False):
 funziona ma e' piu' lento nel matching.
+⚠️ Gli strumenti di vs-tools si registrano solo come entry point (visionsuite.task.tools) e i
+metadati di vs-tools non stanno nel binario (TieMeasureFlow#82): il build genera
+packaging\windows\_strumenti.py (MODULI, gitignorato) che avvio.py importa, e prima di
+Inno Setup esegue l'exe con --controlla-strumenti: se il catalogo e' vuoto il build fallisce.
 ⚠️ Il frontend Flask non e' un pacchetto (`from config import Config`, `blueprints`, `services`):
 si compila mettendo flask_app e scripts su PYTHONPATH, come fa avvio.py in sviluppo.
 #>
@@ -85,8 +89,9 @@ try {
 $pacchetti = & $py -c "import visionsuite, pkgutil; print('\n'.join('visionsuite.' + m.name for m in pkgutil.iter_modules(visionsuite.__path__) if m.ispkg))"
 if ($LASTEXITCODE -ne 0 -or -not $pacchetti) { throw "Elenco dei pacchetti visionsuite non riuscito" }
 $includi = @($pacchetti -split "\r?\n" | Where-Object { $_ } | ForEach-Object { "--include-package=$_" })
-# Nessun --include-distribution-metadata per vs-*: nulla li legge e Nuitka rifiuta i metadati di una
-# distribuzione il cui pacchetto (visionsuite.camera, namespace) non e' di primo livello.
+# Nessun --include-distribution-metadata per vs-*: Nuitka rifiuta i metadati di una distribuzione il cui
+# pacchetto (visionsuite.camera, namespace) non e' di primo livello. Gli entry point di vs-tools, che
+# load_tools() cercherebbe nei metadati, si rimpiazzano con _strumenti.py (sotto, TieMeasureFlow#82).
 Write-Host "Pacchetti visionsuite: $($includi -join ' ')"
 
 # Flag Nuitka del piano PDF (WeasyPrint, kaleido, pyphen, plotly, tzdata...): le righe "--include-..."
@@ -103,6 +108,25 @@ if (Test-Path $leggimi) {
 # Nuitka cerca i moduli non-pacchetto (config, services, blueprints, app, camera_service) su PYTHONPATH
 $env:PYTHONPATH = (@($radice, $flask, (Join-Path $radice 'scripts')) -join ';')
 
+# TieMeasureFlow#82: i moduli-strumento dagli entry point del venv del build (nel binario non ci sono i
+# metadati di vs-tools, quindi load_tools() non li troverebbe). Si usa $py, non `uv run`.
+$strumenti = Join-Path $radice 'packaging\windows\_strumenti.py'
+$genera = @'
+import sys
+from importlib.metadata import entry_points
+moduli = sorted({ep.value for ep in entry_points(group="visionsuite.task.tools")})
+if not moduli:
+    sys.exit(1)
+righe = ["# Generato da build.ps1 (TieMeasureFlow#82): non modificare, non committare.", "MODULI = ("]
+righe += [f"    {m!r}," for m in moduli] + [")"]
+with open(sys.argv[1], "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
+    print(*righe, sep=chr(10), file=f)
+print(len(moduli))
+'@
+$nModuli = $genera | & $py - $strumenti
+if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "Entry point visionsuite.task.tools non trovati nel venv: nessuno strumento da includere" }
+Write-Host "Moduli-strumento ($nModuli) in $strumenti"
+
 $out = Join-Path $radice 'build\nuitka'
 New-Item -ItemType Directory -Force $out | Out-Null
 $nuitka = @(
@@ -201,6 +225,17 @@ $sporchi = Get-ChildItem $sorgente -Recurse -Include *.py, *.pyc -File |
     Where-Object { $_.FullName -notlike "$mig\*" -or $_.Extension -eq '.py' }
 if ($sporchi) { throw "Il pacchetto contiene sorgenti/bytecode:`n$($sporchi.FullName -join "`n")" }
 
+# TieMeasureFlow#82: l'exe deve vedere gli strumenti (--controlla-strumenti non vuole licenza ne' apre server/DB)
+$exe = Join-Path $sorgente 'TieMeasureFlow.exe'
+$jsonControllo = Join-Path $env:PROGRAMDATA 'Tielogic\TieMeasureFlow\log\controllo-strumenti.json'
+Remove-Item $jsonControllo -ErrorAction SilentlyContinue  # un JSON vecchio non deve far passare il controllo
+# l'exe e' GUI-subsystem: con & non si aspetta, serve Start-Process -Wait
+$proc = Start-Process -FilePath $exe -ArgumentList '--controlla-strumenti' -Wait -PassThru
+$esito = if (Test-Path $jsonControllo) { Get-Content $jsonControllo -Raw } else { '(controllo-strumenti.json non scritto)' }
+if ($proc.ExitCode -ne 0) { throw "Controllo strumenti fallito (codice $($proc.ExitCode)): $esito" }
+$nStrumenti = ($esito | ConvertFrom-Json).strumenti
+Write-Host "Controllo strumenti: $nStrumenti tipi registrati nell'exe"
+
 if ($SenzaSetup) { Write-Host "Fermo qui (-SenzaSetup): $sorgente"; return }
 
 $dist = Join-Path $radice 'dist'

packaging/windows/tests/test_avvio.py

@@ -13,6 +13,8 @@ import importlib.util
 import json
 import os
 import sqlite3
+import sys
+import types
 from datetime import date, timedelta
 from pathlib import Path
 
@@ -195,3 +197,77 @@ def test_chiavi_extra_di_config_env_passano_ma_non_sovrascrivono_il_contratto(av
     avvio.main(["--senza-finestre", "--senza-browser"])
     assert os.environ["STATION_CODE"] == "ST-FIERA" and os.environ["STATION_SWITCH_ENABLED"] == "1"
     assert os.environ["APP_ENV"] == "production"  # le variabili fisse vincono
+
+
+# --- TieMeasureFlow#82: strumenti nel pacchetto (nel binario non ci sono gli entry point) ---
+
+def _modulo_strumenti(monkeypatch, moduli):
+    # finto _strumenti.py generato da build.ps1
+    finto = types.ModuleType("_strumenti")
+    finto.MODULI = tuple(moduli)
+    monkeypatch.setitem(sys.modules, "_strumenti", finto)
+
+
+def test_registra_strumenti_da_sorgente_senza_modulo_generato(avvio, monkeypatch):
+    # _strumenti.py esiste solo dopo build.ps1: se manca (sorgente) bastano gli entry point
+    monkeypatch.setitem(sys.modules, "_strumenti", None)  # None in sys.modules = ImportError all'import
+    from visionsuite.task.graph import registry
+    assert avvio.registra_strumenti() == []
+    assert len(registry()) > 0
+
+
+def test_registra_strumenti_modulo_inesistente_non_solleva(avvio, monkeypatch):
+    _modulo_strumenti(monkeypatch, ("visionsuite.tools.image", "visionsuite.tools.non_esiste"))
+    assert avvio.registra_strumenti() == ["visionsuite.tools.non_esiste"]  # raccolto, non sollevato
+
+
+def test_registra_strumenti_importa_i_moduli_elencati(avvio, monkeypatch):
+    # senza entry point (come nell'exe) i moduli di MODULI sono l'unica via: li si importa per nome
+    _modulo_strumenti(monkeypatch, ("visionsuite.tools.image",))
+    visti = []
+    monkeypatch.setattr(avvio.importlib, "import_module", lambda nome: visti.append(nome))
+    assert avvio.registra_strumenti() == [] and visti == ["visionsuite.tools.image"]
+
+
+def test_controlla_strumenti_senza_licenza_scrive_json(avvio, monkeypatch, capsys, tmp_path):
+    monkeypatch.setitem(sys.modules, "_strumenti", None)
+
+    # la licenza non deve essere nemmeno chiesta, e server e migrazioni non devono partire
+    def mai(*a, **k):
+        raise AssertionError("licenza, server o migrazioni chiamati da --controlla-strumenti")
+
+    monkeypatch.setattr(avvio.lic, "verifica", mai)
+    monkeypatch.setattr(avvio.lic, "cerca_licenza", mai)
+    monkeypatch.setattr(avvio, "avvia_server", mai)
+    monkeypatch.setattr(avvio, "esegui_migrazioni", mai)
+    assert avvio.main(["--controlla-strumenti", "--senza-finestre"]) == 0
+    dati = json.loads(capsys.readouterr().out)
+    assert dati["strumenti"] > 0 and dati["strumenti"] == len(dati["kind"])
+    assert dati["falliti"] == []
+    scritto = tmp_path / "Tielogic" / "TieMeasureFlow" / "log" / "controllo-strumenti.json"
+    assert json.loads(scritto.read_text(encoding="utf-8")) == dati
+    assert avvio.aperti == [] and not (tmp_path / "Tielogic" / "TieMeasureFlow" / "tmf.db").exists()  # nessun DB
+
+
+def test_controlla_strumenti_exit_3_se_un_modulo_fallisce(avvio, monkeypatch, capsys):
+    _modulo_strumenti(monkeypatch, ("visionsuite.tools.non_esiste",))
+    assert avvio.main(["--controlla-strumenti"]) == 3
+    assert json.loads(capsys.readouterr().out)["falliti"] == ["visionsuite.tools.non_esiste"]
+
+
+def test_controlla_strumenti_exit_3_se_il_catalogo_e_vuoto(avvio, monkeypatch, capsys):
+    # niente strumenti registrati (es. entry point assenti e _strumenti vuoto): il controllo deve fallire
+    import visionsuite.task.graph as graph
+    monkeypatch.setattr(avvio, "registra_strumenti", lambda: [])
+    monkeypatch.setattr(graph, "registry", lambda: {})
+    assert avvio.main(["--controlla-strumenti"]) == 3
+    assert json.loads(capsys.readouterr().out)["strumenti"] == 0
+
+
+def test_avvio_normale_registra_gli_strumenti_prima_del_server(avvio, tmp_path, monkeypatch):
+    # main() chiama registra_strumenti() dopo licenza e migrazioni e prima di avvia_server
+    _scrivi_licenza(tmp_path)
+    monkeypatch.setattr(avvio, "registra_strumenti", lambda: avvio.chiamate.append("strumenti") or [])
+    assert avvio.main(["--senza-finestre", "--senza-browser"]) == 0
+    dati = tmp_path / "Tielogic" / "TieMeasureFlow"
+    assert avvio.chiamate == ["migrazioni", "strumenti", ("127.0.0.1", dati)]

