Update app.py

app.py

@@ -9,10 +9,10 @@ import math
 mp_pose = mp.solutions.pose
 pose = mp_pose.Pose(static_image_mode=False, min_detection_confidence=0.75, model_complexity=2)
 
-# ===========================
+# ===================================
 # دوال مساعدة
-# ===========================
-def _dist(p1, p2): 
+# ===================================
+def _dist(p1, p2):
     return math.hypot(p1[0]-p2[0], p1[1]-p2[1])
 
 def _angle(a, b, c):
@@ -32,16 +32,16 @@ def _gauge_html(norm_score):
     pct = int(max(0, min(1, norm_score)) * 100)
     color = "#4caf50" if pct < 35 else "#fbc02d" if pct < 65 else "#c62828"
     bar = f"""
-    <div style="width:100%;background:#eee;border-radius:10px;height:16px;overflow:hidden;border:1px solid #ddd;">
+    <div style="width:100%;background:#eee;border-radius:10px;height:16px;overflow:hidden;border:1px solid #ccc;">
       <div style="width:{pct}%;height:100%;background:{color};transition:width 1s;"></div>
     </div>
     <div style="font-size:12px;color:#555;margin-top:6px">درجة الخطورة: {pct}%</div>
     """
     return bar
 
-# ===========================
-# التحليل الرئيسي للفيديو
-# ===========================
+# ===================================
+# التحليل الرئيسي
+# ===================================
 def analyze_gait(video_file):
     if video_file is None:
         return "<div>❌ يرجى رفع فيديو أولًا.</div>", "<div></div>"
@@ -59,17 +59,18 @@ def analyze_gait(video_file):
         return "<div>❌ لا يمكن فتح الفيديو.</div>", "<div></div>"
 
     total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) or 0)
-    fps = float(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) or 30.0)
     W = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) or 640)
     H = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) or 480)
     px2m = 1.7 / (H * 0.8)
+    ground_y = H * 0.92
 
-    L_clear, R_clear = [], []
-    L_angle, R_angle = [], []
-    base_px_seq = []
-    torso_tilt_seq, torso_side_lean_seq = [], []
+    # قوائم القياسات
+    L_clear, R_clear, L_angle, R_angle = [], [], [], []
+    torso_tilt_seq, torso_side_seq = [], []
+    base_seq = []
+    motion_energy = []
 
-    ground_y = H * 0.92
+    prev_frame = None
     frames_processed = 0
     person_detected = False
 
@@ -77,141 +78,123 @@ def analyze_gait(video_file):
         ret, frame = cap.read()
         if not ret: break
         frames_processed += 1
+        frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+        if prev_frame is not None:
+            diff = cv2.absdiff(frame_gray, prev_frame)
+            motion_energy.append(np.sum(diff))
+        prev_frame = frame_gray
 
         frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
         res = pose.process(frame_rgb)
-        if not res.pose_landmarks: continue
-
+        if not res.pose_landmarks:
+            continue
         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)
-        R_knee = xy(mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_KNEE.value)
-        L_foot = xy(mp_pose.PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX.value)
-        R_foot = xy(mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX.value)
-        L_hip  = xy(mp_pose.PoseLandmark.LEFT_HIP.value)
-        R_hip  = xy(mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_HIP.value)
-        L_sh   = xy(mp_pose.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER.value)
-        R_sh   = xy(mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER.value)
-
-        # 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)
-        R_clear.append(Rc)
-
-        # زوايا الكاحل
-        La = _angle(L_knee, L_ank, L_foot)
-        Ra = _angle(R_knee, R_ank, R_foot)
-        L_angle.append(La)
-        R_angle.append(Ra)
-
-        # المسافة الأفقية بين الكاحلين
-        base_px_seq.append(abs(L_ank[0]-R_ank[0]))
-
-        # ميل الجذع للأمام والخلف
+
+        def xy(i): return [lm[i].x*W, lm[i].y*H]
+        L_ank, R_ank = xy(27), xy(28)
+        L_knee, R_knee = xy(25), xy(26)
+        L_foot, R_foot = xy(31), xy(32)
+        L_hip, R_hip = xy(23), xy(24)
+        L_sh, R_sh = xy(11), xy(12)
+
+        # ارتفاع القدم
+        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); R_clear.append(Rc)
+
+        # زاوية الكاحل
+        L_angle.append(_angle(L_knee, L_ank, L_foot))
+        R_angle.append(_angle(R_knee, R_ank, R_foot))
+
+        # ميل الجذع
         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))))
+        tilt = abs(90 - abs(math.degrees(math.atan2(abs(mid_sh[1]-mid_hip[1]), abs(mid_sh[0]-mid_hip[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)
+        torso_side_seq.append(mid_sh[0]-mid_hip[0])
+        base_seq.append(abs(L_ank[0]-R_ank[0]))
 
