############################################################ seguimiento2.py
import cv2
import numpy as np
import time
import threading
from scipy.optimize import linear_sum_assignment
from scipy.spatial.distance import cosine
from ultralytics import YOLO
import onnxruntime as ort
import os

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  CONFIGURACIÓN DEL SISTEMA
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
USUARIO, PASSWORD, IP_DVR = "admin", "TCA200503", "192.168.1.65"
SECUENCIA = [1, 7, 5, 8, 3, 6]
# 🛡️ RED ESTABILIZADA (Timeout de 3s para evitar congelamientos de FFmpeg)
os.environ["OPENCV_FFMPEG_CAPTURE_OPTIONS"] = "rtsp_transport;tcp|stimeout;3000000"
URLS = [f"rtsp://{USUARIO}:{PASSWORD}@{IP_DVR}:554/Streaming/Channels/{i}02" for i in SECUENCIA]
ONNX_MODEL_PATH = "osnet_x0_25_msmt17.onnx" 

VECINOS = {
    "1": ["7"], "7": ["1", "5"], "5": ["7", "8"],
    "8": ["5", "3"], "3": ["8", "6"], "6": ["3"]
}

ASPECT_RATIO_MIN  = 0.5   
ASPECT_RATIO_MAX  = 4.0   
AREA_MIN_CALIDAD  = 1200 
FRAMES_CALIDAD    = 2    
TIEMPO_MAX_AUSENCIA = 800.0  

# ⚡ UMBRALES MAESTROS: Tolerancia altísima entre cámaras vecinas para ignorar cambios de luz
UMBRAL_REID_MISMA_CAM      = 0.62 
UMBRAL_REID_VECINO         = 0.53 
UMBRAL_REID_NO_VECINO      = 0.72 
MAX_FIRMAS_MEMORIA         = 15     

C_CANDIDATO   = (150, 150, 150)  
C_LOCAL       = (0, 255, 0)      
C_GLOBAL      = (0, 165, 255)    
C_GRUPO       = (0, 0, 255)      
C_APRENDIZAJE = (255, 255, 0)   
FUENTE        = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  INICIALIZACIÓN OSNET
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
print("Cargando cerebro de Re-Identificación (OSNet)...")
try:
    ort_session = ort.InferenceSession(ONNX_MODEL_PATH, providers=['CPUExecutionProvider'])
    input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
    print("Modelo OSNet cargado exitosamente.")
except Exception as e:
    print(f"ERROR FATAL: No se pudo cargar {ONNX_MODEL_PATH}.")
    exit()

MEAN = np.array([0.485, 0.456, 0.406], dtype=np.float32).reshape(1, 3, 1, 1)
STD  = np.array([0.229, 0.224, 0.225], dtype=np.float32).reshape(1, 3, 1, 1)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  1. EXTRACCIÓN DE FIRMAS (Deep + Color + Textura)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def analizar_calidad(box):
    x1, y1, x2, y2 = box
    w, h = x2 - x1, y2 - y1
    if w <= 0 or h <= 0: return False
    return (ASPECT_RATIO_MIN < (h / w) < ASPECT_RATIO_MAX) and ((w * h) > AREA_MIN_CALIDAD)

def preprocess_onnx(roi):
    img = cv2.resize(roi, (128, 256))
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = img.transpose(2, 0, 1).astype(np.float32) / 255.0 
    img = np.expand_dims(img, axis=0) 
    img = (img - MEAN) / STD 
    return img

def extraer_color_zonas(img):
    h_roi = img.shape[0]
    t1, t2 = int(h_roi * 0.15), int(h_roi * 0.55) 
    zonas = [img[:t1, :], img[t1:t2, :], img[t2:, :]]

    def hist_zona(z):
        if z.size == 0: return np.zeros(16 * 8)
        hsv = cv2.cvtColor(z, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        hist = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [16, 8], [0, 180, 0, 256])
        cv2.normalize(hist, hist)
        return hist.flatten()
    return np.concatenate([hist_zona(z) for z in zonas])

def extraer_textura_rapida(roi):
    if roi.size == 0: return np.zeros(16)
    gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_eq = cv2.equalizeHist(gray)
    gx = cv2.Sobel(gray_eq, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)
    gy = cv2.Sobel(gray_eq, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)
    mag, _ = cv2.cartToPolar(gx, gy)
    hist = cv2.calcHist([mag], [0], None, [16], [0, 256])
    cv2.normalize(hist, hist)
    return hist.flatten()