scripts/calibrazione.py

@@ -0,0 +1,566 @@
+"""Calibrazione a scacchiera dell'acquisitore (TieMeasureFlow, #83).
+
+Cosa fa: da una foto di scacchiera piana calcola la scala (px/mm) con
+TieVision-Core (visionsuite.calibration), e conserva un risultato per sorgente
+camera in un JSON (scrittura atomica).
+#84: `calibra_scacchiera_densa(pixels, square_mm)` calibra da UNA foto di
+scacchiera che riempie tutto il campo (ottica telecentrica): trova da sola la
+griglia, costruisce la mappa di distorsione (DistortionMap) e il mm/px
+dell'immagine raddrizzata. L'Archivio salva la mappa accanto al JSON (.npz) e
+`raddrizza()` la applica ai frame.
+Uso: importato da scripts/camera_service.py (rotte /camera/calibrate e
+/camera/calibration); `calibra_scacchiera(gray, cols, rows, square_mm)` e
+`calibra_scacchiera_densa(gray, square_mm)` sono logica pura, senza FastAPI,
+e si provano da sole.
+Dipende da: numpy, opencv, visionsuite (vs-core). Niente altro (no scipy).
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import base64
+import hashlib
+import json
+import math
+import os
+import re
+import tempfile
+import threading
+from collections import deque
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+from typing import NamedTuple
+
+import cv2
+import numpy as np
+
+from visionsuite.calibration import calibrate_planar, find_chessboard
+from visionsuite.calibration.distortion_map import DistortionMap  # #84 mappa densa
+from visionsuite.core.image import Image
+
+
+class CalibrazioneError(ValueError):
+    """Parametri invalidi o scacchiera non trovata: input sbagliato, non un guasto (422)."""
+
+
+def _gray_u8(pixels: np.ndarray) -> np.ndarray:
+    """Immagine -> grigio uint8 2D."""
+    px = np.asarray(pixels)
+    if px.ndim == 3:
+        px = cv2.cvtColor(px, cv2.COLOR_BGRA2GRAY if px.shape[2] == 4 else cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+    if px.dtype != np.uint8:
+        # float/uint16 -> scala sul massimo, come fa vs-core
+        m = float(px.max()) if px.size else 1.0
+        px = np.clip(px.astype(np.float32) / max(m, 1e-9) * 255, 0, 255).astype(np.uint8)
+    return np.ascontiguousarray(px)
+
+
+def calibra_scacchiera(pixels, cols: int, rows: int, square_mm: float) -> dict:
+    """Scala (px/mm) da una foto di scacchiera piana. cols/rows = angoli INTERNI.
+
+    Ritorna {px_per_mm, mm_per_px, rms_px, n_corners, cols, rows, square_mm,
+    image_width, image_height, scale_spread_pct, metodo, distorsione,
+    overlay_png (b64)}.
+    """
+    if cols < 2 or rows < 2:
+        raise CalibrazioneError("cols e rows (angoli interni) devono essere almeno 2")
+    if not (square_mm > 0 and math.isfinite(square_mm)):
+        raise CalibrazioneError("square_mm deve essere > 0")
+
+    frame = _gray_u8(pixels)
+    image = Image(frame)
+    try:
+        image_pts, world_pts = find_chessboard(image, (cols, rows), square_mm)
+    except RuntimeError as exc:
+        # find_chessboard solleva RuntimeError quando la scacchiera non c'e'
+        raise CalibrazioneError(
+            f"scacchiera {cols}x{rows} non trovata nell'immagine: {exc}") from exc
+    model = calibrate_planar(image, image_pts, world_pts)  # omografia pura
+
+    # Scala al centro della scacchiera (puo' non stare al centro immagine)
+    x0, y0 = image_pts.min(axis=0)
+    x1, y1 = image_pts.max(axis=0)
+    mm_per_px = model.pixel_size((x0 + x1) / 2.0, (y0 + y1) / 2.0)
+    if not (mm_per_px > 0 and math.isfinite(mm_per_px)):
+        raise CalibrazioneError("calibrazione degenere: scala non valida")
+    # Scarto massimo % della scala ai quattro angoli dell'area della scacchiera
+    # rispetto al centro: ottica telecentrica/piana ~ 0, prospettiva = grande.
+    spread = max(abs(model.pixel_size(x, y) - mm_per_px) / mm_per_px * 100.0
+                 for x in (x0, x1) for y in (y0, y1))
+
+    # Overlay: angoli disegnati sull'immagine (PNG base64)
+    bgr = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
+    cv2.drawChessboardCorners(
+        bgr, (cols, rows), image_pts.reshape(-1, 1, 2).astype(np.float32), True)
+    ok, png = cv2.imencode(".png", bgr)
+    if not ok:
+        raise RuntimeError("PNG dell'overlay non codificabile")
+
+    h, w = frame.shape
+    return {
+        "px_per_mm": 1.0 / mm_per_px,
+        "mm_per_px": mm_per_px,
+        "rms_px": float(model.rms_reprojection),
+        "n_corners": int(len(image_pts)),
+        "cols": int(cols),
+        "rows": int(rows),
+        "square_mm": float(square_mm),
+        "image_width": int(w),
+        "image_height": int(h),
+        "scale_spread_pct": float(spread),
+        "metodo": "planare",  # #84: il metodo con cols/rows resta quello di prima
+        "distorsione": False,
+        "overlay_png": base64.b64encode(png.tobytes()).decode("ascii"),
+    }
+
+
+# ---- #84: calibrazione densa (scacchiera che riempie il campo, griglia non nota)
+
+# #84: findChessboardCornersSBWithMeta (verificato su opencv 5.0.0) su una scacchiera
+# grande quanto l'immagine trova solo frammenti (2064x1544 con quadrati da 40 px:
+# 5x5, 28x6...). Per questo la griglia si cerca qui: sellini della Hessiana a piu'
+# scale + crescita del reticolo; poi cornerSubPix.
+_SIGME = (1.5, 2.2, 3.2, 4.5, 6.5, 9.0, 13.0)  # scale dei sellini (passo ~ 5..120 px)
+_MAX_CANDIDATI = 6000
+
+
+def _candidati(gray: np.ndarray, sigma: float) -> np.ndarray:
+    """Massimi locali del 'selliness' (-det Hessiana) = angoli di scacchiera, (n,2) x,y."""
+    b = cv2.GaussianBlur(gray.astype(np.float32), (0, 0), sigma)
+    ixx = cv2.Sobel(b, cv2.CV_32F, 2, 0, ksize=3)
+    iyy = cv2.Sobel(b, cv2.CV_32F, 0, 2, ksize=3)
+    ixy = cv2.Sobel(b, cv2.CV_32F, 1, 1, ksize=3)
+    r = ixy * ixy - ixx * iyy  # >0 solo dove l'immagine ha un sellino
+    massimo = float(r.max())
+    if massimo <= 0:
+        return np.zeros((0, 2))
+    k = 2 * int(math.ceil(1.5 * sigma)) + 1
+    picchi = (r >= cv2.dilate(r, np.ones((k, k), np.uint8))) & (r > 0.1 * massimo)
+    ys, xs = np.nonzero(picchi)
+    if len(xs) > _MAX_CANDIDATI:  # tiene i piu' forti
+        forti = np.argsort(r[ys, xs])[::-1][:_MAX_CANDIDATI]
+        ys, xs = ys[forti], xs[forti]
+    return np.stack([xs, ys], axis=1).astype(np.float64)
+
+
+def _e_angolo_x(lisc: np.ndarray, delta: float, p: np.ndarray, u: np.ndarray, v: np.ndarray) -> bool:
+    """True se attorno a p i quattro quadranti alternano chiaro/scuro (vero angolo X).
+
+    Scarta le giunzioni a L/T al bordo della scacchiera (3 quadranti uguali), che
+    il selliness da solo accetta e che spostano la griglia.
+    """
+    h, w = lisc.shape
+    campioni = []
+    for q in (0.25 * (u + v), -0.25 * (u + v), 0.25 * (u - v), -0.25 * (u - v)):
+        x, y = int(round(p[0] + q[0])), int(round(p[1] + q[1]))
+        if not (0 <= x < w and 0 <= y < h):
+            return False
+        campioni.append(float(lisc[y, x]))
+    s1, s2, t1, t2 = campioni
+    return (min(s1, s2) > max(t1, t2) + delta) or (max(s1, s2) < min(t1, t2) - delta)
+
+
+def _cresci_reticolo(pts: np.ndarray, centro: tuple[float, float],
+                     lisc: np.ndarray, delta: float) -> dict | None:
+    """Assegna un indice (riga, colonna) ai candidati che stanno su un reticolo.
+
+    Parte dal candidato piu' vicino al centro, ricava i due vettori di passo dai
+    vicini e cresce a macchia d'olio: la base si aggiorna a ogni passo, quindi
+    segue una distorsione lenta. Ritorna {(i, j): indice candidato} o None.
+    """
+    if len(pts) < 9:
+        return None
+    seme = int(np.argmin(np.hypot(pts[:, 0] - centro[0], pts[:, 1] - centro[1])))
+    d = np.hypot(pts[:, 0] - pts[seme, 0], pts[:, 1] - pts[seme, 1])
+    vicini = np.argsort(d)[1:9]
+    u = pts[vicini[0]] - pts[seme]
+    lu = float(np.hypot(*u))
+    v = None
+    for k in vicini[1:]:
+        w = pts[k] - pts[seme]
+        lw = float(np.hypot(*w))
+        # il secondo vettore: quasi ortogonale al primo e di lunghezza simile
+        if lu > 0 and lw > 0 and abs(float(u @ w)) / (lu * lw) < 0.4 and lw < 1.5 * lu:
+            v = w
+            break
+    if v is None or lu < 3:
+        return None
+    posto = {(0, 0): seme}
+    indice = {seme: (0, 0)}
+    basi = {seme: (u, v)}
+    coda = deque([seme])
+    while coda:
+        a = coda.popleft()
+        i, j = indice[a]
+        u, v = basi[a]
+        tol = 0.3 * min(float(np.hypot(*u)), float(np.hypot(*v)))
+        for di, dj, vec in ((0, 1, u), (0, -1, -u), (1, 0, v), (-1, 0, -v)):
+            if (i + di, j + dj) in posto:
+                continue
+            prev = pts[a] + vec
+            dist = np.hypot(pts[:, 0] - prev[0], pts[:, 1] - prev[1])
+            b = int(np.argmin(dist))
+            if dist[b] > tol or b in indice:
+                continue
+            if not _e_angolo_x(lisc, delta, pts[b], u, v):  # niente L/T del bordo
+                continue
+            posto[(i + di, j + dj)] = b
+            indice[b] = (i + di, j + dj)
+            reale = pts[b] - pts[a]
+            basi[b] = (reale * dj, v) if dj else (u, reale * di)  # base locale aggiornata
+            coda.append(b)
+    return posto
+
+
+def _rettangolo_pieno(posto: dict) -> tuple[int, int, int, int] | None:
+    """Il rettangolo di indici tutto occupato di area massima: (i0, j0, righe, colonne)."""
+    if not posto:
+        return None
+    i_min = min(i for i, _ in posto)
+    j_min = min(j for _, j in posto)
+    nr = max(i for i, _ in posto) - i_min + 1
+    nc = max(j for _, j in posto) - j_min + 1
+    m = np.zeros((nr, nc), bool)
+    for (i, j) in posto:
+        m[i - i_min, j - j_min] = True
+    migliore = (0, 0, 0, 0)
+    alt = np.zeros(nc, int)
+    for r in range(nr):  # istogramma delle altezze + pila, O(righe*colonne)
+        alt = np.where(m[r], alt + 1, 0)
+        pila: list[int] = []
+        for c in range(nc + 1):
+            h = int(alt[c]) if c < nc else 0
+            while pila and alt[pila[-1]] >= h:
+                altezza = int(alt[pila.pop()])
+                sx = pila[-1] + 1 if pila else 0
+                larg = c - sx
+                if altezza * larg > migliore[2] * migliore[3]:
+                    migliore = (r - altezza + 1 + i_min, sx + j_min, altezza, larg)
+            pila.append(c)
+    return migliore if migliore[2] * migliore[3] else None
+
+
+def _orienta(g: np.ndarray) -> np.ndarray:
+    """Riordina (nr,nc,2) con colonne verso destra e righe verso il basso."""
+    a = (g[:, -1] - g[:, 0]).mean(axis=0)  # direzione dell'indice di colonna
+    b = (g[-1, :] - g[0, :]).mean(axis=0)  # direzione dell'indice di riga
+    if abs(b[0]) > abs(a[0]):  # assi scambiati (scacchiera ruotata di ~90 gradi)
+        g = g.transpose(1, 0, 2)
+        a, b = b, a
+    if a[0] < 0:
+        g = g[:, ::-1]
+    if b[1] < 0:
+        g = g[::-1]
+    return np.ascontiguousarray(g)
+
+
+def _passo_mediano(g: np.ndarray) -> float:
+    """Distanza mediana (px) fra corner adiacenti."""
+    passi = np.concatenate([np.diff(g, axis=1).reshape(-1, 2), np.diff(g, axis=0).reshape(-1, 2)])
+    return float(np.median(np.hypot(passi[:, 0], passi[:, 1])))
+
+
+def _raffina(img: np.ndarray, pts: np.ndarray, passo: float) -> np.ndarray:
+    """cornerSubPix su (n,2) con finestra ~0.3 passo, ristretta per chi sta vicino al bordo.
+
+    Una finestra che esce dall'immagine vede il bordo replicato e sposta il corner
+    di ~1 px (visto sull'ultima colonna di una scacchiera a 14 px dal bordo): per
+    questi punti si usa la finestra piu' grande che sta dentro; sotto 3 px resta
+    la posizione grezza.
+    """
+    h, w = img.shape
+    out = pts.astype(np.float32).copy()
+    win = int(min(20, max(3, 0.3 * passo)))
+    dentro = np.minimum.reduce([out[:, 0], w - 1 - out[:, 0], out[:, 1], h - 1 - out[:, 1]])
+    per_punto = np.minimum(win, np.floor(dentro).astype(int) - 2)
+    crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 40, 0.001)
+    for wi in np.unique(per_punto[per_punto >= 3]):
+        sel = per_punto == wi
+        out[sel] = cv2.cornerSubPix(img, out[sel].reshape(-1, 1, 2).copy(),
+                                    (int(wi), int(wi)), (-1, -1), crit).reshape(-1, 2)
+    return out
+
+
+def _trova_griglia(frame: np.ndarray) -> np.ndarray:
+    """Griglia di angoli (n_righe, n_colonne, 2) x,y, in ordine di riga dall'alto."""
+    h, w = frame.shape
+    migliore = None
+    lisc = cv2.GaussianBlur(frame.astype(np.float32), (0, 0), 1.0)
