Update app.py

app.py

@@ -7,7 +7,7 @@ import os
 import math
 
 mp_pose = mp.solutions.pose
-pose = mp_pose.Pose(static_image_mode=False, min_detection_confidence=0.7, model_complexity=1)
+pose = mp_pose.Pose(static_image_mode=False, min_detection_confidence=0.75, model_complexity=2)
 
 # ===========================
 # دوال مساعدة
@@ -46,7 +46,6 @@ def analyze_gait(video_file):
     if video_file is None:
         return "<div>❌ يرجى رفع فيديو أولًا.</div>", "<div></div>"
 
-    # حفظ الفيديو مؤقتًا
     if hasattr(video_file, "name"):
         video_path = video_file.name
     else:
@@ -65,11 +64,10 @@ def analyze_gait(video_file):
     H = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) or 480)
     px2m = 1.7 / (H * 0.8)
 
-    # قياسات الحركة
     L_clear, R_clear = [], []
     L_angle, R_angle = [], []
     base_px_seq = []
-    torso_tilt_seq = []
+    torso_tilt_seq, torso_side_lean_seq = [], []
 
     ground_y = H * 0.92
     frames_processed = 0
@@ -86,9 +84,9 @@ def analyze_gait(video_file):
 
         person_detected = True
         lm = res.pose_landmarks.landmark
-
         def xy(idx): return [lm[idx].x * W, lm[idx].y * H]
 
+        # النقاط
         L_ank = xy(mp_pose.PoseLandmark.LEFT_ANKLE.value)
         R_ank = xy(mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_ANKLE.value)
         L_knee = xy(mp_pose.PoseLandmark.LEFT_KNEE.value)
@@ -100,7 +98,7 @@ def analyze_gait(video_file):
         L_sh   = xy(mp_pose.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER.value)
         R_sh   = xy(mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER.value)
 
-        # ارتفاع القدم
+        # ارتفاع القدم بالسنتيمتر
         Lc = max(0, (ground_y - min(L_ank[1], L_foot[1])) * px2m * 100)
         Rc = max(0, (ground_y - min(R_ank[1], R_foot[1])) * px2m * 100)
         L_clear.append(Lc)
@@ -112,16 +110,20 @@ def analyze_gait(video_file):
         L_angle.append(La)
         R_angle.append(Ra)
 
-        # قاعدة القدمين
-        base_px_seq.append(abs(L_ank[0] - R_ank[0]))
+        # المسافة الأفقية بين الكاحلين
+        base_px_seq.append(abs(L_ank[0]-R_ank[0]))
 
-        # ميل الجذع
+        # ميل الجذع للأمام والخلف
         mid_sh = [(L_sh[0]+R_sh[0])/2, (L_sh[1]+R_sh[1])/2]
         mid_hip= [(L_hip[0]+R_hip[0])/2, (L_hip[1]+R_hip[1])/2]
         vec = np.array([mid_sh[0]-mid_hip[0], mid_sh[1]-mid_hip[1]])
         tilt = abs(90 - abs(math.degrees(math.atan2(abs(vec[1]), abs(vec[0])+1e-6))))
         torso_tilt_seq.append(tilt)
 
+        # ميل جانبي للجذع (لتحديد انحراف نحو اليمين أو اليسار)
+        torso_side = (L_sh[0]+R_sh[0])/2 - (L_hip[0]+R_hip[0])/2
+        torso_side_lean_seq.append(torso_side)
+
     cap.release()
     try: os.unlink(video_path)
     except: pass
@@ -130,59 +132,70 @@ def analyze_gait(video_file):
         return "<div>❌ لم يتم اكتشاف شخص في الفيديو.</div>", "<div></div>"
 