def extraer_firma_hibrida(frame, box):
    try:
        x1, y1, x2, y2 = map(int, box)
        fh, fw = frame.shape[:2]
        x1_c, y1_c = max(0, x1), max(0, y1)
        x2_c, y2_c = min(fw, x2), min(fh, y2)
                    
        roi = frame[y1_c:y2_c, x1_c:x2_c]
        if roi.size == 0 or roi.shape[0] < 20 or roi.shape[1] < 10: return None
        
        calidad_area = (x2_c - x1_c) * (y2_c - y1_c)

        blob = preprocess_onnx(roi)
        blob_16 = np.zeros((16, 3, 256, 128), dtype=np.float32)
        blob_16[0] = blob[0]
        deep_feat = ort_session.run(None, {input_name: blob_16})[0][0].flatten()
        norma = np.linalg.norm(deep_feat)
        if norma > 0: deep_feat = deep_feat / norma

        color_feat = extraer_color_zonas(roi)
        textura_feat = extraer_textura_rapida(roi)

        return {'deep': deep_feat, 'color': color_feat, 'textura': textura_feat, 'calidad': calidad_area}
    except Exception:
        return None

# ⚡ EL SECRETO: 100% IA entre cámaras. Textura solo en la misma cámara.
def similitud_hibrida(f1, f2, cross_cam=False):
    if f1 is None or f2 is None: return 0.0
    
    sim_deep = max(0.0, 1.0 - cosine(f1['deep'], f2['deep']))
    
    if cross_cam:
        # Si saltó de cámara, la luz cambia. Ignoramos color y textura. Confiamos 100% en OSNet.
        return sim_deep
    
    # Si está en la misma cámara, usamos color y textura para separar a los vestidos de negro.
    if f1['color'].shape == f2['color'].shape and f1['color'].size > 1:
        L = len(f1['color']) // 3
        sim_head  = max(0.0, float(cv2.compareHist(f1['color'][:L].astype(np.float32), f2['color'][:L].astype(np.float32), cv2.HISTCMP_CORREL)))
        sim_torso = max(0.0, float(cv2.compareHist(f1['color'][L:2*L].astype(np.float32), f2['color'][L:2*L].astype(np.float32), cv2.HISTCMP_CORREL)))
        sim_legs  = max(0.0, float(cv2.compareHist(f1['color'][2*L:].astype(np.float32), f2['color'][2*L:].astype(np.float32), cv2.HISTCMP_CORREL)))
        sim_color = (0.10 * sim_head) + (0.60 * sim_torso) + (0.30 * sim_legs)
    else: sim_color = 0.0
    
    if 'textura' in f1 and 'textura' in f2 and f1['textura'].size > 1:
        sim_textura = max(0.0, float(cv2.compareHist(f1['textura'].astype(np.float32), f2['textura'].astype(np.float32), cv2.HISTCMP_CORREL)))
    else: sim_textura = 0.0
    
    return (sim_deep * 0.80) + (sim_color * 0.10) + (sim_textura * 0.10)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  2. KALMAN TRACKER
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
class KalmanTrack:
    _count = 0
    def __init__(self, box, now):
        self.kf = cv2.KalmanFilter(7, 4)
        self.kf.measurementMatrix = np.array([[1,0,0,0,0,0,0], [0,1,0,0,0,0,0], [0,0,1,0,0,0,0], [0,0,0,1,0,0,0]], np.float32)
        self.kf.transitionMatrix = np.eye(7, dtype=np.float32)
        self.kf.transitionMatrix[0,4] = 1; self.kf.transitionMatrix[1,5] = 1; self.kf.transitionMatrix[2,6] = 1
        self.kf.processNoiseCov *= 0.03
        self.kf.statePost = np.zeros((7, 1), np.float32)
        self.kf.statePost[:4] = self._convert_bbox_to_z(box)
        self.local_id = KalmanTrack._count
        KalmanTrack._count += 1
        self.gid = None   
        self.origen_global = False  
        self.aprendiendo = False    
        self.box = list(box)
        self.ts_creacion = now
        self.ts_ultima_deteccion = now 
        self.time_since_update = 0 
        self.en_grupo = False
        self.frames_buena_calidad = 0   
        self.listo_para_id = False
        self.area_referencia = 0.0  

    def _convert_bbox_to_z(self, bbox):
        w = bbox[2] - bbox[0]; h = bbox[3] - bbox[1]; x = bbox[0] + w/2.; y = bbox[1] + h/2.
        return np.array([[x],[y],[w*h],[w/float(h+1e-6)]]).astype(np.float32)

    def _convert_x_to_bbox(self, x):
        cx, cy, s, r = float(x[0].item()), float(x[1].item()), float(x[2].item()), float(x[3].item())
        w = np.sqrt(s * r); h = s / (w + 1e-6)
        return [cx-w/2., cy-h/2., cx+w/2., cy+h/2.]