+    p5, p95 = np.percentile(frame, (5, 95))
+    delta = 0.25 * float(p95 - p5)  # contrasto minimo fra quadranti opposti
+    for sigma in _SIGME:
+        pts = _candidati(frame, sigma)
+        posto = _cresci_reticolo(pts, (w / 2.0, h / 2.0), lisc, delta)
+        rett = _rettangolo_pieno(posto) if posto else None
+        if rett is None:
+            continue
+        i0, j0, nr, nc = rett
+        if nr < 3 or nc < 3:
+            continue
+        if migliore is not None and nr * nc < 0.5 * migliore[0] * migliore[1]:
+            break  # oltre il picco: le scale piu' grosse fondono gli angoli
+        if migliore is None or nr * nc > migliore[0] * migliore[1]:
+            g = np.array([[pts[posto[(i0 + i, j0 + j)]] for j in range(nc)]
+                          for i in range(nr)])
+            migliore = (nr, nc, g)
+    if migliore is None:
+        raise CalibrazioneError(
+            "griglia della scacchiera non trovata: serve una scacchiera nitida "
+            "che riempia il campo")
+    g = _orienta(migliore[2])
+    nr, nc, _ = g.shape
+    passo = _passo_mediano(g)
+    # sub-pixel: finestra proporzionale al passo, abbastanza piccola da non vedere i vicini
+    grezzi = g.reshape(-1, 2).astype(np.float32)
+    raff = _raffina(frame, grezzi, passo)
+    spostati = np.hypot(*(raff - grezzi).T) > 0.3 * passo
+    raff[spostati] = grezzi[spostati]  # un raffinamento che scappa e' peggio del grezzo
+    return raff.reshape(nr, nc, 2).astype(np.float64)
+
+
+def _estrapola(g: np.ndarray, k: int, prima: bool) -> np.ndarray:
+    """Aggiunge k colonne (asse 1) per estrapolazione lineare, prima o dopo."""
+    if k <= 0:
+        return g
+    if prima:
+        passo = g[:, 0] - g[:, 1]
+        extra = np.stack([g[:, 0] + m * passo for m in range(k, 0, -1)], axis=1)
+        return np.concatenate([extra, g], axis=1)
+    passo = g[:, -1] - g[:, -2]
+    extra = np.stack([g[:, -1] + m * passo for m in range(1, k + 1)], axis=1)
+    return np.concatenate([g, extra], axis=1)
+
+
+def _estendi_asse(g: np.ndarray, lungh: int, c: int, passo: float,
+                  grid_step: int) -> tuple[np.ndarray, int]:
+    """Estende la griglia (asse 1) fino a coprire l'immagine; ritorna (griglia, k_prima).
+
+    `c` e' la coordinata (0 = x, 1 = y) e `lungh` la dimensione dell'immagine su
+    quell'asse. `from_grid` (crop_domain=False) tiene costante la mappa fuori
+    dalla griglia: senza anelli in piu' i bordi dell'immagine raddrizzata
+    sarebbero sbavati.
+    """
+    margine = max(0.0, float(g[:, 0, c].min()))
+    k_pre = int(math.ceil(margine / passo)) + 1
+    g = _estrapola(g, k_pre, True)
+    offset = int(g[0, 0, c])  # lo stesso int() che usa from_grid
+    # colonne totali perche' l'ultimo nodo, a passo grid_step, superi il bordo
+    servono = int(math.ceil((lungh - 1 - offset) / grid_step)) + 2
+    g = _estrapola(g, max(0, servono - g.shape[1]), False)
+    return g, k_pre
+
+
+class MappaPronta(NamedTuple):
+    """Mappa gia' convertita in virgola fissa per un cv2.remap veloce (#84)."""
+    map1: np.ndarray
+    map2: np.ndarray
+    pixel_size: float
+    shape: tuple  # (altezza, larghezza) dei frame per cui vale
+
+
+def _prepara_mappa(mappa: DistortionMap) -> MappaPronta:
+    # CV_16SC2: remap bilineare in virgola fissa, piu' veloce di float32 su 5 MP
+    m1, m2 = cv2.convertMaps(mappa.map_col, mappa.map_row, cv2.CV_16SC2)
+    return MappaPronta(m1, m2, float(mappa.pixel_size), mappa.shape)
+
+
+def raddrizza(frame: np.ndarray, mappa: MappaPronta) -> np.ndarray | None:
+    """Frame raddrizzato, o None se le dimensioni non sono quelle della calibrazione."""
+    if frame.shape[:2] != tuple(mappa.shape):
+        return None
+    return cv2.remap(frame, mappa.map1, mappa.map2, cv2.INTER_LINEAR,
+                     borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=0)
+
+
+def calibra_scacchiera_densa(pixels, square_mm: float) -> tuple[dict, DistortionMap]:
+    """Calibra da UNA foto di scacchiera densa (riempie il campo). Input: solo square_mm.
+
+    Ritorna (risultato, mappa). Risultato: {px_per_mm, mm_per_px (dell'immagine
+    RADDRIZZATA), rms_px, residuo_rms_px, residuo_max_px, n_corners, cols, rows,
+    square_mm, image_width, image_height, scale_spread_pct (0: la mappa uniforma
+    la scala), copertura_pct, metodo, distorsione, overlay_png (b64)}.
+    """
+    if not (square_mm > 0 and math.isfinite(square_mm)):
+        raise CalibrazioneError("square_mm deve essere > 0")
+    frame = _gray_u8(pixels)
+    h, w = frame.shape
+    g = _trova_griglia(frame)
+    nr, nc, _ = g.shape
+    passo = _passo_mediano(g)
+    grid_step = int(round(passo))
+    if grid_step < 2:
+        raise CalibrazioneError("calibrazione degenere: passo della griglia troppo piccolo")
+
+    # anelli in piu' ai bordi (x e poi y), poi la mappa dai punti estesi
+    e, kl = _estendi_asse(g, w, 0, passo, grid_step)
+    et, kt = _estendi_asse(e.transpose(1, 0, 2), h, 1, passo, grid_step)
+    e = et.transpose(1, 0, 2)
+    try:
+        mappa = DistortionMap.from_grid(
+            e[..., 0].ravel(), e[..., 1].ravel(), e.shape[1], e.shape[0],
+            image_size=(w, h), grid_step=grid_step, crop_domain=False,
+            grid_step_measure=square_mm)
+    except ValueError as exc:
+        raise CalibrazioneError(f"mappa di distorsione non costruibile: {exc}") from exc
+    mm_per_px = float(mappa.pixel_size)
+    if not (mm_per_px > 0 and math.isfinite(mm_per_px)):
+        raise CalibrazioneError("calibrazione degenere: scala non valida")
+
+    # qualita': si raddrizza la stessa foto e si rilegge ogni corner nel punto ideale
+    off_c, off_r = int(e[0, 0, 0]), int(e[0, 0, 1])
+    ideali = np.array([[(off_c + (kl + j) * grid_step, off_r + (kt + i) * grid_step)
+                        for j in range(nc)] for i in range(nr)], np.float32).reshape(-1, 1, 2)
+    rett = cv2.remap(frame, mappa.map_col, mappa.map_row, cv2.INTER_LINEAR,
+                     borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=0)
+    # solo i corner ideali dentro l'immagine raddrizzata (cornerSubPix rifiuta quelli fuori)
+    xy = ideali.reshape(-1, 2)
+    dentro = (xy[:, 0] >= 1) & (xy[:, 0] <= w - 2) & (xy[:, 1] >= 1) & (xy[:, 1] <= h - 2)
+    if int(dentro.sum()) < 4:
+        raise CalibrazioneError("griglia raddrizzata fuori dall'immagine: calibrazione non verificabile")
+    ideali = ideali[dentro].reshape(-1, 2)
+    letti = _raffina(rett, ideali, grid_step)
+    scarto = (letti - ideali).astype(np.float64)
+    scarto -= np.median(scarto, axis=0)  # int() dell'offset sposta tutto di una traslazione
+    dist = np.hypot(scarto[:, 0], scarto[:, 1])
+    residuo_max = float(dist.max())
+    residuo_rms = float(math.sqrt(float((dist ** 2).mean())))
+
+    # copertura: area del quadrilatero dei quattro angoli esterni / area immagine
+    quad = np.array([g[0, 0], g[0, -1], g[-1, -1], g[-1, 0]], np.float32)
+    copertura = float(cv2.contourArea(quad)) / float(w * h) * 100.0
+
+    # overlay: corner trovati sull'originale (ridotto a max 1600 px: 5 MP in PNG pesano)
+    f = min(1.0, 1600.0 / w)
+    bgr = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
+    pts = g.reshape(-1, 1, 2).astype(np.float32)
+    if f < 1.0:
+        bgr = cv2.resize(bgr, None, fx=f, fy=f, interpolation=cv2.INTER_AREA)
+        pts = pts * np.float32(f)
+    cv2.drawChessboardCorners(bgr, (nc, nr), pts, True)
+    ok, png = cv2.imencode(".png", bgr)
+    if not ok:
+        raise RuntimeError("PNG dell'overlay non codificabile")
+
+    return {
+        "px_per_mm": 1.0 / mm_per_px,
+        "mm_per_px": mm_per_px,
+        "rms_px": residuo_rms,
+        "residuo_rms_px": residuo_rms,
+        "residuo_max_px": residuo_max,
+        "n_corners": int(nr * nc),
+        "cols": int(nc),
+        "rows": int(nr),
+        "square_mm": float(square_mm),
+        "image_width": int(w),
+        "image_height": int(h),
+        "scale_spread_pct": 0.0,
+        "copertura_pct": copertura,
+        "metodo": "densa",
+        "distorsione": True,
+        "overlay_png": base64.b64encode(png.tobytes()).decode("ascii"),
+    }, mappa
+
+
+def ora_iso() -> str:
+    return datetime.now(timezone.utc).isoformat(timespec="seconds")
+
+
+class Archivio:
+    """Un JSON per sorgente in `cartella`; nome file dalla sorgente ripulito.
+
+    #84: se la calibrazione e' densa, accanto al JSON sta la mappa (stesso nome,
+    .npz); `leggi_mappa` la tiene in memoria finche' il file non cambia.
+    """
+
+    def __init__(self, cartella: Path | str):
+        self.cartella = Path(cartella)
+        self._cache: dict = {}  # percorso .npz -> (mtime_ns, MappaPronta)
+        self._lock = threading.Lock()
+
+    def _file(self, sorgente: str) -> Path:
+        # caratteri sicuri + hash dell'originale: due sorgenti diverse non si pestano
+        pulito = re.sub(r"[^A-Za-z0-9._-]+", "_", sorgente).strip("._") or "sorgente"
+        sigla = hashlib.sha1(sorgente.encode("utf-8")).hexdigest()[:8]
+        return self.cartella / f"{pulito[:60]}-{sigla}.json"
+
+    def _file_mappa(self, sorgente: str) -> Path:
+        return self._file(sorgente).with_suffix(".npz")  # #84 stesso nome del JSON
+
+    def leggi(self, sorgente: str) -> dict | None:
+        try:
+            return json.loads(self._file(sorgente).read_text(encoding="utf-8"))
+        except (OSError, ValueError):
+            return None  # assente o illeggibile = non calibrata
+
+    def salva(self, sorgente: str, dati: dict, mappa: DistortionMap | None = None) -> None:
+        destinazione = self._file(sorgente)
+        self.cartella.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        # #84: prima la mappa (o la rimozione di una vecchia), poi il JSON che la dichiara
+        if mappa is not None:
+            self._salva_mappa(sorgente, mappa)
+        else:
+            self._togli_mappa(sorgente)  # ricalibrazione planare: la vecchia mappa non vale piu'
+        # scrittura atomica: file temporaneo nella stessa cartella, poi replace
+        fd, tmp = tempfile.mkstemp(dir=self.cartella, suffix=".tmp")
+        try:
+            with os.fdopen(fd, "w", encoding="utf-8") as f:
+                json.dump(dati, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+            os.replace(tmp, destinazione)
+        except BaseException:
+            try:
+                os.unlink(tmp)
+            except OSError:
+                pass
+            raise
+
+    def _salva_mappa(self, sorgente: str, mappa: DistortionMap) -> None:
+        destinazione = self._file_mappa(sorgente)
+        fd, tmp = tempfile.mkstemp(dir=self.cartella, suffix=".tmp.npz")  # .npz: numpy non aggiunge nulla
+        os.close(fd)
+        try:
+            mappa.save(tmp)
+            os.replace(tmp, destinazione)  # atomica come il JSON
+        except BaseException:
+            try:
+                os.unlink(tmp)
+            except OSError:
+                pass
+            raise
+        with self._lock:
+            self._cache.pop(str(destinazione), None)
+
+    def _togli_mappa(self, sorgente: str) -> None:
+        destinazione = self._file_mappa(sorgente)
+        try:
+            destinazione.unlink()
+        except FileNotFoundError:
+            pass
+        with self._lock:
+            self._cache.pop(str(destinazione), None)
+
+    def leggi_mappa(self, sorgente: str) -> MappaPronta | None:
+        """La mappa salvata, pronta per `raddrizza`; None se la sorgente non ne ha una."""
+        percorso = self._file_mappa(sorgente)
+        chiave = str(percorso)
+        try:
+            mtime = percorso.stat().st_mtime_ns
+        except OSError:
+            with self._lock:
+                self._cache.pop(chiave, None)
+            return None
+        with self._lock:
+            voce = self._cache.get(chiave)
+            if voce is not None and voce[0] == mtime:
+                return voce[1]
+        try:
+            pronta = _prepara_mappa(DistortionMap.load(percorso))
+        except (OSError, ValueError, KeyError):
+            return None  # illeggibile = nessuna correzione
+        with self._lock:
+            self._cache[chiave] = (mtime, pronta)
+        return pronta
+
+    def elimina(self, sorgente: str) -> None:
+        try:
+            self._file(sorgente).unlink()
+        except FileNotFoundError:
+            pass
+        self._togli_mappa(sorgente)  # #84 toglie anche la mappa

