started different cameras

README.md

@@ -4,14 +4,10 @@
 ## Структура проекта
 ```
 gesture_robot/
-├── main.py                 # Основной цикл
-├── config.py               # Конфигурация
 ├── skeleton/               # Детекция скелета (MediaPipe)
 │   └── mediapipe_detector.py
 ├── gesture_control/        # Управление жестами
-│   ├── arm_control.py      # Скорости по рукам
-│   ├── special_gestures.py # Специальные жесты по геометрии
-│   └── state.py            # Вкл/выкл режима (определение какой жест какую команду триггерит)
+│   └── special_gestures.py # Специальные жесты по геометрии
 ├── ml_gestures/            # ML для специальных жестов
 │   ├── feature_extractor.py
 │   ├── predict.py
@@ -22,14 +18,10 @@ gesture_robot/
 │   ├── predict.py
 │   ├── evaluate.py
 │   └── train.py
-├── robot/                  # Робот (симулятор или заглушка)
-│   ├── map_simulator.py
-│   └── dummy.py
-├── utils/                  # Вспомогательные скрипты
-│   ├── annotate.py         # Разметка изображений
-│   ├── capture_photo.py    # Съёмка фото с камеры
-│   └── record_dynamic.py   # Разметка видеопоследовательности
-└── requirements.txt
+└── utils/                  # Вспомогательные скрипты
+    ├── annotate.py         # Разметка изображений
+    ├── capture_photo.py    # Съёмка фото с камеры
+    └── record_dynamic.py   # Разметка видеопоследовательности
 ```
 
 ## Подготовка и запуск

camera/base_camera.py

@@ -0,0 +1,12 @@
+import abc
+import numpy as np
+
+class Camera(abc.ABC):
+    @abc.abstractmethod
+    def get_frame(self):
+        """BGR (numpy array) или None"""
+        pass
+
+    @abc.abstractmethod
+    def release(self):
+        pass

camera/factory.py

@@ -0,0 +1,10 @@
+from .web_camera import WebCamera
+from .oak_camera import OakCamera
+
+def create_camera(camera_type='web', **kwargs):
+    if camera_type == 'web':
+        return WebCamera(**kwargs)
+    elif camera_type == 'oak':
+        return OakCamera(**kwargs)
+    else:
+        raise ValueError(f"Unknown camera type: {camera_type}")

camera/oak_camera.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+import depthai as dai
+import numpy as np
+from camera.base_camera import Camera
+
+class OakCamera(Camera):
+    def __init__(self, resolution=(640, 480), fps=30, mirror=False):
+        self.pipeline = dai.Pipeline()
+        cam = self.pipeline.create(dai.node.ColorCamera)
+        cam.setPreviewSize(resolution[0], resolution[1])
+        cam.setInterleaved(False)
+        cam.setFps(fps)
+        cam.setColorOrder(dai.ColorCameraProperties.ColorOrder.BGR)
+
+        xout = self.pipeline.create(dai.node.XLinkOut)
+        xout.setStreamName("preview")
+        cam.preview.link(xout.input)
+
+        self.device = dai.Device(self.pipeline)
+        self.q = self.device.getOutputQueue(name="preview", maxSize=4, blocking=False)
+        self.mirror = mirror
+
+    def get_frame(self):
+        in_frame = self.q.tryGet()
+        if in_frame is None:
+            return None
+        frame = in_frame.getCvFrame()
+        if self.mirror:
+            frame = cv2.flip(frame, 1)
+        return frame
+
+    def release(self):
+        self.device.close()

camera/web_camera.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+import cv2
+from camera.base_camera import Camera
+
+class WebCamera(Camera):
+    def __init__(self, camera_id=0, mirror=False):
+        self.cap = cv2.VideoCapture(camera_id)
+        self.mirror = mirror
+        if not self.cap.isOpened():
+            raise RuntimeError("Cannot open web camera")
+
+    def get_frame(self):
+        ret, frame = self.cap.read()
+        if not ret:
+            return None
+        if self.mirror:
+            frame = cv2.flip(frame, 1)
+        return frame
+
+    def release(self):
+        self.cap.release()

gesture_control/feature_extractor.py

@@ -1,26 +0,0 @@
-import numpy as np
-
-def normalize_landmarks(landmarks):
-    """
-    Нормализует полный скелет MediaPipe (33 точки) с использованием x,y,z.
-    Центрирует относительно центра бёдер и масштабирует по росту.
-    Возвращает плоский вектор (99,) из x,y,z всех точек.
-    """
-    lm = landmarks[:, :3].copy() # (33,3)
-
-    # Центр бёдер (индексы 23 и 24)
-    hip_center = (lm[23] + lm[24]) / 2
-
-    # Центр плеч (11 и 12)
-    shoulder_center = (lm[11] + lm[12]) / 2
-
-    # Рост – расстояние от бёдер до плеч
-    height = np.linalg.norm(shoulder_center - hip_center)
-    if height < 1e-6:
-        height = 1.0
-
-    # Центрируем и масштабируем
-    lm_centered = lm - hip_center
-    lm_normalized = lm_centered / height
-
-    return lm_normalized.flatten() # (99,)

utils/capture_photo.py

@@ -3,8 +3,9 @@ import os
 import sys
 import time
 from pathlib import Path
+from camera import create_camera
 