    def predict(self, turno_activo=True):
        if (self.kf.statePost[6] + self.kf.statePost[2]) <= 0: self.kf.statePost[6] *= 0.0
        self.kf.predict()
        if turno_activo: self.time_since_update += 1
        self.aprendiendo = False 
        self.box = self._convert_x_to_bbox(self.kf.statePre)
        return self.box

    def update(self, box, en_grupo, now):
        self.ts_ultima_deteccion = now
        self.time_since_update = 0
        self.box = list(box)
        self.en_grupo = en_grupo
        self.kf.correct(self._convert_bbox_to_z(box))

        if analizar_calidad(box) and not en_grupo:
            self.frames_buena_calidad += 1
            if self.frames_buena_calidad >= FRAMES_CALIDAD:
                self.listo_para_id = True
        elif self.gid is None:
            self.frames_buena_calidad = max(0, self.frames_buena_calidad - 1)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  3. MEMORIA GLOBAL (Anti-Robos y Físicas de Tiempo)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
class GlobalMemory:
    def __init__(self):
        self.db = {}
        self.next_gid = 100
        self.lock = threading.Lock()

    def _es_transito_posible(self, data, cam_destino, now):
        ultima_cam = str(data['last_cam'])
        cam_destino = str(cam_destino)
        dt = now - data['ts']
        
        if ultima_cam == cam_destino: return True 
        vecinos = VECINOS.get(ultima_cam, [])
        # Permite teletransportación mínima (-0.5s) para que no te fragmente en los pasillos conectados
        if cam_destino in vecinos: return dt >= -0.5 
        return dt >= 4.0

    def _sim_robusta(self, firma_nueva, firmas_guardadas, cross_cam=False):
        if not firmas_guardadas: return 0.0
        sims = sorted([similitud_hibrida(firma_nueva, f, cross_cam) for f in firmas_guardadas], reverse=True)
        if len(sims) == 1: return sims[0]
        elif len(sims) <= 4: return (sims[0] * 0.6) + (sims[1] * 0.4)
        else: return (sims[0] * 0.50) + (sims[1] * 0.30) + (sims[2] * 0.20)

    # ⚡ SE AGREGÓ 'en_borde' A LOS PARÁMETROS
    def identificar_candidato(self, firma_hibrida, cam_id, now, active_gids, en_borde=True):
        with self.lock:
            candidatos = []
            vecinos = VECINOS.get(str(cam_id), [])

            for gid, data in self.db.items():
                if gid in active_gids: continue
                dt = now - data['ts']
                if dt > TIEMPO_MAX_AUSENCIA or not self._es_transito_posible(data, cam_id, now): continue
                if not data['firmas']: continue

                misma_cam = (str(data['last_cam']) == str(cam_id))
                es_cross_cam = not misma_cam
                es_vecino = str(data['last_cam']) in vecinos

                # ⚡ FÍSICA DE PUERTAS: Si "nació" en el centro de la pantalla, NO viene caminando del pasillo adyacente.
                if es_vecino and not en_borde:
                    es_vecino = False 

                sim = self._sim_robusta(firma_hibrida, data['firmas'], cross_cam=es_cross_cam)

                if misma_cam: umbral = UMBRAL_REID_MISMA_CAM 
                elif es_vecino: umbral = UMBRAL_REID_VECINO 
                else: umbral = UMBRAL_REID_NO_VECINO

                # 🛡️ PROTECCIÓN VIP: Si este ID ya tiene un nombre real asignado por ArcFace,
                # nos volvemos súper estrictos (+0.08) para que un desconocido no se lo robe.
                if data.get('nombre') is not None:
                    umbral += 0.08

                if sim > umbral:
                    candidatos.append((sim, gid))

            if not candidatos:
                nid = self.next_gid; self.next_gid += 1
                self._actualizar_sin_lock(nid, firma_hibrida, cam_id, now)
                return nid, False

            candidatos.sort(reverse=True)
            best_sim, best_gid = candidatos[0]

            if len(candidatos) >= 2:
                segunda_sim, segundo_gid = candidatos[1]
                margen = best_sim - segunda_sim
                if margen <= 0.02 and best_sim < 0.75:
                    print(f"\n[⚠️ ALERTA ROPA SIMILAR] Empate técnico entre ID {best_gid} ({best_sim:.2f}) y ID {segundo_gid} ({segunda_sim:.2f}). Se asigna ID temporal nuevo.")
                    nid = self.next_gid; self.next_gid += 1
                    self._actualizar_sin_lock(nid, firma_hibrida, cam_id, now)
                    return nid, False