scripts/calibrazione_pagina.py

@@ -0,0 +1,231 @@
+"""Pagina HTML della calibrazione a scacchiera (servita da camera_service su /calibrazione, #83).
+
+Cosa fa: una pagina sola, autonoma e offline (niente CDN, JS e CSS inline), in
+italiano. Parla con le rotte dello stesso servizio (/camera/sources,
+/camera/calibration, /camera/calibrate).
+#84: calibrazione densa, un solo dato dell'operatore (lato dello scacco in mm):
+scacchiera che riempie il campo, griglia trovata da sola, mappa di distorsione.
+Dipende da: niente. E' una stringa, cosi' il pacchetto compilato non ha file dati.
+"""
+
+PAGINA = """<!doctype html>
+<html lang="it">
+<head>
+<meta charset="utf-8">
+<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
+<title>Calibrazione camera</title>
+<style>
+  body { font-family: system-ui, sans-serif; margin: 0; background: #f3f4f6; color: #1f2937; }
+  main { max-width: 960px; margin: 0 auto; padding: 16px; }
+  h1 { font-size: 1.4rem; margin: 0 0 12px; }
+  .scheda { background: #fff; border: 1px solid #d1d5db; border-radius: 8px; padding: 14px; margin-bottom: 14px; }
+  label { display: block; font-size: .85rem; margin-bottom: 4px; color: #4b5563; }
+  select, input[type=number] { padding: 6px 8px; font-size: 1rem; border: 1px solid #9ca3af; border-radius: 6px; }
+  .riga { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 12px; align-items: flex-end; }
+  button { padding: 8px 14px; font-size: 1rem; border: 0; border-radius: 6px; background: #2563eb; color: #fff; cursor: pointer; }
+  button.secondario { background: #6b7280; }
+  button.pericolo { background: #b91c1c; }
+  button:disabled { opacity: .5; cursor: default; }
+  .messaggio { margin-top: 10px; font-weight: 600; }
+  .errore { color: #b91c1c; }
+  .ok { color: #15803d; }
+  table { border-collapse: collapse; }
+  td { padding: 3px 14px 3px 0; }
+  td:first-child { color: #4b5563; }
+  img { max-width: 100%; border: 1px solid #d1d5db; border-radius: 6px; margin-top: 8px; }
+  .avviso { color: #92400e; }
+</style>
+</head>
+<body>
+<main>
+  <h1>Calibrazione camera con scacchiera</h1>
+
+  <div class="scheda">
+    <div class="riga">
+      <div><label for="sorgente">Sorgente</label><select id="sorgente"></select></div>
+      <div><label for="quadrato">Lato dello scacco (mm)</label><input id="quadrato" type="number" min="0.001" step="any" value="2"></div>
+    </div>
+    <p style="font-size:.85rem;color:#4b5563;margin:10px 0 0">
+      Servono una scacchiera che riempie tutto il campo della camera, piana, ferma e ben illuminata, e il lato di uno scacco.
+      La griglia si trova da sola; il risultato corregge anche la distorsione dell'ottica.</p>
+  </div>
+
+  <div class="scheda">
+    <div class="riga">
+      <button id="acquisisci">Acquisisci e calibra</button>
+      <div><label for="file">oppure un file immagine</label><input id="file" type="file" accept="image/*"></div>
+      <button id="carica" class="secondario">Carica immagine e calibra</button>
+    </div>
+    <div id="messaggio" class="messaggio"></div>
+  </div>
+
+  <div class="scheda" id="risultato" hidden>
+    <strong>Risultato del calcolo</strong>
+    <table id="tabella"></table>
+    <div id="avviso" class="avviso"></div>
+    <div class="riga" style="margin-top:10px">
+      <button id="salva">Salva</button>
+      <span style="font-size:.85rem;color:#4b5563">Da camera, salvando si acquisisce e si calcola di nuovo: tenere la scacchiera ferma.</span>
+    </div>
+    <img id="overlay" alt="Angoli trovati sulla scacchiera">
+  </div>
+
+  <div class="scheda">
+    <strong>Calibrazione salvata</strong>
+    <div id="stato">-</div>
+    <div class="riga" style="margin-top:10px">
+      <button id="elimina" class="pericolo" disabled>Elimina</button>
+    </div>
+  </div>
+</main>
+
+<script>
+"use strict";
+var $ = function (id) { return document.getElementById(id); };
+var ultimo = null;  // ultimo calcolo, per «Salva»
+
+function messaggio(testo, classe) {
+  var m = $("messaggio");
+  m.textContent = testo || "";
+  m.className = "messaggio " + (classe || "");
+}
+
+function numero(v, cifre) { return Number(v).toFixed(cifre); }
+
+function righe(d) {
+  return [
+    ["Scala", numero(d.px_per_mm, 4) + " px/mm (" + numero(d.mm_per_px, 5) + " mm/px)"],
+    ["Metodo", d.metodo !== "densa" ? "planare (senza correzione della distorsione)" : "densa (immagine raddrizzata)"],
+    ["Griglia trovata", d.cols + " x " + d.rows + " angoli (" + d.n_corners + ")"]
+  ].concat(d.metodo !== "densa" ? [
+    ["Errore di riproiezione (RMS)", numero(d.rms_px, 3) + " px"],
+    ["Variazione di scala nell'area", numero(d.scale_spread_pct, 2) + " %"]
+  ] : [
+    ["Residuo massimo", numero(d.residuo_max_px, 3) + " px"],
+    ["Residuo RMS", numero(d.residuo_rms_px, 3) + " px"],
+    ["Copertura del campo", numero(d.copertura_pct, 1) + " %"]
+  ]).concat([
+    ["Lato dello scacco", d.square_mm + " mm"],
+    ["Immagine", d.image_width + " x " + d.image_height + " px"]
+  ]);
+}
+
+function tabella(el, d) {
+  el.textContent = "";
+  righe(d).forEach(function (r) {
+    var tr = document.createElement("tr");
+    r.forEach(function (c) {
+      var td = document.createElement("td");
+      td.textContent = c;
+      tr.appendChild(td);
+    });
+    el.appendChild(tr);
+  });
+}
+
+async function dettaglio(risposta) {
+  try { var j = await risposta.json(); return j.detail || JSON.stringify(j); }
+  catch (e) { return "errore " + risposta.status; }
+}
+
+async function caricaSorgenti() {
+  var sel = $("sorgente");
+  try {
+    var r = await fetch("/camera/sources");
+    var j = await r.json();
+    (j.sources || []).forEach(function (s) {
+      var o = document.createElement("option");
+      o.value = s.name;
+      o.textContent = s.label || s.name;
+      sel.appendChild(o);
+    });
+  } catch (e) { messaggio("Elenco delle sorgenti non disponibile.", "errore"); }
+  if (!sel.options.length) messaggio("Nessuna sorgente camera trovata.", "errore");
+  aggiornaStato();
+}
+
+async function aggiornaStato() {
+  var sorgente = $("sorgente").value;
+  var stato = $("stato");
+  $("elimina").disabled = true;
+  if (!sorgente) { stato.textContent = "-"; return; }
+  var r = await fetch("/camera/calibration?source=" + encodeURIComponent(sorgente));
+  if (r.status === 404) { stato.textContent = "Sorgente non calibrata."; return; }
+  if (!r.ok) { stato.textContent = await dettaglio(r); return; }
+  var d = await r.json();
+  stato.textContent = "";
+  var t = document.createElement("table");
+  tabella(t, d);
+  var quando = document.createElement("div");
+  quando.textContent = "Calibrata il " + d.calibrated_at;
+  stato.appendChild(t);
+  stato.appendChild(quando);
+  $("elimina").disabled = false;
+}
+
+function parametri() {
+  return { quadrato: $("quadrato").value };
+}
+
+// avvisi sulla qualita' (solo calibrazione densa): copertura bassa o residuo alto
+function avvisi(d) {
+  var a = [];
+  if (d.metodo !== "densa") {
+    if (d.scale_spread_pct > 1) a.push("Attenzione: la scala varia di " + numero(d.scale_spread_pct, 2) + " % nell'area: scacchiera inclinata o ottica non telecentrica.");
+  } else {
+    if (d.copertura_pct < 70) a.push("Attenzione: la scacchiera copre solo il " + numero(d.copertura_pct, 1) + " % del campo (meno del 70 %): la correzione ai bordi non e' misurata.");
+    if (d.residuo_max_px > 0.5) a.push("Attenzione: residuo massimo " + numero(d.residuo_max_px, 3) + " px (oltre 0,5 px): scacchiera non piana, sfocata o con scacchi irregolari.");
+  }
+  return a.join(" ");
+}
+
+async function calcola(conFile, salva) {
+  var sorgente = $("sorgente").value;
+  if (!sorgente) { messaggio("Scegliere una sorgente.", "errore"); return; }
+  var p = parametri();
+  var f = new FormData();
+  f.append("source", sorgente);
+  f.append("square_mm", p.quadrato);
+  f.append("save", salva ? "true" : "false");
+  if (conFile) {
+    var file = $("file").files[0];
+    if (!file) { messaggio("Scegliere un file immagine.", "errore"); return; }
+    f.append("image", file);
+  }
+  messaggio("Calcolo in corso...", "");
+  ["acquisisci", "carica", "salva"].forEach(function (i) { $(i).disabled = true; });
+  try {
+    var r = await fetch("/camera/calibrate", { method: "POST", body: f });
+    if (!r.ok) { messaggio(await dettaglio(r), "errore"); return; }
+    var d = await r.json();
+    ultimo = { conFile: conFile, dati: d };
+    tabella($("tabella"), d);
+    $("overlay").src = "data:image/png;base64," + d.overlay_png;
+    $("avviso").textContent = avvisi(d);
+    $("risultato").hidden = false;
+    messaggio(d.saved ? "Calibrazione salvata." : "Calibrazione riuscita: controllare e salvare.", "ok");
+    if (d.saved) aggiornaStato();
+  } catch (e) {
+    messaggio("Servizio non raggiungibile.", "errore");
+  } finally {
+    ["acquisisci", "carica", "salva"].forEach(function (i) { $(i).disabled = false; });
+  }
+}
+
+$("acquisisci").onclick = function () { calcola(false, false); };
+$("carica").onclick = function () { calcola(true, false); };
+// «Salva» rifa il calcolo con save=true sulla stessa origine (altra acquisizione se da camera)
+$("salva").onclick = function () { calcola(ultimo ? ultimo.conFile : false, true); };
+$("elimina").onclick = async function () {
+  var sorgente = $("sorgente").value;
+  if (!confirm("Eliminare la calibrazione salvata di " + sorgente + "?")) return;
+  var r = await fetch("/camera/calibration?source=" + encodeURIComponent(sorgente), { method: "DELETE" });
+  messaggio(r.ok ? "Calibrazione eliminata." : await dettaglio(r), r.ok ? "ok" : "errore");
+  aggiornaStato();
+};
+$("sorgente").onchange = aggiornaStato;
+caricaSorgenti();
+</script>
+</body>
+</html>
+"""

scripts/camera_service.py

@@ -4,19 +4,44 @@ Cosa fa: espone via HTTP l'acquisizione di una camera (vs-camera: GigE/GenTL,
 OpenCV, cartella di immagini) con lo stesso contratto di `vs-gui`, ma solo
 `grab` (copiato da TieVision-Studio, src/visionsuite/gui/server.py):
   GET  /camera/sources   -> {"sources": [{name, kind, label}]}
-  POST /camera/grab      json {source, trigger="continuo", timeout_ms=5000} -> PNG
+  POST /camera/grab      json {source, trigger="continuo", timeout_ms=5000,
+                               grezzo=false} -> PNG
+         #84: se la sorgente ha una mappa di distorsione salvata il frame esce
+         raddrizzato (header X-Raddrizzato: si|no); "grezzo": true lo dà com'è.
 Errori: 400 parametri, 404 sorgente inesistente, 503 guasto camera, 504 timeout.
+
+Calibrazione a scacchiera per sorgente (#83, logica in scripts/calibrazione.py):
+  GET    /camera/calibration?source=<src> -> 200 {source, px_per_mm, mm_per_px,
+         rms_px, n_corners, cols, rows, square_mm, image_width, image_height,
+         scale_spread_pct, calibrated_at} | 404 "sorgente non calibrata"
+  POST   /camera/calibrate  multipart: source, square_mm, image (file, opzionale:
+         senza, grab GREZZO dalla sorgente), save=false, cols/rows (opzionali).
+         #84: SENZA cols/rows = calibrazione densa (default): una foto di
+         scacchiera che riempie il campo, griglia trovata da sola, mappa di
+         distorsione salvata accanto al JSON (.npz); mm/px e px/mm sono quelli
+         dell'immagine RADDRIZZATA. CON cols/rows (angoli interni) = metodo
+         planare di prima. Campi: quelli di C1 + overlay_png (b64) + saved +
+         metodo ("densa"|"planare"), distorsione (bool) e, per la densa,
+         residuo_rms_px, residuo_max_px, copertura_pct;
+         422 scacchiera non trovata o parametri invalidi
+  DELETE /camera/calibration?source=<src> -> 204 (toglie JSON e mappa)
+  GET    /calibrazione -> pagina HTML autonoma (offline) per fare tutto a mano
+Il risultato salvato sta in un JSON per sorgente in --config-dir (default
+%ProgramData%/Tielogic/TieMeasureFlow/acquisitore su Windows, ./acquisitore altrove).
+
 Serve perche' vs-gui ascolta solo su 127.0.0.1 e il container `client` non lo
 raggiunge; questo servizio permette di scegliere l'host di ascolto.
 