     cap.release()
     try: os.unlink(video_path)
     except: pass
 
     if not person_detected:
-        return "<div>❌ لم يتم اكتشاف شخص في الفيديو.</div>", "<div></div>"
+        return "<div>❌ لم يتم اكتشاف شخص في الفيديو. يرجى إعادة التصوير وفق التعليمات.</div>", "<div></div>"
 
-    # ===========================
-    # الإحصاءات المحسَّنة
-    # ===========================
+    # ===================================
+    # التحليل المتقدم
+    # ===================================
     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)
+    side_lean = _safe_mean(torso_side_seq)
+    avg_base = _safe_mean(base_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
+    motion_index = np.std(motion_energy)/np.mean(motion_energy) if motion_energy else 0
 
-    # زاوية التصوير
-    view = "frontal" if px_base_ratio > 0.14 else "side"
+    view = "frontal" if (avg_base/W) > 0.15 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)
+    # نسب زمنية
+    n = max(1, len(L_clear))
+    low_ratio_L = sum(np.array(L_clear)<3.5)/n
+    low_ratio_R = sum(np.array(R_clear)<3.5)/n
 
-    # ===========================
-    # منطق الصرامة العالية
-    # ===========================
+    # ===================================
+    # منطق أكثر صرامة + وزن ديناميكي
+    # ===================================
     score = 0
     strong_flags = 0
 
-    # ضعف القدم (Foot Drop)
-    if (min(avg_Lc, avg_Rc)<3.5) or (low_ratio_L>0.4 or low_ratio_R>0.4):
+    # ضعف القدم
+    if (min(avg_Lc, avg_Rc)<3.5) or (low_ratio_L>0.45 or low_ratio_R>0.45):
         score += 3.5; strong_flags += 1
 
-    # Neuropathy
-    if (var_clear>9 and diff_angle>15) or (diff_clear>6 and var_clear>8):
+    # neuropathy
+    if (var_clear>8 and diff_angle>15) or (motion_index>0.25 and diff_clear>5):
         score += 3; strong_flags += 1
 
     # Charcot
-    if (px_base_ratio>0.25 and avg_tilt>10):
+    if (avg_base*px2m>0.26 and avg_tilt>9):
         score += 3.5; strong_flags += 1
 
-    # ميل جانبي واضح للجذع
-    if abs(avg_side_lean) > W*0.03:
-        score += 1.5
-
-    # اختلاف كبير بين القدمين
-    if diff_clear > 7:
+    # ميل الجذع الجانبي
+    if abs(side_lean) > W*0.03:
         score += 1.5
 
     score = min(score, 10)
-    norm_score = score / 10
+    norm_score = score/10
 
-    # ===========================
-    # تحديد الجانب المتأثر
-    # ===========================
-    if avg_Lc < avg_Rc - 2.5 and avg_La < avg_Ra:
+    # تحديد الجانب المتضرر
+    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:
+    elif avg_Rc < avg_Lc-2.5 and avg_Ra < avg_La:
         side = "اليمين"
     else:
-        side = "كلا الجانبين / غير محدد"
+        side = "غير محدد بوضوح"
 
