poses_detection

README.md

@@ -52,24 +52,28 @@ cd gesture_rec
 git submodule update --init --recursive
 ```
 ### 2. Создание виртуального окружения
-Рекомендуется использовать виртуальное окружение и Python 3.11:
+Рекомендуется использовать виртуальное окружение и Python 3.10:
 ```
-python3.11 -m venv venv
+python3.10 -m venv venv
 source venv/bin/activate
 ```
 
 Если у вас не скачен питон этой версии, сначала выполните:
 ```
-sudo apt install python3.11 python3.11-venv
+sudo apt install python3.10 python3.10-venv
 ```
 
-Если у нас не устанавливается питон 3.11, то это потому что он отсутствует в официальных репозиториях по умолчанию, надо добавить репозиторий перед скачиванием:
+Если у нас не устанавливается питон 3.10, то это потому что он отсутствует в официальных репозиториях по умолчанию, надо добавить репозиторий перед скачиванием:
 ```
 sudo apt update && sudo apt install -y software-properties-common
 sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
 sudo apt update
 ```
 
+To install pip:
+
+    sudo apt install -y python3-pip
+
 ### 3. Установка зависимостей
 
 ### 3.1. Способ 1
@@ -86,6 +90,7 @@ sudo apt update
     pip install --upgrade pip
     pip install numpy==1.24.3
     pip install pandas==2.0.3
+    pip install pyyaml
     pip install opencv-python==4.12.0.88
     pip install opencv-python-headless==4.12.0.88
     pip install matplotlib==3.7.5
@@ -128,7 +133,7 @@ pip install protobuf==3.20.3
 
 2. Если будет проблема с функцией cv2.imshow() то, переустановите cv2 без заголовков:
 ```
-pip uninstall opencv-python pip install opencv-python-headless
+pip uninstall opencv-python opencv-python-headless
 pip install opencv-python==4.12.0.88
 ```
 3. Если будет ошибка с PIL, попробуйте обновить библиотеку:

gesture_control/arm_control.py

@@ -55,7 +55,7 @@ class ArmController:
 
     def _horizontal_displacement_rel(self, landmarks, side):
         """
-        Нормированное горизонтальное смещение запястья относительно плеча.
+        Нормированное горизонтальное смещение запястья относительно плеча.Ширина плеч для нормировки горизонтальных смещен
         Сторона `side` — это реальная сторона руки
         """
         s_idx, w_idx = self._get_side_indices(side)
@@ -100,27 +100,44 @@ class ArmController:
                 print("Руки не видны")
             return 0.0, 0.0
 
-        linear_side = self.config['linear_arm']
-        angular_side = self.config['angular_arm']
 
-        lin_rel = self._horizontal_displacement_rel(landmarks, linear_side)
-        ang_rel = self._vertical_displacement_rel(landmarks, angular_side)
 
-        if self.debug:
-            print(f"lin_rel={lin_rel:.3f}, ang_rel={ang_rel:.3f}")
+        r_sh_z = landmarks[12][2]
+        r_wr_z = landmarks[16][2]
+        r_sh_z_divided = (landmarks[12][2] + landmarks[11][2])/2
+        nose_z = landmarks[0][2]
+        nose_and_sh_distance = r_sh_z_divided - nose_z
+
+        arm_forward = r_sh_z - r_wr_z
+
+        if arm_forward < 3*nose_and_sh_distance:
+            #print(f"landmarks[12][2] {landmarks[12][2] - landmarks[16][2]}")
+
+            linear_side = self.config['linear_arm']
+            angular_side = self.config['angular_arm']
+
+            #lin_rel = self._horizontal_displacement_rel(landmarks, linear_side)
+            lin_rel = self._vertical_displacement_rel(landmarks, linear_side)
+            ang_rel = self._vertical_displacement_rel(landmarks, angular_side)
+
+            if self.debug:
+                print(f"lin_rel={lin_rel:.3f}, ang_rel={ang_rel:.3f}")
+
+            # Линейная скорость
+            if abs(lin_rel) < self.dead_zone:
+                linear = 0.0
+            else:
+                lin_rel_clipped = np.clip(lin_rel, -1.0, 1.0)
+                linear = lin_rel_clipped * self.config['max_speed_linear']
+
+            # Угловая скорость
+            if abs(ang_rel) < self.dead_zone:
+                angular = 0.0
+            else:
+                ang_rel_clipped = np.clip(ang_rel, -1.0, 1.0)
+                angular = ang_rel_clipped * self.config['max_speed_angular']
+
+            return linear, angular
 
-        # Линейная скорость (только вперёд)
-        if lin_rel < self.dead_zone:
-            linear = 0.0
         else:
-            linear = min(lin_rel, 1.0) * self.config['max_speed_linear']
-
-        # Угловая скорость
-        if abs(ang_rel) < self.dead_zone:
-            angular = 0.0
-        else:
-            ang_rel_clipped = np.clip(ang_rel, -1.0, 1.0)
-            angular = ang_rel_clipped * self.config['max_speed_angular']
-
-        return linear, angular
-
+            return 0.0, 0.0

gesture_control/special_gestures.py

@@ -1,10 +1,10 @@
 import numpy as np
-from ml_gestures.predict import MLGesturePredictor
 
 class SpecialGestureDetector:
     def __init__(self, mode='geometric', model_path=None, class_names=None):
         self.mode = mode
         if mode == 'ml':
+            from ml_gestures.predict import MLGesturePredictor
             if model_path is None or class_names is None:
                 raise ValueError("Для ML нужны model_path и class_names")
             self.ml_predictor = MLGesturePredictor(model_path, class_names)
@@ -54,7 +54,7 @@ class SpecialGestureDetector:
         l_hip = landmarks[idx['left_hip']][:2]
         r_hip = landmarks[idx['right_hip']][:2]
         nose = np.array(landmarks[idx['nose']][:2])
-        
+
         shoulder_center_y = (l_sh[1] + r_sh[1]) / 2
         hip_center_y = (l_hip[1] + r_hip[1]) / 2
         torso_height = hip_center_y - shoulder_center_y
@@ -74,11 +74,30 @@ class SpecialGestureDetector:
             v2 = wrist - elbow
             return angle_between_vectors(v1, v2)
 
+        def segments_intersect(p1, p2, p3, p4):
+            def cross(o, a, b):
+                return (a[0] - o[0]) * (b[1] - o[1]) - (a[1] - o [1])* (b[0] - o[0])
+            d1 = cross(p3, p4, p1)
+            d2 = cross(p3, p4, p2)
+            d3 = cross(p1, p2, p3)
+            d4 = cross(p1, p2, p4)
+            return (d1 * d2 < 0) and (d3 * d4 < 0)
+
+        def line_intersection(p1, p2, p3, p4):
+            d1 = p2 - p1
+            d2 = p4 -p3
+            denom = d1[0] * d2[1] - d1[1] * d2[0]
+            if abs(denom) < 1e-6:
+                return None
+            t = ((p3[0] - p1[0]) * d2[1] - (p3[1] - p1[1]) * d2[0]) / denom
+            return p1 + t * d1
+
         # ---- Вычисляем углы ----
         l_angle = elbow_angle(l_sh, l_el, l_wr)   # угол в левом локте
         r_angle = elbow_angle(r_sh, r_el, r_wr)   # угол в правом локте
 
         # ---- КРЕСТ ----
+        '''
         # 1. Оба локтя сильно согнуты (< 100°)
         elbows_bent = (l_angle < 100 and r_angle < 100)
         # 2. Левое запястье правее правого (перекрест)
@@ -90,27 +109,80 @@ class SpecialGestureDetector:
         )
 
         cross = elbows_bent and wrists_crossed and wrists_at_chest
+        if cross:
+            return 'cross'
+        '''
+        forearms_cross = segments_intersect(l_el, l_wr, r_el, r_wr)
+        intersection = line_intersection(l_el, l_wr, r_el, r_wr)
+        intersection_on_chest = False
+        if intersection is not None:
+            intersection_on_chest = (shoulder_center_y - 0.3 * torso_height < intersection[1] < hip_center_y + 0.3 * torso_height)