 Uso (dalla radice del repo):
   vendor/visionsuite/.venv/bin/python scripts/camera_service.py \
-      [--host 127.0.0.1] [--port 8765] [--folder <cartella immagini>]
+      [--host 127.0.0.1] [--port 8765] [--folder <cartella immagini>] \
+      [--config-dir <cartella calibrazioni>]
   --folder abilita la sorgente finta `camera:folder` (loop sulle immagini).
   Da Docker su Linux: --host 172.17.0.1 (gateway di docker0).
 
 Dipende da: venv di VisionSuite (`uv sync --all-packages` in vendor/visionsuite):
-vs-camera, fastapi, uvicorn, opencv.
+vs-camera, fastapi, uvicorn, opencv, python-multipart (rotta /camera/calibrate),
+visionsuite.calibration (vs-core).
 
 AVVERTENZA: nessuna autenticazione. Un --host diverso dal loopback espone la
 camera a chiunque raggiunga la porta: solo su rete isolata.
@@ -24,17 +49,26 @@ camera a chiunque raggiunga la porta: solo su rete isolata.
 from __future__ import annotations
 
 import argparse
+import os
+import sys
 import threading
 from contextlib import asynccontextmanager
 from pathlib import Path
 
 import cv2
-from fastapi import Body, FastAPI, HTTPException
-from fastapi.responses import Response
+import numpy as np
+from fastapi import Body, FastAPI, File, Form, HTTPException, UploadFile
+from fastapi.concurrency import run_in_threadpool  # #83: il grab bloccante fuori dall'event loop
+from fastapi.responses import HTMLResponse, Response
 
 from visionsuite.camera.camera_interface import CameraError, CameraGrabError
 from visionsuite.camera.sources import SourceNotFound, list_sources, open_source
 
+# #83: calibrazione e pagina stanno accanto a questo file (che non e' un pacchetto)
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent))
+import calibrazione  # noqa: E402
+from calibrazione_pagina import PAGINA  # noqa: E402
+
 _TRIGGER = ("continuo",)
 
 # errori noti di vs-camera (inglese) -> italiano; esatti, poi per prefisso
@@ -61,7 +95,18 @@ def _traduci(messaggio: str) -> str:
     return messaggio
 
 
-def create_app(folder: Path | str | None = None) -> FastAPI:
+def _config_dir_default() -> Path:
+    """#83: cartella delle calibrazioni salvate."""
+    if os.name == "nt":
+        base = os.environ.get("ProgramData") or "C:/ProgramData"
+        return Path(base) / "Tielogic" / "TieMeasureFlow" / "acquisitore"
+    return Path("acquisitore")
+
+
+def create_app(folder: Path | str | None = None,
+               config_dir: Path | str | None = None) -> FastAPI:
+    archivio = calibrazione.Archivio(config_dir if config_dir is not None
+                                     else _config_dir_default())  # #83
     aperte: dict = {}
     lock = threading.Lock()  # protegge SOLO i dizionari, mai un'apertura
     lock_sorgenti: dict = {}  # nome sorgente -> Lock che serializza apertura e grab
@@ -95,6 +140,24 @@ def create_app(folder: Path | str | None = None) -> FastAPI:
         return {"sources": [{"name": v.name, "kind": v.kind, "label": v.label}
                             for v in voci if v.kind in ("camera", "virtual")]}
 
+    def _grab(nome: str, timeout: int):
+        """Un frame dalla sorgente (apre e tiene aperta); errori camera -> HTTP."""
+        try:
+            with _lock_di(nome):  # solo questa sorgente; le altre non aspettano
+                with lock:
+                    sorgente = aperte.get(nome)
+                if sorgente is None:
+                    sorgente = open_source(nome, None, config=_config())
+                    with lock:
+                        aperte[nome] = sorgente
+                return sorgente.grab(timeout)
+        except SourceNotFound as e:
+            raise HTTPException(404, _traduci(str(e)))
+        except TimeoutError as e:
+            raise HTTPException(504, _traduci(str(e)) or "timeout")
+        except (CameraGrabError, CameraError) as e:
+            raise HTTPException(503, _traduci(str(e)))
+
     @app.post("/camera/grab")
     def camera_grab(corpo: dict = Body(default=None)):
         nome = corpo.get("source") if isinstance(corpo, dict) else None
@@ -104,28 +167,83 @@ def create_app(folder: Path | str | None = None) -> FastAPI:
         trigger = corpo.get("trigger", "continuo")
         if trigger not in _TRIGGER:
             raise HTTPException(400, "«trigger» supportato: solo continuo")
+        grezzo = corpo.get("grezzo", False)  # #84: true = frame non raddrizzato
+        if not isinstance(grezzo, bool):
+            raise HTTPException(400, "«grezzo» deve essere true o false")
         timeout = corpo.get("timeout_ms", 5000)
         if isinstance(timeout, bool) or not isinstance(timeout, int) or not 1 <= timeout <= 10000:
             raise HTTPException(400, "«timeout_ms» deve essere un intero fra 1 e 10000")
-        try:
-            with _lock_di(nome):  # solo questa sorgente; le altre non aspettano
-                with lock:
-                    sorgente = aperte.get(nome)
-                if sorgente is None:
-                    sorgente = open_source(nome, None, config=_config())
-                    with lock:
-                        aperte[nome] = sorgente
-                frame = sorgente.grab(timeout)
-        except SourceNotFound as e:
-            raise HTTPException(404, _traduci(str(e)))
-        except TimeoutError as e:
-            raise HTTPException(504, _traduci(str(e)) or "timeout")
-        except (CameraGrabError, CameraError) as e:
-            raise HTTPException(503, _traduci(str(e)))
+        frame = _grab(nome, timeout)  # #83: corpo estratto in _grab, invariato
+        raddrizzato = False
+        if not grezzo:  # #84: sorgente calibrata (densa) -> frame raddrizzato dalla mappa in cache
+            mappa = archivio.leggi_mappa(nome)
+            if mappa is not None:
+                corretto = calibrazione.raddrizza(frame, mappa)
+                if corretto is not None:  # None = dimensioni diverse da quelle calibrate
+                    frame, raddrizzato = corretto, True
         ok, buf = cv2.imencode(".png", frame)
         if not ok:
             raise HTTPException(500, "codifica PNG fallita")
-        return Response(buf.tobytes(), media_type="image/png")
+        return Response(buf.tobytes(), media_type="image/png",
+                        headers={"X-Raddrizzato": "si" if raddrizzato else "no"})
+
+    # ---- #83: calibrazione a scacchiera per sorgente
+
+    def _sorgente(valore) -> str:
+        if not isinstance(valore, str) or not valore.strip():
+            raise HTTPException(400, "manca «source»")
+        return valore.strip()
+
+    @app.get("/camera/calibration")
+    def calibrazione_leggi(source: str = ""):
+        dati = archivio.leggi(_sorgente(source))
+        if dati is None:
+            raise HTTPException(404, "sorgente non calibrata")
+        return dati
+
+    @app.delete("/camera/calibration", status_code=204)
+    def calibrazione_elimina(source: str = ""):
+        archivio.elimina(_sorgente(source))
+        return Response(status_code=204)
+
+    @app.post("/camera/calibrate")
+    async def calibrazione_calcola(
+        source: str = Form(...),
+        square_mm: float = Form(...),
+        cols: int | None = Form(None),  # #84: opzionali, senza = calibrazione densa
+        rows: int | None = Form(None),
+        image: UploadFile | None = File(None),
+        save: bool = Form(False),
+    ):
+        nome = _sorgente(source)
+        contenuto = await image.read() if image is not None else b""
+        if contenuto:
+            frame = cv2.imdecode(np.frombuffer(contenuto, np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
+            if frame is None:
+                raise HTTPException(422, "l'immagine caricata non è leggibile")
+        else:
+            frame = await run_in_threadpool(_grab, nome, 5000)  # come /camera/grab (404/503/504)
+        if (cols is None) != (rows is None):
+            raise HTTPException(422, "cols e rows vanno indicati insieme (o nessuno dei due)")
+        mappa = None
+        try:
+            if cols is None:  # #84: densa, nessuna griglia da dichiarare
+                risultato, mappa = await run_in_threadpool(
+                    calibrazione.calibra_scacchiera_densa, frame, square_mm)
+            else:  # metodo planare di #83, invariato
+                risultato = calibrazione.calibra_scacchiera(frame, cols, rows, square_mm)
+        except calibrazione.CalibrazioneError as e:
+            raise HTTPException(422, str(e))
+        corpo = {"source": nome,
+                 **{k: v for k, v in risultato.items() if k != "overlay_png"},
+                 "calibrated_at": calibrazione.ora_iso()}
+        if save:
+            archivio.salva(nome, corpo, mappa)  # #84: la mappa (se densa) va in .npz accanto
+        return {**corpo, "overlay_png": risultato["overlay_png"], "saved": bool(save)}
+
+    @app.get("/calibrazione", response_class=HTMLResponse)
+    def calibrazione_pagina():
+        return HTMLResponse(PAGINA)
 
     return app
 
@@ -136,8 +254,10 @@ def main() -> None:
     p.add_argument("--host", default="127.0.0.1")
     p.add_argument("--port", type=int, default=8765)
     p.add_argument("--folder", default=None, help="cartella immagini per camera:folder")
+    p.add_argument("--config-dir", default=None,
+                   help="cartella delle calibrazioni salvate (default: ProgramData su Windows)")  # #83
     a = p.parse_args()
-    uvicorn.run(create_app(a.folder), host=a.host, port=a.port)
+    uvicorn.run(create_app(a.folder, a.config_dir), host=a.host, port=a.port)
 
 
 if __name__ == "__main__":