            self._actualizar_sin_lock(best_gid, firma_hibrida, cam_id, now)
            return best_gid, True

    def _actualizar_sin_lock(self, gid, firma_dict, cam_id, now):
        if gid not in self.db: self.db[gid] = {'firmas': [], 'last_cam': cam_id, 'ts': now}
        if firma_dict is not None:
            firmas_list = self.db[gid]['firmas']
            if not firmas_list:
                firmas_list.append(firma_dict)
            else:
                if firma_dict['calidad'] > (firmas_list[0]['calidad'] * 1.50):
                    vieja_ancla = firmas_list[0]; firmas_list[0] = firma_dict; firma_dict = vieja_ancla 
                if len(firmas_list) >= MAX_FIRMAS_MEMORIA:
                    max_sim_interna = -1.0; idx_redundante = 1
                    for i in range(1, len(firmas_list)):
                        sims_con_otras = [similitud_hibrida(firmas_list[i], firmas_list[j]) for j in range(1, len(firmas_list)) if j != i]
                        sim_promedio = np.mean(sims_con_otras) if sims_con_otras else 0.0
                        if sim_promedio > max_sim_interna: max_sim_interna = sim_promedio; idx_redundante = i
                    firmas_list[idx_redundante] = firma_dict
                else:
                    firmas_list.append(firma_dict)
        self.db[gid]['last_cam'] = cam_id
        self.db[gid]['ts'] = now

    def actualizar(self, gid, firma, cam_id, now):
        with self.lock: self._actualizar_sin_lock(gid, firma, cam_id, now)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  4. GESTOR LOCAL (Kalman Elasticity & Ghost Killer)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def iou_overlap(boxA, boxB):
    xA, yA, xB, yB = max(boxA[0], boxB[0]), max(boxA[1], boxB[1]), min(boxA[2], boxB[2]), min(boxA[3], boxB[3])
    inter = max(0, xB-xA) * max(0, yB-yA)
    areaA = (boxA[2]-boxA[0]) * (boxA[3]-boxA[1]); areaB = (boxB[2]-boxB[0]) * (boxB[3]-boxB[1])
    return inter / (areaA + areaB - inter + 1e-6)

class CamManager:
    def __init__(self, cam_id, global_mem):
        self.cam_id, self.global_mem, self.trackers = cam_id, global_mem, []

    def update(self, boxes, frame, now, turno_activo):
        for trk in self.trackers: trk.predict(turno_activo=turno_activo)
        if not turno_activo: return self.trackers

        matched, unmatched_dets, unmatched_trks = self._asignar(boxes, now)

        for t_idx, d_idx in matched:
            trk = self.trackers[t_idx]; box = boxes[d_idx]
            en_grupo = any(other is not trk and iou_overlap(box, other.box) > 0.10 for other in self.trackers)
            trk.update(box, en_grupo, now) 
            
            active_gids = {t.gid for t in self.trackers if t.gid is not None}
            area_actual = (box[2] - box[0]) * (box[3] - box[1])

            # IGNORAMOS VECTORES MUTANTES DE GRUPOS
            if trk.gid is None and trk.listo_para_id and not trk.en_grupo:
                firma = extraer_firma_hibrida(frame, box) 
                if firma is not None:
                    # ⚡ DETECCIÓN DE ZONA DE NACIMIENTO
                    fh, fw = frame.shape[:2]
                    bx1, by1, bx2, by2 = map(int, box)
                    # Si nace a menos de 40 píxeles del margen, entró por el pasillo
                    nace_en_borde = (bx1 < 80 or by1 < 80 or bx2 > fw - 80 or by2 > fh - 80)
                    
                    # Mandamos esa información al identificador
                    gid, es_reid = self.global_mem.identificar_candidato(firma, self.cam_id, now, active_gids, en_borde=nace_en_borde)
                    trk.gid, trk.origen_global, trk.area_referencia = gid, es_reid, area_actual
            
            elif trk.gid is not None and not trk.en_grupo:
                tiempo_ultima_firma = getattr(trk, 'ultimo_aprendizaje', 0)
                
                # ⚡ APRENDIZAJE RÁPIDO: Bajamos de 1.5s a 0.5s para que llene la memoria volando
                if (now - tiempo_ultima_firma) > 0.5 and analizar_calidad(box):
                    fh, fw = frame.shape[:2]
                    x1, y1, x2, y2 = map(int, box)
                    en_borde = (x1 < 15 or y1 < 15 or x2 > fw - 15 or y2 > fh - 15)
                    
                    if not en_borde:
                        firma_nueva = extraer_firma_hibrida(frame, box) 
                        if firma_nueva is not None:
                            with self.global_mem.lock:
                                if trk.gid in self.global_mem.db and self.global_mem.db[trk.gid]['firmas']:
                                    
