Solucionar problemas de detección facial: usar umbral más bajo, añadir detección por Haar como respaldo, mejorar diagnóstico visual

streamlit_app.py

@@ -127,8 +127,11 @@ def main():
             Lista de bounding boxes con formato [x1, y1, x2, y2, confidence]
             o None si no se detectan rostros
         """
+        # Forzar un umbral muy bajo para aumentar la sensibilidad
+        internal_threshold = 0.1  # Usar este umbral internamente para mayor sensibilidad
+        
         # Añadir impresión de depuración para el umbral usado
-        print(f"Detecting faces with confidence threshold: {conf_threshold}")
+        print(f"Detecting faces with original threshold: {conf_threshold}, using internal threshold: {internal_threshold}")
         
         # Obtener dimensiones de la imagen
         h, w = frame.shape[:2]
@@ -150,7 +153,9 @@ def main():
             print(f"Error al procesar la imagen con el modelo DNN: {str(e)}")
             # En caso de error, devolver lista vacía
             print("Error en la detección de rostros. No se pudo procesar la imagen.")
-            return []
+            # Intentar con Haar cascade como respaldo
+            print("Intentando detección con Haar cascade como respaldo...")
+            return detect_face_haar(frame, conf_threshold)
             
         # Variable para almacenar las cajas delimitadoras
         bboxes = []
@@ -161,8 +166,8 @@ def main():
             # Extraer la confianza (probabilidad) de la detección
             confidence = detections[0, 0, i, 2]
             
-            # Filtrar detecciones débiles por confianza
-            if confidence > conf_threshold:
+            # Filtrar detecciones débiles por confianza (usando el umbral interno más bajo)
+            if confidence > internal_threshold:
                 detection_count += 1
                 # La red da las coordenadas de la caja normalizadas entre 0 y 1
                 # Multiplicamos por ancho y alto para obtener coordenadas en píxeles
@@ -188,17 +193,21 @@ def main():
                 bboxes.append([x1, y1, x2, y2, confidence])
         
         # Dar feedback sobre el número de detecciones
-        print(f"Total de detecciones con confianza > {conf_threshold}: {detection_count}")
+        print(f"Total de detecciones con confianza > {internal_threshold}: {detection_count}")
         print(f"Total de cajas válidas: {len(bboxes)}")
         
-        # Si no se encontraron rostros, devolver lista vacía
+        # Si no se encontraron rostros, intentar con Haar cascade
         if not bboxes:
-            print(f"No se detectaron rostros con confianza > {conf_threshold}")
+            print(f"No se detectaron rostros con confianza > {internal_threshold}")
+            print("Intentando detección con Haar cascade como respaldo...")
+            haar_bboxes = detect_face_haar(frame, conf_threshold)
+            if haar_bboxes and len(haar_bboxes) > 0:
+                print(f"Haar cascade encontró {len(haar_bboxes)} rostro(s)")
+                return haar_bboxes
             print("Sugerencias para mejorar la detección:")
             print("1. Ajustar la iluminación - evitar contraluces")
-            print("2. Reducir el umbral de confianza por debajo de 0.3")
-            print("3. Mirar directamente a la cámara")
-            print("4. Verificar que la cámara esté enfocada")
+            print("2. Mirar directamente a la cámara")
+            print("3. Verificar que la cámara esté enfocada")
             
             # Verificar si hay detecciones con umbral más bajo para depuración
             for i in range(detections.shape[2]):
@@ -2608,9 +2617,6 @@ def main():
                                     // Dibujar cajas almacenadas (para mantener las cajas entre frames)
                                     drawStoredBoxes();
                                     
-                                    // Dibujar un rectángulo de prueba en cada captura
-                                    drawTestRect();
-                                    
                                     // Convertir a base64
                                     const imageData = canvas.toDataURL('image/jpeg', 0.8);
                                     
@@ -2689,6 +2695,14 @@ def main():
                                         // Dibujar cada caja
                                         if (boxes.length > 0) {
                                             console.log(`Dibujando ${boxes.length} cajas de rostros`);
+                                            
+                                            // Añadir texto grande para diagnóstico
+                                            displayCtx.fillStyle = 'rgba(0, 0, 0, 0.7)';
+                                            displayCtx.fillRect(10, 50, 300, 40);
+                                            displayCtx.fillStyle = '#00FF00';
+                                            displayCtx.font = 'bold 20px Arial';
+                                            displayCtx.fillText(`DETECTADAS: ${boxes.length} CAJAS`, 20, 80);
+                                            
                                             boxes.forEach(box => {
                                                 if (box && box.length >= 5) {
                                                     const [x1, y1, x2, y2, confidence] = box;
@@ -2705,30 +2719,36 @@ def main():
                                                     
                                                     // Añadir un fondo para el texto
                                                     displayCtx.fillStyle = 'rgba(0, 0, 0, 0.7)';
-                                                    displayCtx.fillRect(x1, y1-25, 140, 25);
+                                                    displayCtx.fillRect(x1, y1-25, 160, 25);
                                                     
                                                     // Dibujar etiqueta con fuente más grande
                                                     displayCtx.fillStyle = '#FFFF00'; // Amarillo brillante
                                                     displayCtx.font = 'bold 18px Arial';
-                                                    displayCtx.fillText(`Rostro: ${confidence.toFixed(2)}`, x1+5, y1-5);
+                                                    displayCtx.fillText(`ROSTRO: ${confidence.toFixed(2)}`, x1+5, y1-5);
                                                 } else {
                                                     console.warn('Formato de caja inválido:', box);
                                                 }
                                             });
-                                            
-                                            // Añadir indicador de cantidad de rostros detectados
-                                            displayCtx.fillStyle = 'rgba(0, 0, 0, 0.7)';
-                                            displayCtx.fillRect(10, 10, 200, 30);
-                                            displayCtx.fillStyle = '#FFFFFF';
-                                            displayCtx.font = 'bold 18px Arial';
-                                            displayCtx.fillText(`Rostros: ${boxes.length}`, 20, 30);
                                         } else {
                                             // Mensaje cuando no se detectan rostros
                                             displayCtx.fillStyle = 'rgba(0, 0, 0, 0.7)';
-                                            displayCtx.fillRect(10, 10, 250, 30);
+                                            displayCtx.fillRect(10, 10, 350, 30);
                                             displayCtx.fillStyle = '#FF9900';
                                             displayCtx.font = 'bold 18px Arial';
-                                            displayCtx.fillText('No se detectan rostros', 20, 30);
+                                            displayCtx.fillText('No se detectan rostros (Usa conf. < 0.2)', 20, 30);
+                                            
+                                            // Añadir texto de diagnóstico adicional
+                                            displayCtx.fillStyle = 'rgba(0, 0, 0, 0.7)';
+                                            displayCtx.fillRect(10, 50, 400, 90);
+                                            displayCtx.fillStyle = '#FF9900';
+                                            displayCtx.font = 'bold 16px Arial';
+                                            displayCtx.fillText('DIAGNÓSTICO:', 20, 70);
+                                            displayCtx.fillStyle = '#FFFFFF';
+                                            displayCtx.font = '14px Arial';
+                                            displayCtx.fillText('1. Reduce el umbral de confianza a 0.1-0.2', 20, 90);
+                                            displayCtx.fillText('2. Mejora la iluminación (luz frontal)', 20, 110);
+                                            displayCtx.fillText('3. Mira directo a la cámara', 20, 130);
+                                            
                                             console.log('No hay cajas para dibujar o formato inválido');
                                             
                                             // Limpiar cajas almacenadas si se recibe explícitamente un array vacío