scripts/tests/test_calibrazione.py

@@ -0,0 +1,376 @@
+"""Test della calibrazione dell'acquisitore (#83): logica pura e rotte di camera_service.
+
+Uso: dalla radice, `uv run --python 3.13 --extra vision-worker --extra dev
+--with-editable vendor/visionsuite/packages/vs-camera pytest scripts/tests -q`
+(o il venv di VisionSuite come per test_camera_service.py).
+"""
+import base64
+import importlib.util
+import json
+from pathlib import Path
+
+import cv2
+import numpy as np
+import pytest
+from fastapi.testclient import TestClient
+
+SCRIPTS = Path(__file__).resolve().parents[1]
+MODULO = SCRIPTS / "camera_service.py"
+
+
+def _carica():
+    spec = importlib.util.spec_from_file_location("camera_service", MODULO)
+    mod = importlib.util.module_from_spec(spec)
+    spec.loader.exec_module(mod)
+    return mod
+
+
+def una_scacchiera(square_px: int = 40, nx: int = 10, ny: int = 7, margin: int = 60) -> np.ndarray:
+    """nx x ny quadrati => (nx-1) x (ny-1) angoli interni, su fondo bianco."""
+    img = np.full((ny * square_px + 2 * margin, nx * square_px + 2 * margin), 255, np.uint8)
+    for j in range(ny):
+        for i in range(nx):
+            if (i + j) % 2 == 0:
+                y, x = margin + j * square_px, margin + i * square_px
+                img[y:y + square_px, x:x + square_px] = 0
+    return img
+
+
+def una_scacchiera_densa(w: int = 640, h: int = 480, square_px: int = 40, k: float = 1e-8) -> np.ndarray:
+    """#84: scacchiera che riempie tutto il campo, con distorsione a barilotto (k sui px dal centro)."""
+    m = 3 * square_px  # la scacchiera continua oltre il campo: nessun bordo finto nell'immagine
+    yy, xx = np.mgrid[0:h + 2 * m, 0:w + 2 * m]
+    piana = (((xx // square_px) + (yy // square_px)) % 2 * 255).astype(np.uint8)
+    cx, cy = w / 2.0, h / 2.0
+    dx, dy = (xx[m:m + h, m:m + w] - m - cx).astype(np.float32), (yy[m:m + h, m:m + w] - m - cy).astype(np.float32)
+    f = 1 + k * (dx * dx + dy * dy)
+    img = cv2.remap(piana, cx + m + dx * f, cy + m + dy * f, cv2.INTER_LINEAR)
+    return cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0.8)  # bordi non perfettamente netti, come in camera
+
+
+def residuo_reticolo(griglia: np.ndarray) -> float:
+    """Residuo massimo (px) della griglia (nr,nc,2) da un reticolo affine regolare."""
+    nr, nc, _ = griglia.shape
+    ii, jj = np.mgrid[0:nr, 0:nc]
+    A = np.stack([np.ones(nr * nc), ii.ravel(), jj.ravel()], axis=1)
+    P = griglia.reshape(-1, 2)
+    coef, *_ = np.linalg.lstsq(A, P, rcond=None)
+    return float(np.hypot(*(A @ coef - P).T).max())
+
+
+def _png(img: np.ndarray) -> bytes:
+    ok, buf = cv2.imencode(".png", img)
+    assert ok
+    return buf.tobytes()
+
+
+@pytest.fixture
+def cartella(tmp_path):
+    # la sorgente camera:folder fa il loop su una scacchiera: il grab la trova
+    cartella = tmp_path / "immagini"
+    cartella.mkdir()
+    cv2.imwrite(str(cartella / "scacchiera.png"), una_scacchiera())
+    return cartella
+
+
+@pytest.fixture
+def client(cartella, tmp_path):
+    mod = _carica()
+    with TestClient(mod.create_app(cartella, config_dir=tmp_path / "config")) as c:
+        c.config = tmp_path / "config"
+        yield c
+
+
+CAMPI = {"cols": "9", "rows": "6", "square_mm": "2"}
+CHIAVI_C1 = {"source", "px_per_mm", "mm_per_px", "rms_px", "n_corners", "cols", "rows",
+             "square_mm", "image_width", "image_height", "scale_spread_pct", "calibrated_at"}
+# #84: campi in piu' per metodo planare (C2 con cols/rows) e per la densa
+CHIAVI_PLANARE = CHIAVI_C1 | {"metodo", "distorsione"}
+CHIAVI_DENSA = CHIAVI_PLANARE | {"residuo_rms_px", "residuo_max_px", "copertura_pct"}
+SORGENTE = "camera:folder"
+
+
+@pytest.fixture
+def cartella_densa(tmp_path):
+    # #84: la sorgente camera:folder fa il loop su una scacchiera densa distorta
+    cartella = tmp_path / "immagini_dense"
+    cartella.mkdir()
+    cv2.imwrite(str(cartella / "densa.png"), una_scacchiera_densa(k=1e-7))
+    return cartella
+
+
+@pytest.fixture
+def client_denso(cartella_densa, tmp_path):
+    mod = _carica()
+    with TestClient(mod.create_app(cartella_densa, config_dir=tmp_path / "config_densa")) as c:
+        c.config = tmp_path / "config_densa"
+        yield c
+
+
+NON_IMMAGINE = b"questo non e una immagine"
+
+
+# ---- logica pura
+
+def test_scacchiera_sintetica_da_la_scala():
+    _carica()  # mette scripts/ in sys.path
+    import calibrazione
+    r = calibrazione.calibra_scacchiera(una_scacchiera(), 9, 6, 2.0)
+    assert r["px_per_mm"] == pytest.approx(20.0, rel=0.005)
+    assert r["mm_per_px"] == pytest.approx(0.05, rel=0.005)
+    assert r["rms_px"] < 0.5
+    assert r["n_corners"] == 54
+    assert (r["image_width"], r["image_height"]) == (520, 400)
+    assert r["scale_spread_pct"] < 1.0
+    assert base64.b64decode(r["overlay_png"])[:8] == b"\x89PNG\r\n\x1a\n"
+
+
+def test_immagine_bianca_solleva():
+    _carica()
+    import calibrazione
+    with pytest.raises(calibrazione.CalibrazioneError, match="non trovata"):
+        calibrazione.calibra_scacchiera(np.full((300, 300), 255, np.uint8), 9, 6, 2.0)
+
+
+@pytest.mark.parametrize("cols,rows,quadrato", [(1, 6, 2.0), (9, 6, 0.0), (9, 6, -1.0)])
+def test_parametri_invalidi_sollevano(cols, rows, quadrato):
+    _carica()
+    import calibrazione
+    with pytest.raises(calibrazione.CalibrazioneError):
+        calibrazione.calibra_scacchiera(una_scacchiera(), cols, rows, quadrato)
+
+
+# ---- rotte
+
+def test_c1_non_calibrata_404(client):
+    r = client.get("/camera/calibration", params={"source": "camera:folder"})
+    assert r.status_code == 404
+    assert r.json()["detail"] == "sorgente non calibrata"
+
+
+def test_c1_senza_source_400(client):
+    assert client.get("/camera/calibration").status_code == 400
+
+
+def test_c2_immagine_caricata_senza_salvare(client):
+    r = client.post("/camera/calibrate", data={"source": "camera:folder", **CAMPI},
+                    files={"image": ("s.png", _png(una_scacchiera()), "image/png")})
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    corpo = r.json()
+    assert CHIAVI_PLANARE | {"overlay_png", "saved"} == set(corpo)
+    assert corpo["metodo"] == "planare" and corpo["distorsione"] is False  # #84: con cols/rows nulla cambia
+    assert corpo["saved"] is False
+    assert corpo["px_per_mm"] == pytest.approx(20.0, rel=0.005)
+    # senza save non si scrive nulla
+    assert client.get("/camera/calibration", params={"source": "camera:folder"}).status_code == 404
+    assert not client.config.exists() or not list(client.config.glob("*.json"))
+
+
+def test_c2_c1_c3_ciclo_con_grab_dalla_sorgente(client):
+    # nessun file: grab da camera:folder (la scacchiera in cartella), con save
+    r = client.post("/camera/calibrate",
+                    data={"source": "camera:folder", "save": "true", **CAMPI})
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    assert r.json()["saved"] is True
+
+    r1 = client.get("/camera/calibration", params={"source": "camera:folder"})
+    assert r1.status_code == 200
+    assert set(r1.json()) == CHIAVI_PLANARE  # nessun overlay nel file salvato
+    assert r1.json()["px_per_mm"] == pytest.approx(20.0, rel=0.005)
+    assert r1.json()["source"] == "camera:folder"
+    file_salvati = list(client.config.glob("*.json"))
+    assert len(file_salvati) == 1
+    assert json.loads(file_salvati[0].read_text(encoding="utf-8"))["cols"] == 9
+
+    assert client.delete("/camera/calibration", params={"source": "camera:folder"}).status_code == 204
+    assert client.get("/camera/calibration", params={"source": "camera:folder"}).status_code == 404
+    # cancellare di nuovo e' idempotente
+    assert client.delete("/camera/calibration", params={"source": "camera:folder"}).status_code == 204
+
+
+def test_c2_scacchiera_non_trovata_422(client):
+    bianca = np.full((300, 300), 255, np.uint8)
+    r = client.post("/camera/calibrate", data={"source": "camera:folder", **CAMPI},
+                    files={"image": ("b.png", _png(bianca), "image/png")})
+    assert r.status_code == 422
+    assert "non trovata" in r.json()["detail"]
+
+
+def test_c2_parametri_invalidi_422(client):
+    r = client.post("/camera/calibrate",
+                    data={"source": "camera:folder", "cols": "1", "rows": "6", "square_mm": "2"},
+                    files={"image": ("s.png", _png(una_scacchiera()), "image/png")})
+    assert r.status_code == 422
+
+
+def test_c2_immagine_illeggibile_422(client):
+    r = client.post("/camera/calibrate", data={"source": "camera:folder", **CAMPI},
+                    files={"image": ("x.png", NON_IMMAGINE, "image/png")})
+    assert r.status_code == 422
+
+
+def test_c2_errori_camera_come_grab(client):
+    r = client.post("/camera/calibrate", data={"source": "camera:non-esiste", **CAMPI})
+    assert r.status_code == 404
+
+
+def test_due_sorgenti_hanno_file_diversi(client):
+    for nome in ("camera:a b", "camera:a_b"):
+        r = client.post("/camera/calibrate", data={"source": nome, "save": "true", **CAMPI},
+                        files={"image": ("s.png", _png(una_scacchiera()), "image/png")})
+        assert r.status_code == 200
+    assert len(list(client.config.glob("*.json"))) == 2
+
+
+def test_c4_pagina_html(client):
+    r = client.get("/calibrazione")
+    assert r.status_code == 200
+    assert r.headers["content-type"].startswith("text/html")
+    assert "Acquisisci e calibra" in r.text
+    assert "Lato dello scacco" in r.text and 'id="cols"' not in r.text  # #84: un solo campo
+    assert "http://" not in r.text and "https://" not in r.text  # offline, niente CDN
+
+
+# ---- #84: calibrazione densa (logica pura)
+
+def test_densa_trova_la_griglia_da_sola_e_la_scala():
+    _carica()
+    import calibrazione
+    r, mappa = calibrazione.calibra_scacchiera_densa(una_scacchiera_densa(k=1e-8), 2.0)
+    assert (r["cols"], r["rows"]) == (15, 11)  # 640x480 con quadrati da 40 px
+    assert r["n_corners"] == 15 * 11
+    assert r["mm_per_px"] == pytest.approx(2.0 / 40, rel=0.005)
+    assert r["px_per_mm"] == pytest.approx(20.0, rel=0.005)
+    assert r["metodo"] == "densa" and r["distorsione"] is True
+    assert r["residuo_max_px"] < 0.3 and r["residuo_rms_px"] <= r["residuo_max_px"]
+    assert 60 < r["copertura_pct"] <= 100
+    assert (r["image_width"], r["image_height"]) == (640, 480)
+    assert base64.b64decode(r["overlay_png"])[:8] == b"\x89PNG\r\n\x1a\n"
+    assert mappa.shape == (480, 640) and mappa.pixel_size == pytest.approx(0.05, rel=0.005)
+
+
+def test_densa_raddrizza_su_griglia_regolare():
+    _carica()
+    import calibrazione
+    img = una_scacchiera_densa(k=1e-7)  # distorsione marcata: ai bordi ~5 %
+    r, mappa = calibrazione.calibra_scacchiera_densa(img, 2.0)
+    assert (r["cols"], r["rows"]) == (15, 11)
+    # prima la griglia e' curva, dopo e' un reticolo regolare
+    assert residuo_reticolo(calibrazione._trova_griglia(img)) > 1.0
+    pronta = calibrazione._prepara_mappa(mappa)
+    dritta = calibrazione.raddrizza(img, pronta)
+    assert dritta.shape == img.shape
+    assert residuo_reticolo(calibrazione._trova_griglia(dritta)) < 0.3
+
+
+@pytest.mark.parametrize("cosa", ["bianca", "scacchiera_piccola"])
+def test_densa_senza_griglia_solleva(cosa):
+    _carica()
+    import calibrazione
+    img = (np.full((300, 300), 255, np.uint8) if cosa == "bianca"
+           else una_scacchiera_densa(80, 60, 20))  # 3x2 angoli: meno di 3x3
+    with pytest.raises(calibrazione.CalibrazioneError, match="non trovata"):
+        calibrazione.calibra_scacchiera_densa(img, 2.0)
+
+
+@pytest.mark.parametrize("quadrato", [0.0, -1.0, float("nan")])
+def test_densa_quadrato_invalido_solleva(quadrato):
+    _carica()
+    import calibrazione
+    with pytest.raises(calibrazione.CalibrazioneError):
+        calibrazione.calibra_scacchiera_densa(una_scacchiera_densa(), quadrato)
+
+
+def test_archivio_mappa_cache_e_invalidazione(tmp_path):
+    _carica()
+    import calibrazione
+    _, mappa = calibrazione.calibra_scacchiera_densa(una_scacchiera_densa(), 2.0)
+    arch = calibrazione.Archivio(tmp_path)
+    assert arch.leggi_mappa("s") is None
+    arch.salva("s", {"a": 1}, mappa)
+    prima = arch.leggi_mappa("s")
+    assert prima is not None and arch.leggi_mappa("s") is prima  # cache in memoria
+    assert not list(tmp_path.glob("*.tmp*"))  # niente temporanei rimasti
+    arch.salva("s", {"a": 2}, mappa)  # file riscritto -> cache invalidata
+    assert arch.leggi_mappa("s") is not prima
+    arch.salva("s", {"a": 3})  # salvataggio senza mappa (planare): la vecchia sparisce
+    assert arch.leggi_mappa("s") is None and not list(tmp_path.glob("*.npz"))
+
+
+# ---- #84: rotte con la calibrazione densa
+
+def _grigio(r) -> np.ndarray:
+    return cv2.imdecode(np.frombuffer(r.content, np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
+
+
+def test_c2_senza_cols_rows_e_densa(client_denso):
+    r = client_denso.post("/camera/calibrate", data={"source": SORGENTE, "square_mm": "2"})
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    corpo = r.json()
+    assert CHIAVI_DENSA | {"overlay_png", "saved"} == set(corpo)
+    assert corpo["metodo"] == "densa" and corpo["distorsione"] is True
+    assert (corpo["cols"], corpo["rows"]) == (15, 11)
+    assert corpo["px_per_mm"] == pytest.approx(1.0 / corpo["mm_per_px"])
+    assert corpo["saved"] is False
+    assert not client_denso.config.exists() or not list(client_denso.config.iterdir())
+
+
+def test_c2_solo_cols_o_solo_rows_422(client_denso):
+    r = client_denso.post("/camera/calibrate", data={"source": SORGENTE, "square_mm": "2", "cols": "9"})
+    assert r.status_code == 422
+
+
+def test_grab_raddrizzato_se_calibrata_e_grezzo_a_richiesta(client_denso, cartella_densa):
+    originale = cv2.imread(str(cartella_densa / "densa.png"), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
+    prima = client_denso.post("/camera/grab", json={"source": SORGENTE})
+    assert prima.headers["x-raddrizzato"] == "no"  # non calibrata: frame com'e'
+    assert np.array_equal(_grigio(prima), originale)
+
+    r = client_denso.post("/camera/calibrate", data={"source": SORGENTE, "square_mm": "2", "save": "true"})
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    assert r.json()["saved"] is True
+    json_salvati, mappe = list(client_denso.config.glob("*.json")), list(client_denso.config.glob("*.npz"))
+    assert len(json_salvati) == 1 and len(mappe) == 1
+    assert mappe[0].stem == json_salvati[0].stem  # stesso nome del JSON
+    saved = client_denso.get("/camera/calibration", params={"source": SORGENTE}).json()
+    assert set(saved) == CHIAVI_DENSA and saved["metodo"] == "densa"
+
+    dopo = client_denso.post("/camera/grab", json={"source": SORGENTE})
+    assert dopo.status_code == 200 and dopo.headers["x-raddrizzato"] == "si"
+    import calibrazione
+    dritta = _grigio(dopo)
+    assert dritta.shape == originale.shape
+    assert not np.array_equal(dritta, originale)
+    assert residuo_reticolo(calibrazione._trova_griglia(dritta)) < 0.3  # griglia regolare
+
+    grezzo = client_denso.post("/camera/grab", json={"source": SORGENTE, "grezzo": True})
+    assert grezzo.headers["x-raddrizzato"] == "no"
+    assert np.array_equal(_grigio(grezzo), originale)
+
+    # la calibrazione parte sempre dal frame grezzo: ricalibrare dalla sorgente da' lo stesso mm/px
+    di_nuovo = client_denso.post("/camera/calibrate", data={"source": SORGENTE, "square_mm": "2"})
+    assert di_nuovo.json()["mm_per_px"] == pytest.approx(r.json()["mm_per_px"])
+    assert di_nuovo.json()["residuo_max_px"] < 0.3
+
+
+def test_grab_grezzo_non_booleano_400(client_denso):
+    r = client_denso.post("/camera/grab", json={"source": SORGENTE, "grezzo": "si"})
+    assert r.status_code == 400
+
+
+def test_delete_toglie_anche_la_mappa(client_denso):
+    client_denso.post("/camera/calibrate", data={"source": SORGENTE, "square_mm": "2", "save": "true"})
+    assert list(client_denso.config.glob("*.npz"))
+    assert client_denso.delete("/camera/calibration", params={"source": SORGENTE}).status_code == 204
+    assert not list(client_denso.config.glob("*.npz")) and not list(client_denso.config.glob("*.json"))
+    assert client_denso.post("/camera/grab", json={"source": SORGENTE}).headers["x-raddrizzato"] == "no"
+
+
+def test_ricalibrare_planare_toglie_la_mappa_densa(client_denso):
+    client_denso.post("/camera/calibrate", data={"source": SORGENTE, "square_mm": "2", "save": "true"})
+    assert list(client_denso.config.glob("*.npz"))
+    planare = client_denso.post("/camera/calibrate", data={"source": SORGENTE, "save": "true", **CAMPI},
+                                files={"image": ("s.png", _png(una_scacchiera()), "image/png")})
+    assert planare.status_code == 200 and planare.json()["metodo"] == "planare"
+    assert not list(client_denso.config.glob("*.npz"))  # niente mappa vecchia che raddrizza a vuoto
+    assert client_denso.post("/camera/grab", json={"source": SORGENTE}).headers["x-raddrizzato"] == "no"