                                    # ⚡ APRENDIZAJE EN CADENA: Comparamos contra la ÚLTIMA foto (-1), no contra la primera.
                                    # Esto permite que el sistema "entienda" cuando te estás dando la vuelta o mostrando la mochila.
                                    firma_reciente = self.global_mem.db[trk.gid]['firmas'][-1]
                                    sim_coherencia = similitud_hibrida(firma_nueva, firma_reciente)
                                    
                                    # Tolerancia relajada a 0.50 para permitir la transición de la espalda
                                    if sim_coherencia > 0.50:
                                        es_coherente = True
                                        for otro_gid, otro_data in self.global_mem.db.items():
                                            if otro_gid == trk.gid or not otro_data['firmas']: continue
                                            sim_intruso = similitud_hibrida(firma_nueva, otro_data['firmas'][0])
                                            if sim_intruso > sim_coherencia:  
                                                es_coherente = False
                                                break
                                        if es_coherente:
                                            self.global_mem._actualizar_sin_lock(trk.gid, firma_nueva, self.cam_id, now)
                                            trk.ultimo_aprendizaje = now
                                            trk.aprendiendo = True

        for d_idx in unmatched_dets: self.trackers.append(KalmanTrack(boxes[d_idx], now))
        
        vivos = []
        fh, fw = frame.shape[:2]
        for t in self.trackers:
            x1, y1, x2, y2 = t.box
            toca_borde = (x1 < 15 or y1 < 15 or x2 > fw - 15 or y2 > fh - 15)
            tiempo_oculto = now - t.ts_ultima_deteccion
            
            # ⚡ MUERTE DE FANTASMAS: Si toca el borde muere en 1s. Evita robo de IDs.
            limite_vida = 1.0 if toca_borde else 10.0 
            if tiempo_oculto < limite_vida:
                vivos.append(t)
                
        self.trackers = vivos
        return self.trackers

    def _asignar(self, boxes, now): 
        n_trk = len(self.trackers); n_det = len(boxes)
        if n_trk == 0: return [], list(range(n_det)), []
        if n_det == 0: return [], [], list(range(n_trk))
        
        cost_mat = np.zeros((n_trk, n_det), dtype=np.float32)
        TIEMPO_TURNO_ROTATIVO = len(SECUENCIA) * 0.035
        
        for t, trk in enumerate(self.trackers):
            for d, det in enumerate(boxes):
                iou = iou_overlap(trk.box, det)
                cx_t, cy_t = (trk.box[0]+trk.box[2])/2, (trk.box[1]+trk.box[3])/2
                cx_d, cy_d = (det[0]+det[2])/2, (det[1]+det[3])/2
                dist_norm = np.sqrt((cx_t-cx_d)**2 + (cy_t-cy_d)**2) / 550.0 
                
                area_trk = (trk.box[2] - trk.box[0]) * (trk.box[3] - trk.box[1])
                area_det = (det[2] - det[0]) * (det[3] - det[1])
                ratio_area = max(area_trk, area_det) / (min(area_trk, area_det) + 1e-6)
                castigo_tam = (ratio_area - 1.0) * 0.7 
                
                tiempo_oculto = now - trk.ts_ultima_deteccion
                if tiempo_oculto > (TIEMPO_TURNO_ROTATIVO * 2) and iou < 0.10:
                    fantasma_penalty = 5.0  
                else: fantasma_penalty = 0.0
                
                if iou >= 0.05 or dist_norm < 0.80:
                    cost_mat[t, d] = (1.0 - iou) + (dist_norm * 2.0) + fantasma_penalty + castigo_tam 
                else: cost_mat[t, d] = 100.0
                
        row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_mat)
        matched, unmatched_dets, unmatched_trks = [], [], []
        
        for r, c in zip(row_ind, col_ind):
            # ⚡ CAJAS PEGAJOSAS: 6.0 evita que suelte el ID si te mueves rápido
            if cost_mat[r, c] > 7.0: 
                unmatched_trks.append(r); unmatched_dets.append(c)
            else: matched.append((r, c))
            
        for t in range(n_trk):
            if t not in [m[0] for m in matched]: unmatched_trks.append(t)
        for d in range(n_det):
            if d not in [m[1] for m in matched]: unmatched_dets.append(d)
            