     # ===========================
-    # الإحصاءات والتحليل
+    # الإحصاءات المحسَّنة
     # ===========================
     avg_Lc, avg_Rc = _safe_mean(L_clear), _safe_mean(R_clear)
     std_Lc, std_Rc = _safe_std(L_clear), _safe_std(R_clear)
     avg_La, avg_Ra = _safe_mean(L_angle), _safe_mean(R_angle)
     avg_base_px = _safe_mean(base_px_seq)
     avg_tilt = _safe_mean(torso_tilt_seq)
+    avg_side_lean = _safe_mean(torso_side_lean_seq)
     var_clear = max(std_Lc, std_Rc)
     diff_clear = abs(avg_Lc - avg_Rc)
     diff_angle = abs(avg_La - avg_Ra)
+    px_base_ratio = avg_base_px / W
+
+    # زاوية التصوير
+    view = "frontal" if px_base_ratio > 0.14 else "side"
 
-    # تحديد زاوية التصوير (أغلبها أمامية)
-    view_ratio = avg_base_px / max(1, W)
-    view = "frontal" if view_ratio > 0.16 else "side"
+    # نسبة الإطارات اللي فيها انخفاض شديد
+    low_ratio_L = sum(np.array(L_clear)<3.5)/len(L_clear)
+    low_ratio_R = sum(np.array(R_clear)<3.5)/len(R_clear)
 
     # ===========================
-    # منطق التصنيف الجديد (أعلى دقة)
+    # منطق الصرامة العالية
     # ===========================
     score = 0
     strong_flags = 0
 
-    # Foot Drop
-    if min(avg_Lc, avg_Rc) < 3.5 or (var_clear > 9 and diff_angle < 20):
-        score += 3
-        strong_flags += 1
+    # ضعف القدم (Foot Drop)
+    if (min(avg_Lc, avg_Rc)<3.5) or (low_ratio_L>0.4 or low_ratio_R>0.4):
+        score += 3.5; strong_flags += 1
 
     # Neuropathy
-    if (var_clear > 8 and diff_angle > 15) or diff_clear > 6:
-        score += 2.5
-        strong_flags += 1
+    if (var_clear>9 and diff_angle>15) or (diff_clear>6 and var_clear>8):
+        score += 3; strong_flags += 1
 
     # Charcot
-    if avg_base_px * px2m > 0.28 and avg_tilt > 9:
-        score += 3
-        strong_flags += 1
+    if (px_base_ratio>0.25 and avg_tilt>10):
+        score += 3.5; strong_flags += 1
 
-    # ميل الجذع الواضح
-    if avg_tilt > 12:
+    # ميل جانبي واضح للجذع
+    if abs(avg_side_lean) > W*0.03:
         score += 1.5
 
-    # زيادة الوزن للحالات الأمامية لأنها أكثر حساسية للانحراف
-    if view == "frontal":
-        score *= 1.2
+    # اختلاف كبير بين القدمين
+    if diff_clear > 7:
+        score += 1.5
 
-    # تقييد الدرجة ضمن 0-10
     score = min(score, 10)
     norm_score = score / 10
 
     # ===========================
-    # التقييم النهائي + زر الحجز
+    # تحديد الجانب المتأثر
+    # ===========================
+    if avg_Lc < avg_Rc - 2.5 and avg_La < avg_Ra:
+        side = "اليسار"
+    elif avg_Rc < avg_Lc - 2.5 and avg_Ra < avg_La:
+        side = "اليمين"
+    else:
+        side = "كلا الجانبين / غير محدد"
+
+    # ===========================
+    # التقييم النهائي
     # ===========================
     if norm_score >= 0.7 or strong_flags >= 2:
-        level, color, desc = "🔴 عالية الخطورة", "#c62828", "تم رصد مؤشرات قوية تستدعي مراجعة طبيب متخصص."
+        level, color, desc = "🔴 عالية الخطورة", "#c62828", "تم رصد مؤشرات قوية لخلل في المشية."
         booking_html = """
         <div style="margin-top:10px">
           <a href="https://example.com/book" target="_blank"
@@ -193,7 +206,7 @@ def analyze_gait(video_file):
         </div>
         """
     elif norm_score >= 0.45:
-        level, color, desc = "🟡 متوسطة الخطورة", "#fbc02d", "مؤشرات تستدعي متابعة طبية وقائية."
+        level, color, desc = "🟡 متوسطة الخطورة", "#fbc02d", "تم رصد مؤشرات تحتاج متابعة طبية."
         booking_html = """
         <div style="margin-top:10px">
           <a href="https://example.com/book" target="_blank"
@@ -204,40 +217,37 @@ def analyze_gait(video_file):
         </div>
         """
     else:
-        level, color, desc = "🟢 طبيعية", "#2e7d32", "المشية ضمن النطاق الطبيعي."
+        level, color, desc = "🟢 طبيعية", "#2e7d32", "المشية ضمن الحدود الطبيعية."
         booking_html = ""
 