-def capture_photo(output_dir='captured', camera_id=0, mirror=True):
+def capture_photo(output_dir='captured', camera):
     """
     Простой инструмент для захвата фото с камеры.
     При нажатии 's' запускается отсчёт 3 секунды, затем делается снимок.
@@ -26,12 +27,9 @@ def capture_photo(output_dir='captured', camera_id=0, mirror=True):
     countdown_start = 0
 
     while True:
-        ret, frame = cap.read()
-        if not ret:
-            break
-
-        if mirror:
-            frame = cv2.flip(frame, 1)
+        frame = camera.get_frame()
+        if frame is None:
+            continue
 
         display = frame.copy()
 
@@ -65,7 +63,7 @@ def capture_photo(output_dir='captured', camera_id=0, mirror=True):
             countdown = 1
             countdown_start = time.time()
 
-    cap.release()
+    camera.release()
     cv2.destroyAllWindows()
     print(f"Завершено. Сохранено {capture_count} фото.")
 
@@ -75,5 +73,8 @@ if __name__ == '__main__':
     parser.add_argument('--dir', default='captured', help='Папка для сохранения')
     parser.add_argument('--camera', type=int, default=0, help='ID камеры')
     parser.add_argument('--no-mirror', action='store_true', help='Отключить зеркалирование')
+    parser.add_argument('--camera_type', default='web', choices=['web', 'oak'])
     args = parser.parse_args()
-    capture_photo(output_dir=args.dir, camera_id=args.camera, mirror=not args.no_mirror)
+    
+    camera = create_camera(camera_type=args.camera_type, camera_id=args.camera, mirror=not args.no_mirror)
+    capture_photo(output_dir=args.dir, camera)

utils/record_dynamic.py

@@ -10,16 +10,20 @@ import pandas as pd
 #sys.path.append(str(Path(__file__).parent.parent))
 from skeleton.mediapipe_detector import MediaPipeDetector
 from ml_gestures_dynamic.feature_extractor import extract_sequence
+from camera import create_camera
 
 def main():
     parser = argparse.ArgumentParser()
     parser.add_argument('--label', required=True, help='Название жеста (например, wave_left)')
     parser.add_argument('--output', default='dynamic_data.csv', help='CSV файл для сохранения')
     parser.add_argument('--camera', type=int, default=0)
+    parser.add_argument('--camera_type', default='web', choices=['web', 'oak'])
     parser.add_argument('--duration', type=float, default=3.0, help='Длительность записи (сек)')
+    parser.add_argument('--no-mirror', action='store_true', help='Отключить зеркалирование')
     args = parser.parse_args()
     
     output_path = Path(args.output)
+    camera = create_camera(camera_type=args.camera_type, camera_id=args.camera, mirror=not args.no_mirror)
     
     # Создаём файл с заголовком, если его ещё нет
     if not output_path.exists():
@@ -47,10 +51,10 @@ def main():
     sequence = []
 
     while True:
-        ret, frame = cap.read()
-        if not ret:
-            break
-        frame = cv2.flip(frame, 1)  # зеркало для удобства
+        frame = camera.get_frame()
+        if frame is None:
+            continue
+        #frame = cv2.flip(frame, 1)  # зеркало для удобства
         result = detector.detect(frame)
         if result['success']:
             landmarks = result['landmarks']
@@ -90,10 +94,10 @@ def main():
             # Обратный отсчёт на живом видео
             for i in range(3, 0, -1):
                 # Получаем свежий кадр для отсчёта
-                ret, frame = cap.read()
-                if not ret:
-                    break
-                frame = cv2.flip(frame, 1)
+                frame = camera.get_frame()
+                if frame is None:
+                    continue
+                #frame = cv2.flip(frame, 1)
                 result = detector.detect(frame)
                 if result['success']:
                     vis = detector.draw_landmarks(frame, result['pose_landmarks'])
@@ -104,9 +108,11 @@ def main():
                 cv2.imshow('Record dynamic gesture', vis)
                 cv2.waitKey(1000)
             # Показываем "GO!"
-            ret, frame = cap.read()
-            if ret:
-                frame = cv2.flip(frame, 1)
+            frame = camera.get_frame()
+            if frame is None:
+                continue
+            else:
+                #frame = cv2.flip(frame, 1)
                 result = detector.detect(frame)
                 if result['success']:
                     vis = detector.draw_landmarks(frame, result['pose_landmarks'])