-    # ===========================
-    # التقييم النهائي
-    # ===========================
+    # ===================================
+    # النتيجة النهائية
+    # ===================================
     if norm_score >= 0.7 or strong_flags >= 2:
-        level, color, desc = "🔴 عالية الخطورة", "#c62828", "تم رصد مؤشرات قوية لخلل في المشية."
+        level, color, desc = "🔴 عالية الخطورة", "#c62828", "تم رصد مؤشرات واضحة لخلل في المشية."
         booking_html = """
         <div style="margin-top:10px">
           <a href="https://example.com/book" target="_blank"
-             style="background:#007bff;color:#fff;padding:10px 16px;border-radius:8px;
-                    text-decoration:none;font-weight:600;display:inline-block;">
+             style="background:#007bff;color:#fff;padding:10px 16px;border-radius:8px;text-decoration:none;font-weight:600;">
              احجز موعد مباشر (حضوري أو أونلاين)
           </a>
         </div>
         """
     elif norm_score >= 0.45:
-        level, color, desc = "🟡 متوسطة الخطورة", "#fbc02d", "تم رصد مؤشرات تحتاج متابعة طبية."
+        level, color, desc = "🟡 متوسطة الخطورة", "#fbc02d", "مؤشرات تستدعي متابعة طبية."
         booking_html = """
         <div style="margin-top:10px">
           <a href="https://example.com/book" target="_blank"
-             style="background:#fbc02d;color:#000;padding:10px 16px;border-radius:8px;
-                    text-decoration:none;font-weight:600;display:inline-block;">
+             style="background:#fbc02d;color:#000;padding:10px 16px;border-radius:8px;text-decoration:none;font-weight:600;">
              احجز استشارة طبية
           </a>
         </div>
@@ -220,34 +203,34 @@ def analyze_gait(video_file):
         level, color, desc = "🟢 طبيعية", "#2e7d32", "المشية ضمن الحدود الطبيعية."
         booking_html = ""
 
-    # 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 = "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>🩺 الحالة المحتملة: <b>{'ضعف العضلة الظنبوبية' if strong_flags>=1 else 'غير محددة بدقة'}</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 التحليل يعتمد على أنماط زمنية وزوايا متعددة، ولا يُغني عن الفحص الطبي.</div>
+    <div style='font-size:13px;color:#555;margin-top:8px'>⚠️ التحليل يعتمد على أنماط الحركة والزوايا الزمنية، ولا يُغني عن الفحص السريري.</div>
     """
     return html, _gauge_html(norm_score)
 
-# ===========================
-# واجهة Gradio
-# ===========================
-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.")
+# ===================================
+# واجهة Gradio + تعليمات تصوير
+# ===================================
+instructions = """
+### 🎥 تعليمات التصوير لضمان دقة التحليل:
+1️⃣ ضع الكاميرا على **بعد 2 إلى 3 أمتار** من الشخص، بارتفاع الركبة تقريبًا.  
+2️⃣ استخدم **إضاءة جيدة** بدون ظلال قوية.  
+3️⃣ اطلب من المريض أن **يمشي بشكل طبيعي لمسافة 3 أمتار ذهابًا وإيابًا**.  
+4️⃣ لا ترتدي ملابس طويلة تغطي الركبة أو الكاحل.  
+5️⃣ يُفضّل أن يكون الفيديو **من زاوية أمامية واضحة**.  
+6️⃣ المدة المثالية للفيديو: **من 15 إلى 30 ثانية**.
+"""
+
+with gr.Blocks(title="تحليل المشية العصبية - v9 (دقيق جدًا)") as demo:
+    gr.Markdown("## 🩺 نظام تحليل المشية العصبية – الإصدار 9")
+    gr.Markdown(instructions)
 
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):