-    # ترجيح الحالة
-    if score >= 7:
-        if avg_base_px * px2m > 0.28:
-            condition = "قدم شاركوت (Charcot Foot)"
-        elif diff_angle > 15:
-            condition = "اعتلال الأعصاب المحيطية / السكري"
-        else:
-            condition = "ضعف العضلة الظنبوبية (Foot Drop)"
-    elif score >= 4:
-        condition = "خلل بسيط غير محدد"
+    # الحالة
+    if strong_flags >= 2 and (px_base_ratio>0.25):
+        condition = "قدم شاركوت (Charcot Foot)"
+    elif low_ratio_L>0.4 or low_ratio_R>0.4:
+        condition = "ضعف العضلة الظنبوبية (Foot Drop)"
+    elif (var_clear>8 and diff_angle>15):
+        condition = "اعتلال الأعصاب المحيطية / السكري"
     else:
-        condition = "لا توجد مؤشرات مرضية واضحة"
+        condition = "خلل بسيط غير محدد"
 
     html = f"""
     <div style='color:{color};font-weight:700;font-size:18px'>{level}</div>
     <div>👁️ زاوية التصوير: <b>{'أمامية' if view=='frontal' else 'جانبية'}</b></div>
+    <div>📍 الجانب المتأثر: <b>{side}</b></div>
     <div>🩺 الحالة المحتملة: <b>{condition}</b></div>
     <div>📊 درجة الخطورة: <b>{score:.1f}/10</b></div>
     <div>{desc}</div>
     {booking_html}
-    <div style='font-size:13px;color:#555;margin-top:8px'>⚠️ هذا تحليل مبدئي يعتمد على الفيديو فقط ولا يُغني عن الفحص الطبي.</div>
+    <div style='font-size:13px;color:#555;margin-top:8px'>⚠️ هذا التحليل يعتمد على أنماط زمنية وزوايا متعددة، ولا يُغني عن الفحص الطبي.</div>
     """
-
     return html, _gauge_html(norm_score)
 
 # ===========================
 # واجهة Gradio
 # ===========================
-with gr.Blocks(title="تحليل المشية العصبية - v7 (نهائي ومحسّن)") as demo:
-    gr.Markdown("## 🩺 نظام تحليل المشية العصبية (الإصدار 7)")
-    gr.Markdown("🔹 التحليل مخصص للمقاطع الأمامية أو الجانبية (15–30 ثانية).<br>🔹 يظهر زر للحجز عند الحاجة إلى متابعة طبية.")
+with gr.Blocks(title="تحليل المشية العصبية - v8 (دقيق وصارم)") as demo:
+    gr.Markdown("## 🩺 نظام تحليل المشية العصبية (الإصدار 8)")
+    gr.Markdown("🔹 النظام يستخدم خوارزميات متقدمة لتحليل المشية بدقة عالية.<br>🔹 يحدد الجانب المتأثر ويقترح حجز موعد عند الحاجة.")
 
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):