File size: 4,710 Bytes
f3f8397 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 | import cv2
import gradio as gr
from ultralytics import YOLO
print("Đang tải mô hình Pose...")
pose_model = YOLO('yolov8n-pose.pt')
def analyze_posture(frame, do_calibrate, baseline_data):
if frame is None:
return None, "Đang chờ Camera...", do_calibrate, baseline_data
frame_bgr = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
results = pose_model(frame_bgr, verbose=False, conf=0.5)
annotated_frame = frame_bgr.copy()
status_text = "Đang theo dõi..."
for r in results:
annotated_frame = r.plot()
if r.keypoints is not None and len(r.keypoints.data) > 0:
kpts = r.keypoints.data[0]
if len(kpts) >= 7:
nose = kpts[0][:2].tolist()
left_shoulder = kpts[5][:2].tolist()
right_shoulder = kpts[6][:2].tolist()
if nose[0] != 0 and left_shoulder[0] != 0 and right_shoulder[0] != 0:
shoulder_mid_y = (left_shoulder[1] + right_shoulder[1]) / 2
current_neck_dist = shoulder_mid_y - nose[1]
current_sh_diff = abs(left_shoulder[1] - right_shoulder[1])
if current_neck_dist <= 0:
continue
# BƯỚC 1: Xử lý khi người dùng bấm nút "Hiệu chỉnh"
if do_calibrate:
baseline_data = {
"neck_dist": current_neck_dist,
"sh_diff": current_sh_diff
}
do_calibrate = False # Tắt cờ hiệu chỉnh
status_text = "Đã lưu tư thế chuẩn! Bắt đầu giám sát ✅"
break # Lưu xong thì thoát vòng lặp khung hình này
# BƯỚC 2: Cảnh báo theo Tỷ lệ (Nếu đã có baseline)
if baseline_data is not None:
base_neck = baseline_data["neck_dist"]
base_sh_diff = baseline_data["sh_diff"]
status_text = "Tư thế TỐT ✅"
# Cảnh báo 1: Gù lưng / Rướn cổ (Rút ngắn > 25% so với chuẩn)
if current_neck_dist < 0.75 * base_neck:
status_text = "⚠️ CẢNH BÁO: Đang rướn cổ / Gù lưng!"
# Cảnh báo 2: Lệch vai
# Mẹo: Dùng độ dài cổ (base_neck) làm thước đo. Nếu vai lệch > 20% chiều dài cổ là có vấn đề
tilt_threshold = 0.20 * base_neck
if abs(current_sh_diff - base_sh_diff) > tilt_threshold:
status_text = "⚠️ CẢNH BÁO: Ngồi lệch vai!"
else:
status_text = "⏳ Vui lòng ngồi thẳng và bấm 'Hiệu chỉnh tư thế chuẩn'."
annotated_rgb = cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
return annotated_rgb, status_text, do_calibrate, baseline_data
# ==========================================
# GIAO DIỆN CÓ THÊM NÚT CALIBRATION
# ==========================================
with gr.Blocks(title="SmartErgo - Dynamic Pose Tracking") as demo:
gr.Markdown("## 🎥 Giám Sát Tư Thế (Có Hiệu Chỉnh Động)")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=2):
live_input = gr.Image(sources=["webcam"], streaming=True, label="Camera của bạn")
with gr.Column(scale=1):
live_output = gr.Image(label="AI Tracking")
status_output = gr.Textbox(label="Trạng thái", text_align="center", value="Chưa hiệu chỉnh")
gr.Markdown("**Hướng dẫn:** Ngồi thẳng lưng, mắt nhìn ngang màn hình rồi bấm nút bên dưới.")
calibrate_btn = gr.Button("🎯 Hiệu chỉnh tư thế chuẩn", variant="primary")
# Các biến State để lưu trữ dữ liệu ngầm
do_calibrate = gr.State(False)
baseline_data = gr.State(None)
# Khi bấm nút, bật cờ do_calibrate lên True
calibrate_btn.click(fn=lambda: True, outputs=[do_calibrate])
# Xử lý stream
live_input.stream(
fn=analyze_posture,
inputs=[live_input, do_calibrate, baseline_data],
outputs=[live_output, status_output, do_calibrate, baseline_data],
stream_every=0.1
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch() |