        return matched, unmatched_dets, unmatched_trks

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  5. STREAM Y MAIN LOOP (Standalone)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
class CamStream:
    def __init__(self, url):
        self.url, self.cap = url, cv2.VideoCapture(url)
        self.cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1); self.frame = None
        threading.Thread(target=self._run, daemon=True).start()
        
    def _run(self):
        while True:
            ret, f = self.cap.read()
            if ret: 
                self.frame = f; time.sleep(0.01) 
            else: 
                time.sleep(2); self.cap.open(self.url)

def dibujar_track(frame_show, trk):
    try: x1, y1, x2, y2 = map(int, trk.box)
    except Exception: return
    
    if trk.gid is None: color, label = C_CANDIDATO, f"?{trk.local_id}"        
    elif trk.en_grupo: color, label = C_GRUPO, f"ID:{trk.gid} [grp]"
    elif trk.aprendiendo: color, label = C_APRENDIZAJE, f"ID:{trk.gid} [++]" 
    elif trk.origen_global: color, label = C_GLOBAL, f"ID:{trk.gid} [re-id]"
    else: color, label = C_LOCAL, f"ID:{trk.gid}"
    
    cv2.rectangle(frame_show, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
    (tw, th), _ = cv2.getTextSize(label, FUENTE, 0.55, 1)
    cv2.rectangle(frame_show, (x1, y1-th-6), (x1+tw+2, y1), color, -1)
    cv2.putText(frame_show, label, (x1+1, y1-4), FUENTE, 0.55, (0,0,0), 1)

def main():
    print("Iniciando Sistema V-PRO — Tracker Resiliente (Código Unificado Maestro)")
    model = YOLO("yolov8n.pt")
    global_mem = GlobalMemory()
    managers = {str(c): CamManager(c, global_mem) for c in SECUENCIA}
    cams = [CamStream(u) for u in URLS]
    cv2.namedWindow("SmartSoft", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    
    idx = 0
    while True:
        now = time.time()
        tiles = []
        cam_ia = idx % len(cams)
        for i, cam_obj in enumerate(cams):
            frame = cam_obj.frame; cid = str(SECUENCIA[i])
            if frame is None: tiles.append(np.zeros((270, 480, 3), np.uint8)); continue
            frame_show = cv2.resize(frame.copy(), (480, 270)); boxes = []; turno_activo = (i == cam_ia)
            if turno_activo:
                res = model.predict(frame_show, conf=0.50, iou=0.40, classes=[0], verbose=False, imgsz=480, device='cpu')
                if res[0].boxes: boxes = res[0].boxes.xyxy.cpu().numpy().tolist()
            tracks = managers[cid].update(boxes, frame_show, now, turno_activo)
            for trk in tracks:
                if trk.time_since_update <= 1: dibujar_track(frame_show, trk)
            if turno_activo: cv2.circle(frame_show, (460, 20), 6, (0, 0, 255), -1)
            con_id = sum(1 for t in tracks if t.gid and t.time_since_update==0)
            cv2.putText(frame_show, f"CAM {cid} [{con_id} ID]", (10, 28), FUENTE, 0.7, (255, 255, 255), 2)
            tiles.append(frame_show)
            
        if len(tiles) == 6: cv2.imshow("SmartSoft", np.vstack([np.hstack(tiles[0:3]), np.hstack(tiles[3:6])]))
        idx += 1
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()










############################################################### fusion.py
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
os.environ["OPENCV_FFMPEG_CAPTURE_OPTIONS"] = "rtsp_transport;tcp|stimeout;3000000"
import cv2
import numpy as np
import time
import threading
from queue import Queue
from deepface import DeepFace
from ultralytics import YOLO
import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  1. IMPORTAMOS NUESTROS MÓDULOS 
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# Del motor matemático y tracking
from seguimiento2 import GlobalMemory, CamManager, SECUENCIA, URLS, FUENTE, similitud_hibrida

# Del motor de reconocimiento facial y audio
from reconocimiento2 import (
    gestionar_vectores,
    detectar_rostros_yunet,
    buscar_mejor_match,
    hilo_bienvenida,
    UMBRAL_SIM,
    COOLDOWN_TIME
)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  2. PROTECCIONES MULTIHILO E INICIALIZACIÓN
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
COLA_ROSTROS = Queue(maxsize=4) 
YUNET_LOCK = threading.Lock() 
IA_LOCK = threading.Lock()    

# Inicializamos la base de datos usando tu función importada
print("\nIniciando carga de base de datos...")
BASE_DATOS_ROSTROS = gestionar_vectores(actualizar=True)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  3. MOTOR ASÍNCRONO
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def procesar_rostro_async(frame_hd, box_480, gid, cam_id, global_mem, trk):
    """ Toma el recorte del tracker, escala a Alta Definición, usa YuNet y hace la Fusión Mágica """
    try:
        if not BASE_DATOS_ROSTROS: return
        