src/vision/costruttori.py

@@ -0,0 +1,228 @@
+"""Costruttore di ricette DXF compare dal campo (immagine + DXF + scala -> ricetta v2).
+
+Logica pura, niente FastAPI ne' database: il worker (src/vision_worker/main.py)
+lo espone come /recipes/dxf-compare, i test lo chiamano direttamente. Tutta la
+visione sta in TieVision-Core (visionsuite.*). La calibrazione a scacchiera NON
+sta qui: vive nell'acquisitore (scripts/calibrazione.py, #83).
+
+Errori di input (pezzo non trovato, DXF illeggibile, parametri fuori range)
+sono `CostruttoreError`: il worker li mappa a 422.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import base64
+import hashlib
+import json
+import math
+import tempfile
+from pathlib import Path
+
+import numpy as np
+from visionsuite.core.image import Image
+
+from src.vision.runner import RunOutcome, run_graph
+
+
+class CostruttoreError(ValueError):
+    """Input che non permette di costruire (422 per il worker), non un guasto."""
+
+
+# Nomi/id fissi della ricetta (contratto #83 con backend e frontend).
+DXF_FILE = "disegno.dxf"
+CALIBRATION_FILE = "calibrazione.json"
+_POLARITIES = ("dark", "light")
+# Pose iniziali del disegno provate (gradi): il verso del pezzo non e' noto.
+_OUTPUT_KEYS = ("dxf.points_in_pct", "dxf.distance_avg", "dxf.distance_min", "dxf.distance_max")
+_START_ANGLES = (0.0, 90.0, 180.0, 270.0)
+
+
+def _b64(data: bytes) -> str:
+    return base64.b64encode(data).decode("ascii")
+
+
+def _gray_u8(pixels: np.ndarray) -> np.ndarray:
+    """Immagine -> grigio uint8 2D (LocateBlob accetta solo uint8)."""
+    px = np.asarray(pixels)
+    if px.ndim == 3:
+        px = px[..., 0]  # multicanale: il primo, come fa LocateBlob
+    if px.dtype != np.uint8:
+        # float/uint16 -> scala sul massimo, come _to_gray_uint8 di vs-core
+        m = float(px.max()) if px.size else 1.0
+        px = np.clip(px.astype(np.float32) / max(m, 1e-9) * 255, 0, 255).astype(np.uint8)
+    return np.ascontiguousarray(px)
+
+
+# ------------------------------------------------------------------ W2
+
+def _graph(dxf_sha: str, cal_sha: str, band_mm: float, min_points_pct: float, polarity: str,
+           reference_pose: dict, anchor: tuple[float, float, float] | None) -> dict:
+    """Ricetta v2 fissa: LocateBlob "pezzo" + CompareDxf "dxf" agganciato a `align`.
+
+    `anchor` = (riga, colonna, angolo) dell'origine del disegno nell'immagine di
+    riferimento; None = solo il localizzatore (passo intermedio).
+    """
+    tools: list[dict] = [{
+        "id": "pezzo", "name": "Pezzo", "kind": "LocateBlob",
+        "values": {"polarity": polarity, "reference_pose": reference_pose},
+        "links": {},
+    }]
+    if anchor is not None:
+        row, col, angle = anchor
+        tools.append({
+            "id": "dxf", "name": "Confronto DXF", "kind": "CompareDxf",
+            "values": {
+                "dxf": "disegno",
+                "anchor": "align",
+                "anchor_offset_row_px": float(row),
+                "anchor_offset_col_px": float(col),
+                "offset_angle_deg": float(angle),
+                "band_plus": float(band_mm),
+                "band_minus": float(band_mm),
+                "nominal_unit": "mm",
+                # tolleranza di points_in_pct: nominale = limite, plus = 100 - limite
+                "points_in_pct_nominal": float(min_points_pct),
+                "points_in_pct_plus": float(100.0 - min_points_pct),
+                "points_in_pct_minus": 0.0,
+            },
+            "links": {"align": {"tool": "pezzo", "property": "poses"}},
+        })
+    return {
+        "schema_version": 2,
+        "name": "Confronto DXF",
+        # sha256 obbligatorio per vs-task (verifica i file della cartella ricetta)
+        "meta": {"dxf": {"disegno": {"path": DXF_FILE, "sha256": dxf_sha}},
+                 "calibration": {"path": CALIBRATION_FILE, "sha256": cal_sha}},
+        "tools": tools,
+    }
+
+
+def _locate_reference(gray: np.ndarray, polarity: str) -> dict:
+    """Posa del pezzo sull'immagine di riferimento (LocateBlob, soglia Otsu)."""
+    from visionsuite.task import Task, load_tools
+
+    load_tools()
+    graph = _graph('', '', 1.0, 95.0, polarity, {"row": 0.0, "col": 0.0, "angle_deg": 0.0}, None)
+    task = Task.from_dict(graph)
+    task.run(context={"image": Image(gray)})
+    pezzo = task["Pezzo"]
+    if not pezzo.found_poses:
+        raise CostruttoreError(
+            "pezzo non trovato nell'immagine di riferimento "
+            f"(polarity={polarity}): controllare luce, sfondo e polarita'"
+        )
+    return pezzo.found_poses[0].to_dict()
+
+
+def _candidate_anchors(gray: np.ndarray, dxf_path: Path, px_per_mm: float) -> list[tuple[float, float, float]]:
+    """Pose (riga, col, angolo) del disegno sull'immagine: ICP da 4 orientamenti.
+
+    Il disegno e' in px (origine DXF, y capovolta); si parte da ognuno dei 4
+    angoli con i centroidi sovrapposti e l'ICP rifinisce. Ritorna le posa trovate
+    (anche per orientamenti che non convergono: le giudica la ricetta eseguita).
+    """
+    from visionsuite.calibration import ScaleCalibration
+    from visionsuite.dxf.compare import DXFCompare, _stack
+    from visionsuite.task.pose import Pose
+
+    cmp_ = DXFCompare(dxf_path, ScaleCalibration(px_per_mm=px_per_mm))
+    drawing = _stack(cmp_.drawing_contours())
+    measured = _stack(cmp_.measured_contours(Image(gray)))
+    if len(drawing) < 3:
+        raise CostruttoreError("DXF senza geometria utilizzabile")
+    if len(measured) < 3:
+        raise CostruttoreError("pezzo non trovato: nessun bordo nell'immagine")
+    dc, mc = drawing.mean(axis=0), measured.mean(axis=0)
+
+    anchors = []
+    for theta in _START_ANGLES:
+        # traslazione che porta il centroide del disegno ruotato sul misurato
+        rr, cc = Pose(0.0, 0.0, theta).apply(dc[0], dc[1])
+        start = Pose(float(mc[0] - rr), float(mc[1] - cc), theta)
+        try:
+            result = cmp_.compare(Image(gray), initial_pose=start)
+        except Exception:  # noqa: BLE001 - un orientamento che cade non ferma gli altri
+            continue
+        # transform: misurato -> disegno; la posa del disegno e' l'inversa
+        m = np.linalg.inv(result.transform)
+        angle = math.degrees(math.atan2(m[1, 0], m[0, 0]))
+        anchors.append((float(m[0, 2]), float(m[1, 2]), angle))
+    return anchors
+
+
+def _run(gray, graph, px_per_mm, folder) -> RunOutcome:
+    return run_graph(gray, graph, calibration={"px_per_mm": px_per_mm}, recipe_dir=folder)
+
+
+def build_dxf_compare(
+    gray,
+    dxf_bytes: bytes,
+    px_per_mm: float,
+    band_mm: float = 0.1,
+    min_points_pct: float = 95.0,
+    polarity: str = "dark",
+) -> dict:
+    """Ricetta DXF compare dall'immagine di riferimento + disegno + scala.
+
+    Ritorna {graph, files, outputs, overlay, outcome}. `files` sono i due file
+    della cartella ricetta (b64): disegno.dxf e calibrazione.json.
+    """
+    if not (px_per_mm > 0 and math.isfinite(px_per_mm)):
+        raise CostruttoreError("px_per_mm deve essere > 0")
+    if not (band_mm > 0 and math.isfinite(band_mm)):
+        raise CostruttoreError("band_mm deve essere > 0")
+    if not (0 < min_points_pct <= 100):
+        raise CostruttoreError("min_points_pct deve stare in (0, 100]")
+    if polarity not in _POLARITIES:
+        raise CostruttoreError(f"polarity deve essere una di {list(_POLARITIES)}")
+    if not dxf_bytes:
+        raise CostruttoreError("DXF vuoto")
+
+    frame = _gray_u8(gray)
+    calibration_bytes = json.dumps({"px_per_mm": px_per_mm}).encode("utf-8")
+    dxf_sha = hashlib.sha256(dxf_bytes).hexdigest()
+    cal_sha = hashlib.sha256(calibration_bytes).hexdigest()
+
+    with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
+        folder = Path(tmp)
+        dxf_path = folder / DXF_FILE
+        dxf_path.write_bytes(dxf_bytes)
+        (folder / CALIBRATION_FILE).write_bytes(calibration_bytes)
+
+        # DXF leggibile? (ezdxf solleva su file corrotto/non DXF)
+        from visionsuite.io.dxf import read_xld_dxf
+        try:
+            drawing = list(read_xld_dxf(str(dxf_path), sampling_distance=0.1,
+                                        scale=px_per_mm, flip_y=True))
+        except Exception as exc:  # noqa: BLE001 - qualunque errore di lettura = DXF illeggibile
+            raise CostruttoreError(f"DXF illeggibile: {type(exc).__name__}: {exc}") from exc
+        if not drawing:
+            raise CostruttoreError("DXF illeggibile: nessuna entita' geometrica")
+
+        reference_pose = _locate_reference(frame, polarity)
+        anchors = _candidate_anchors(frame, dxf_path, px_per_mm)
+        if not anchors:
+            raise CostruttoreError("disegno non sovrapponibile al pezzo (ICP fallito)")
+
+        # Verita' = eseguire davvero la ricetta sul riferimento: vince il maggior points_in_pct
+        best: tuple[float, dict, RunOutcome] | None = None
+        for anchor in anchors:
+            graph = _graph(dxf_sha, cal_sha, band_mm, min_points_pct, polarity, reference_pose, anchor)
+            outcome = _run(frame, graph, px_per_mm, folder)
+            pct = outcome.outputs.get("dxf.points_in_pct")
+            if pct is not None and (best is None or pct > best[0]):
+                best = (pct, graph, outcome)
+        if best is None:
+            raise CostruttoreError(
+                "disegno non sovrapponibile al pezzo: il confronto non ha prodotto punti"
+            )
+        _, graph, outcome = best
+
+    # solo le quattro uscite del contratto (n_points resta fuori)
+    outputs = {k: v for k, v in outcome.outputs.items() if k in _OUTPUT_KEYS}
+    return {
+        "graph": graph,
+        "files": {DXF_FILE: _b64(dxf_bytes), CALIBRATION_FILE: _b64(calibration_bytes)},
+        "outputs": outputs,
+        "overlay": outcome.overlay,
+        "outcome": outcome.outcome,
+    }