+        cross = forearms_cross and intersection_on_chest
         if cross:
             return 'cross'
 
-        # ---- ДОМИК ----
-        # 1. Запястья выше носа
-        wrists_above_nose = (l_wr[1] < nose[1] and r_wr[1] < nose[1])
+        ## ---- ДОМИК ----
+        ## 1. Запястья выше носа
+        #wrists_above_nose = (l_wr[1] < nose[1] and r_wr[1] < nose[1])
+
+        ## 2. Локти выше плеч (верхняя граница плеч – min по Y среди плеч)
+        #shoulders_top_y = min(l_sh[1], r_sh[1])
+        #elbows_above_shoulders = (l_el[1] < shoulders_top_y and r_el[1] < shoulders_top_y)
+
+        ## 3. Расстояние между локтями > расстояние между плечами
+        #elbow_distance = np.linalg.norm(l_el - r_el)
+        #elbows_far_apart = elbow_distance > shoulder_width
+
+        ## 4. Расстояние между запястьями < половины ширины плеч
+        #wrist_distance = np.linalg.norm(l_wr - r_wr)
+        #wrists_near = wrist_distance < 0.5 * shoulder_width
+
+        #dome = wrists_above_nose and elbows_above_shoulders and elbows_far_apart and wrists_near
+        #if dome:
+            #return 'dome'
+
+        # ---- ЛАДОШКА ----
+
+        #r_sh_z = landmarks[idx['right_shoulder']][2]
+        #r_wr_z = landmarks[idx['right_wrist']][2]
+        #r_el_z = landmarks[idx['right_elbow']][2]
+        ##1. правая рука почти выпрямлена
+        #wrist_at_shoulder_y = abs(r_wr[1] - r_sh[1]) < 0.4 * torso_height
+        #wrist_at_shoulder_x = abs(r_wr[0] - r_sh[0]) < 0.5 * shoulder_width
+
+        #r_sh_z_divided = (landmarks[12][2] + landmarks[11][2])/2
+        #nose_z = landmarks[0][2]
+        #nose_and_sh_distance = r_sh_z_divided - nose_z
+
+        #arm_forward = r_sh_z - r_wr_z
+
+        #print(f"arm_forward = {round(arm_forward, 3)} and nose_and_sh_distance = {round(nose_and_sh_distance, 3)}")
+        #if wrist_at_shoulder_y and wrist_at_shoulder_x and (arm_forward > 3.5*nose_and_sh_distance):
+            #return "ladoshka"
+
+
+        # ---- Рука к носу ----
+        nose_x = landmarks[0][0]
+        nose_y = landmarks[0][1]
+
+        wrist_at_nose_x = abs(r_wr[0] - nose_x) < 0.5 * shoulder_width
+        wrist_at_nose_y = abs(r_wr[1] - nose_y) < 0.2 * torso_height
+
+        if wrist_at_nose_x and wrist_at_nose_y:
+            return "kulak-nos"
+
+
+        # ---- Рука к левому плечу ----
+        wrist_at_shoulder_x = abs(r_wr[0] - l_sh[0]) < 0.2 * shoulder_width
+        wrist_at_shoulder_y = abs(r_wr[1] - l_sh[1]) < 0.2 * torso_height
+
+
+        if wrist_at_shoulder_x and wrist_at_shoulder_y:
+            return "wrist-shoulder"
+
 
-        # 2. Локти выше плеч (верхняя граница плеч – min по Y среди плеч)
-        shoulders_top_y = min(l_sh[1], r_sh[1])
-        elbows_above_shoulders = (l_el[1] < shoulders_top_y and r_el[1] < shoulders_top_y)
 
-        # 3. Расстояние между локтями > расстояние между плечами
-        elbow_distance = np.linalg.norm(l_el - r_el)
-        elbows_far_apart = elbow_distance > shoulder_width
 
-        # 4. Расстояние между запястьями < половины ширины плеч
-        wrist_distance = np.linalg.norm(l_wr - r_wr)
-        wrists_near = wrist_distance < 0.5 * shoulder_width
 
-        dome = wrists_above_nose and elbows_above_shoulders and elbows_far_apart and wrists_near
-        if dome:
-            return 'dome'
 
         return 'none'

install_deps.sh

@@ -6,6 +6,7 @@ pip install --upgrade pip
 
 pip install numpy==1.24.3
 pip install pandas==2.0.3
+pip install pyyaml==6.0.3
 pip install opencv-python==4.12.0.88
 pip install opencv-python-headless==4.12.0.88
 pip install matplotlib==3.7.5