        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        # 1. VALIDACIÓN DEL FRAME HD Y ESCALADO MATEMÁTICO
        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        h_real, w_real = frame_hd.shape[:2]
        
        # ⚡ TRAMPA ANTI-BUGS: Si esto salta, corrige la llamada en tu main_fusion.py
        if w_real <= 480:
            print(f"[❌ ERROR CAM {cam_id}] Le estás pasando el frame_show (480x270) a ArcFace, no el HD.")
            
        escala_x = w_real / 480.0
        escala_y = h_real / 270.0
        
        x_min, y_min, x_max, y_max = box_480
        h_box = y_max - y_min
        
        y_min_expandido = max(0, y_min - (h_box * 0.15))
        y_max_cabeza = min(270, y_min + (h_box * 0.40)) # Límite máximo en la escala de 270
        
        x1_hd = int(max(0, x_min) * escala_x)
        y1_hd = int(y_min_expandido * escala_y)
        x2_hd = int(min(480, x_max) * escala_x)
        y2_hd = int(y_max_cabeza * escala_y)
        
        roi_cabeza = frame_hd[y1_hd:y2_hd, x1_hd:x2_hd]
        
        # Si la cabeza HD mide menos de 60x60, está demasiado lejos incluso en HD
        if roi_cabeza.size == 0 or roi_cabeza.shape[0] < 60 or roi_cabeza.shape[1] < 60: 
            return

        h_roi, w_roi = roi_cabeza.shape[:2]
        
        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        # 2. DETECCIÓN DE ROSTRO CON YUNET (Ahora operando en HD)
        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        faces = detectar_rostros_yunet(roi_cabeza, lock=YUNET_LOCK)

        for (rx, ry, rw, rh, score) in faces:
            rx, ry = max(0, rx), max(0, ry)
            rw, rh = min(w_roi - rx, rw), min(h_roi - ry, rh)

            area_rostro_actual = rw * rh
            
            with global_mem.lock:
                data = global_mem.db.get(gid, {})
                nombre_actual = data.get('nombre')
                area_ref = data.get('area_rostro_ref', 0)
                
                necesita_saludo = False
                if str(cam_id) == "7": 
                    if not hasattr(global_mem, 'ultimos_saludos'):
                        global_mem.ultimos_saludos = {}
                    ultimo = global_mem.ultimos_saludos.get(nombre_actual if nombre_actual else "", 0)
                    if (time.time() - ultimo) > COOLDOWN_TIME:
                        necesita_saludo = True

            if nombre_actual is None or area_rostro_actual >= (area_ref * 1.5) or necesita_saludo:
                
                # ⚡ MÁRGENES MÁS AMPLIOS: ArcFace necesita ver frente y barbilla (25%)
                m_x = int(rw * 0.25)
                m_y = int(rh * 0.25)
                
                roi_rostro = roi_cabeza[max(0, ry-m_y):min(h_roi, ry+rh+m_y), 
                                        max(0, rx-m_x):min(w_roi, rx+rw+m_x)]
                
                if roi_rostro.size == 0 or roi_rostro.shape[0] < 60 or roi_rostro.shape[1] < 60: 
                    continue
                
                # ⚡ Laplaciano ajustado para imágenes HD (30.0 es más justo)
                gray_roi = cv2.cvtColor(roi_rostro, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                nitidez = cv2.Laplacian(gray_roi, cv2.CV_64F).var()
                if nitidez < 15.0:
                    continue
                
                # ──────────────────────────────────────────────────────────
                # 3. RECONOCIMIENTO FACIAL ARCFACE
                # ──────────────────────────────────────────────────────────
                with IA_LOCK:
                    try:
                        # ⚡ CAMBIO DRÁSTICO: Usamos RetinaFace para alinear la cabeza obligatoriamente.
                        # Si RetinaFace no logra enderezar la cara (ej. estás totalmente de perfil),
                        # lanzará una excepción y abortará, evitando falsos positivos.
                        # Así DEBE estar en main_fusion.py para que sea compatible con tu nueva DB
                        res = DeepFace.represent(
                            img_path=roi_cabeza, 
                            model_name="ArcFace", 
                            detector_backend="retinaface", # Obligatorio
                            align=True,                    # Obligatorio
                            enforce_detection=True         # Obligatorio
                        )
                        emb = np.array(res[0]["embedding"], dtype=np.float32)
                        mejor_match, max_sim = buscar_mejor_match(emb, BASE_DATOS_ROSTROS)
                    except Exception:
                        # Si falla la alineación o estás muy borroso, lo ignoramos en silencio.
                        continue