src/vision/tests/test_costruttori.py

@@ -0,0 +1,114 @@
+"""Costruttore di ricette dal campo: immagine + DXF + scala -> ricetta v2."""
+import pytest
+
+# Come test_runner.py: l'albero vision richiede Python >=3.13; su 3.11 e' skipped.
+pytest.importorskip(
+    "visionsuite.task",
+    reason=(
+        "the vision tree requires Python >=3.13; run it with "
+        "`uv run --python 3.13 --extra vision --extra dev pytest src/vision/tests`"
+    ),
+)
+
+import base64
+import json
+from pathlib import Path
+
+import cv2
+import numpy as np
+
+from src.vision.costruttori import (
+    CALIBRATION_FILE,
+    DXF_FILE,
+    CostruttoreError,
+    build_dxf_compare,
+)
+from src.vision.runner import run_graph
+
+SAMPLE_DXF = (
+    Path(__file__).resolve().parents[3]
+    / "vendor/visionsuite/packages/vs-dxf/tests/fixtures/sample.dxf"
+)
+DXF_WIDTH_MM, DXF_HEIGHT_MM, DXF_HOLE_R_MM = 200.0, 100.0, 10.0
+PX_PER_MM = 4.0
+
+
+def a_scene(angle_deg: float = 0.0, shift_px: tuple[float, float] = (0.0, 0.0),
+            margin_mm: float = 60.0) -> np.ndarray:
+    """Il pezzo del sample.dxf (scuro su bianco) a 4 px/mm, ruotato e traslato."""
+    w = int((DXF_WIDTH_MM + 2 * margin_mm) * PX_PER_MM)
+    h = int((DXF_HEIGHT_MM + 2 * margin_mm) * PX_PER_MM)
+    img = np.full((h, w), 255, np.uint8)
+    cx, cy = w // 2, h // 2
+    hw, hh = int(DXF_WIDTH_MM * PX_PER_MM / 2), int(DXF_HEIGHT_MM * PX_PER_MM / 2)
+    cv2.rectangle(img, (cx - hw, cy - hh), (cx + hw, cy + hh), 0, -1)
+    cv2.circle(img, (cx, cy), int(DXF_HOLE_R_MM * PX_PER_MM), 255, -1)
+    if angle_deg or any(shift_px):
+        m = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle_deg, 1.0)  # >0 = antiorario a video
+        m[0, 2] += shift_px[0]
+        m[1, 2] += shift_px[1]
+        img = cv2.warpAffine(img, m, (w, h), flags=cv2.INTER_LINEAR, borderValue=255)
+    return img
+
+
+# ------------------------------------------------------------------ ricetta DXF
+
+def test_ricetta_dxf_gira_su_riferimento_e_su_scena_ruotata(tmp_path):
+    dxf = SAMPLE_DXF.read_bytes()
+    risultato = build_dxf_compare(a_scene(0.0), dxf, px_per_mm=PX_PER_MM, band_mm=2.0)
+
+    assert risultato["outputs"]["dxf.points_in_pct"] > 95.0  # sul riferimento
+    assert set(risultato["outputs"]) == {
+        "dxf.points_in_pct", "dxf.distance_avg", "dxf.distance_min", "dxf.distance_max"}
+    assert set(risultato["files"]) == {DXF_FILE, CALIBRATION_FILE}
+    assert json.loads(base64.b64decode(risultato["files"][CALIBRATION_FILE])) == {
+        "px_per_mm": PX_PER_MM}
+    assert risultato["overlay"] and risultato["outcome"] is not None
+
+    graph = risultato["graph"]
+    assert graph["schema_version"] == 2
+    # path come da contratto; lo sha256 lo esige vs-task per ogni file in meta
+    assert graph["meta"]["dxf"]["disegno"]["path"] == "disegno.dxf"
+    assert graph["meta"]["calibration"]["path"] == "calibrazione.json"
+    assert len(graph["meta"]["dxf"]["disegno"]["sha256"]) == 64
+    pezzo, dxf_tool = graph["tools"]
+    assert (pezzo["id"], pezzo["kind"], pezzo["name"]) == ("pezzo", "LocateBlob", "Pezzo")
+    assert (dxf_tool["id"], dxf_tool["kind"], dxf_tool["name"]) == ("dxf", "CompareDxf", "Confronto DXF")
+    assert dxf_tool["links"] == {"align": {"tool": "pezzo", "property": "poses"}}
+
+    # La cartella ricetta come la scriverebbe il backend, poi la scena ruotata di 5 gradi
+    for nome, b64 in risultato["files"].items():
+        (tmp_path / nome).write_bytes(base64.b64decode(b64))
+    ruotata = a_scene(5.0, shift_px=(30.0, 20.0))
+    esito = run_graph(ruotata, graph, calibration={"px_per_mm": PX_PER_MM}, recipe_dir=tmp_path)
+    assert not esito.failures, esito.failures
+    assert esito.outputs["dxf.points_in_pct"] > 95.0
+
+
+def test_ricetta_dxf_con_riferimento_gia_ruotato(tmp_path):
+    # il riferimento non e' a 0 gradi: la ricetta si costruisce lo stesso
+    risultato = build_dxf_compare(a_scene(20.0, shift_px=(-15.0, 10.0)),
+                                  SAMPLE_DXF.read_bytes(), PX_PER_MM, band_mm=2.0)
+    assert risultato["outputs"]["dxf.points_in_pct"] > 95.0
+
+
+def test_immagine_senza_pezzo_solleva():
+    bianca = np.full((600, 800), 255, np.uint8)
+    with pytest.raises(CostruttoreError, match="pezzo"):
+        build_dxf_compare(bianca, SAMPLE_DXF.read_bytes(), PX_PER_MM)
+
+
+def test_dxf_illeggibile_solleva():
+    with pytest.raises(CostruttoreError, match="DXF"):
+        build_dxf_compare(a_scene(), b"questo non e' un dxf", PX_PER_MM)
+
+
+@pytest.mark.parametrize("kwargs", [
+    {"px_per_mm": 0.0}, {"px_per_mm": PX_PER_MM, "band_mm": 0.0},
+    {"px_per_mm": PX_PER_MM, "min_points_pct": 0.0},
+    {"px_per_mm": PX_PER_MM, "min_points_pct": 101.0},
+    {"px_per_mm": PX_PER_MM, "polarity": "grigio"},
+])
+def test_parametri_ricetta_invalidi(kwargs):
+    with pytest.raises(CostruttoreError):
+        build_dxf_compare(a_scene(), SAMPLE_DXF.read_bytes(), **kwargs)

src/vision_worker/main.py

@@ -17,6 +17,7 @@ import numpy as np
 from fastapi import FastAPI, File, Form, HTTPException, UploadFile, status
 from PIL import Image, UnidentifiedImageError
 
+from src.vision.costruttori import CostruttoreError, build_dxf_compare  # #83
 from src.vision.runner import (
     GraphBuildError,
     RunOutcome,
@@ -223,3 +224,67 @@ async def validate(
         validate_graph, parsed_graph, resolved_dir
     )
     return {"ok": ok, "errors": errors, "outputs": outputs}
+
+
+def _decode_and_build_dxf(content: bytes, dxf: bytes, px_per_mm: float,
+                          band_mm: float, min_points_pct: float,
+                          polarity: str) -> dict:
+    """#83: meta' sincrona di /recipes/dxf-compare (decodifica + costruzione),
+    in un thread come `_decode_and_run`."""
+    try:
+        frame = np.array(Image.open(io.BytesIO(content)).convert("L"))
+    except (UnidentifiedImageError, OSError) as exc:
+        raise _ImageDecodeError(str(exc)) from exc
+    return build_dxf_compare(frame, dxf, px_per_mm, band_mm, min_points_pct, polarity)
+
+
+@app.post("/recipes/dxf-compare")
+async def recipes_dxf_compare(
+    image: UploadFile = File(...),
+    dxf: UploadFile = File(...),
+    px_per_mm: float = Form(...),
+    band_mm: float = Form(0.1),
+    min_points_pct: float = Form(95.0),
+    polarity: str = Form("dark"),
+) -> dict:
+    """#83: costruisce una ricetta DXF compare dall'immagine di riferimento, il
+    disegno e la scala. Stessi semaforo, timeout e mappa errori di /run."""
+    content = await image.read()
+    dxf_bytes = await dxf.read()
+
+    if _run_slots.locked():
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_503_SERVICE_UNAVAILABLE,
+            detail=f"worker busy: already running {_MAX_CONCURRENCY} job(s)",
+        )
+
+    async with _run_slots:
+        try:
+            return await asyncio.wait_for(
+                asyncio.to_thread(
+                    _decode_and_build_dxf, content, dxf_bytes, px_per_mm,
+                    band_mm, min_points_pct, polarity,
+                ),
+                timeout=_RUN_TIMEOUT_S,
+            )
+        except asyncio.TimeoutError as exc:
+            raise HTTPException(
+                status_code=status.HTTP_504_GATEWAY_TIMEOUT,
+                detail=f"vision run exceeded {_RUN_TIMEOUT_S}s",
+            ) from exc
+        except _ImageDecodeError as exc:
+            raise HTTPException(
+                status_code=status.HTTP_422_UNPROCESSABLE_CONTENT,
+                detail=f"image is not decodable: {exc}",
+            ) from exc
+        except (CostruttoreError, GraphBuildError) as exc:
+            # pezzo non trovato, DXF illeggibile, parametri invalidi: input, non guasto
+            raise HTTPException(
+                status_code=status.HTTP_422_UNPROCESSABLE_CONTENT,
+                detail=str(exc),
+            ) from exc
+        except Exception as exc:
+            raise HTTPException(
+                status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+                detail=f"recipe build failed: {type(exc).__name__}: {exc}",
+            ) from exc

src/vision_worker/tests/test_dxf_compare.py

@@ -0,0 +1,82 @@
+"""POST /recipes/dxf-compare del worker (#83): forma della risposta ed errori."""
+import pytest
+
+# Come test_worker.py: serve l'albero vision (Python >=3.13), altrimenti skipped.
+pytest.importorskip(
+    "visionsuite.task",
+    reason="the vision tree requires Python >=3.13; see test_worker.py",
+)
+
+import base64
+import io
+import time
+
+import numpy as np
+from httpx import ASGITransport, AsyncClient
+from PIL import Image
+
+from src.vision.tests.test_costruttori import PX_PER_MM, SAMPLE_DXF, a_scene
+from src.vision_worker.main import app
+
+
+def _png(array: np.ndarray) -> bytes:
+    buffer = io.BytesIO()
+    Image.fromarray(array).save(buffer, format="PNG")
+    return buffer.getvalue()
+
+
+async def _post(image: bytes, dxf: bytes, **data):
+    transport = ASGITransport(app=app)
+    async with AsyncClient(transport=transport, base_url="http://worker") as client:
+        return await client.post(
+            "/recipes/dxf-compare",
+            files={"image": ("riferimento.png", image, "image/png"),
+                   "dxf": ("disegno.dxf", dxf, "application/octet-stream")},
+            data={"px_per_mm": str(PX_PER_MM), "band_mm": "2.0", **data},
+        )
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_dxf_compare_200_con_le_chiavi_del_contratto():
+    inizio = time.monotonic()
+    response = await _post(_png(a_scene(0.0)), SAMPLE_DXF.read_bytes())
+    durata = time.monotonic() - inizio
+
+    assert response.status_code == 200, response.text
+    body = response.json()
+    assert {"graph", "files", "outputs", "overlay", "outcome"} <= set(body)
+    assert set(body["files"]) == {"disegno.dxf", "calibrazione.json"}
+    assert base64.b64decode(body["files"]["disegno.dxf"]) == SAMPLE_DXF.read_bytes()
+    assert set(body["outputs"]) == {
+        "dxf.points_in_pct", "dxf.distance_avg", "dxf.distance_min", "dxf.distance_max"}
+    assert body["outputs"]["dxf.points_in_pct"] > 95.0
+    assert body["graph"]["schema_version"] == 2
+    print(f"\nW2 sulla scena di prova: {durata:.2f}s")  # riportato nel rapporto
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_dxf_compare_immagine_senza_pezzo_e_422():
+    bianca = np.full((600, 800), 255, np.uint8)
+    response = await _post(_png(bianca), SAMPLE_DXF.read_bytes())
+    assert response.status_code == 422
+    assert "pezzo" in response.json()["detail"]
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_dxf_compare_dxf_illeggibile_e_422():
+    response = await _post(_png(a_scene(0.0)), b"non e' un dxf")
+    assert response.status_code == 422
+    assert "DXF" in response.json()["detail"]
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_dxf_compare_immagine_non_decodificabile_e_422():
+    response = await _post(b"non e' un'immagine", SAMPLE_DXF.read_bytes())
+    assert response.status_code == 422
+    assert "not decodable" in response.json()["detail"].lower()
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_dxf_compare_parametro_fuori_range_e_422():
+    response = await _post(_png(a_scene(0.0)), SAMPLE_DXF.read_bytes(), polarity="grigio")
+    assert response.status_code == 422