refactor(pixel-grid): migrate reconstructor to Python

[huyanxius]

Parent

#489

Context

#491 与 PR #495 采用 Rust 实现显式网格重建器。Review 已确认这部分只有约
500 行核心逻辑，算法本身不要求 Rust；继续保留 Rust 会额外引入工具链、PyO3、
跨平台构建和双语言维护成本。因此按导师意见等价迁移到服务端 Python。

本 Issue 替代 #491 中的 Rust 交付方向，后续新 PR 替代 #495。

Outcome

提供一个基于 NumPy/Pillow 的向量化 Python 网格重建器，在算法和 RGBA 输出不变
的前提下，保持现有显式网格契约与可接受的服务端性能。

Scope

• 在 windup_app.server.pixel_perfect 下实现独立 Python 重建模块。
• 保持 PNG/JPEG bytes + cols + rows + colors → 1x PNG 契约。
• 原样保留 60,000 点确定性采样、固定种子 k-means++、15 轮 Lloyd 更新、两阶段结构投票、原色恢复与 alpha 多数票。
• 保留当前透明像素 RGB 的参与规则；任何行为修复另开 Issue，不混入语言迁移。
• 保留输入大小、图片像素、网格参数和 128 MiB 工作集边界；工作集估算包含 Python 色表与向量缓冲。
• 使用 NumPy 向量化与同色点去重，不引入逐像素 Python 双重循环。
• 用相同 fixture 对比当前 Rust 版本的输出、耗时和峰值内存。

Acceptance criteria

• 现有 Rust 重建器的行为测试得到等价覆盖。
• 规则网格输出尺寸严格为 cols × rows，透明度多数票保持一致。
• 密集网格不会产生超出输入颜色范围的坏点。
• 1024×1024 固定压测图与历史真实样图的 RGBA 输出逐像素等于 Rust 基线。
• 同机预热后 7 次运行的 1024×1024 中位耗时不超过 Rust 基线的 1.7 倍。
• Python 进程峰值 RSS 不超过 128 MiB，并记录处理增量。
• 定向测试、Ruff、import-linter、锁文件检查和 git diff --check 通过。
• 通过独立子代理验收后再创建 PR。

Exclusions

• 不修改网格检测器。
• 不接入默认生成管线。
• 不包含前端、数据库、对象存储或媒体资产写入。
• 不修复或重定义透明像素 RGB 行为。
• 不处理隐含像素小于 3px 的自动识别。
• feat(pixel-perfect): expose standalone native tool API #496 的 PyO3/API 调整在本 PR 完成后单独 rebase 处理。

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Refs #491
Refs #495
Refs #496

[johnnyzhang-eng]

alpha 多数票会把材质半透明一起硬化掉。造了一张真值已知的像素画（逻辑高 64、6 色、内部一块 alpha=128 的玻璃）过 JPG q90 + 模糊 + 噪点：多数票之后玻璃留存 0%、掩膜 IoU 0.926；改成只硬化贴着轮廓那一圈、被主体包住的半透明按块覆盖率量化保留，玻璃 100% 留住且 IoU 回到 1.000。