                print(f"[DEBUG CAM {cam_id}] ArcFace: {mejor_match} al {max_sim:.2f} (Umbral: {UMBRAL_SIM})")

                if max_sim >= UMBRAL_SIM and mejor_match:
                    nombre_limpio = mejor_match.split('_')[0]

                    with global_mem.lock:
                        global_mem.db[gid]['nombre'] = nombre_limpio
                        global_mem.db[gid]['area_rostro_ref'] = area_rostro_actual
                        global_mem.db[gid]['ts'] = time.time()
                        
                        ids_a_borrar = []
                        firma_actual = global_mem.db[gid]['firmas'][0] if global_mem.db[gid]['firmas'] else None

                        for otro_gid, datos_otro in list(global_mem.db.items()):
                            if otro_gid == gid: continue 
                            
                            if datos_otro.get('nombre') == nombre_limpio:
                                ids_a_borrar.append(otro_gid)
                                
                            elif datos_otro.get('nombre') is None and firma_actual and datos_otro['firmas']:
                                sim_huerfano = similitud_hibrida(firma_actual, datos_otro['firmas'][0])
                                if sim_huerfano > 0.75:
                                    ids_a_borrar.append(otro_gid)

                        for id_basura in ids_a_borrar:
                            del global_mem.db[id_basura]
                            print(f"[🧹 LIMPIEZA] ID huérfano/clon {id_basura} eliminado tras reconocer a {nombre_limpio}.")

                        if str(cam_id) == "7" and necesita_saludo:
                            global_mem.ultimos_saludos[nombre_limpio] = time.time()
                            try:
                                with IA_LOCK:
                                    analisis = DeepFace.analyze(roi_rostro, actions=['gender'], enforce_detection=False)[0]
                                    genero = analisis.get('dominant_gender', 'Man')
                            except Exception:
                                genero = "Man"
                            
                            threading.Thread(target=hilo_bienvenida, args=(nombre_limpio, genero), daemon=True).start()
                    break
    except Exception as e:
        pass
    finally:
        trk.procesando_rostro = False

def worker_rostros(global_mem):
    """ Consumidor de la cola multihilo """
    while True:
        frame, box, gid, cam_id, trk = COLA_ROSTROS.get()
        procesar_rostro_async(frame, box, gid, cam_id, global_mem, trk)
        COLA_ROSTROS.task_done()

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  4. LOOP PRINCIPAL DE FUSIÓN 
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
class CamStream:
    def __init__(self, url):
        self.url = url
        self.cap = cv2.VideoCapture(url)
        self.cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)
        self.frame = None
        threading.Thread(target=self._run, daemon=True).start()
        
    def _run(self):
        while True:
            ret, f = self.cap.read()
            if ret: 
                self.frame = f
                time.sleep(0.01) 
            else: 
                time.sleep(2)
                self.cap.open(self.url)

def dibujar_track_fusion(frame_show, trk, global_mem):
    try: x1, y1, x2, y2 = map(int, trk.box)
    except Exception: return
    
    nombre_str = ""
    if trk.gid is not None:
        with global_mem.lock:
            nombre = global_mem.db.get(trk.gid, {}).get('nombre')
            if nombre: nombre_str = f" [{nombre}]"

    if trk.gid is None: color, label = (150, 150, 150), f"?{trk.local_id}"        
    elif nombre_str: color, label = (255, 0, 255), f"ID:{trk.gid}{nombre_str}" 
    elif trk.en_grupo: color, label = (0, 0, 255), f"ID:{trk.gid} [grp]"
    elif trk.aprendiendo: color, label = (255, 255, 0), f"ID:{trk.gid} [++]" 
    elif trk.origen_global: color, label = (0, 165, 255), f"ID:{trk.gid} [re-id]"
    else: color, label = (0, 255, 0), f"ID:{trk.gid}"
    
    cv2.rectangle(frame_show, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
    (tw, th), _ = cv2.getTextSize(label, FUENTE, 0.55, 1)
    cv2.rectangle(frame_show, (x1, y1-th-6), (x1+tw+2, y1), color, -1)
    cv2.putText(frame_show, label, (x1+1, y1-4), FUENTE, 0.55, (0,0,0), 1)

def main():
    print("\nIniciando Sistema")
    model = YOLO("yolov8n.pt")
    global_mem = GlobalMemory()
    managers = {str(c): CamManager(c, global_mem) for c in SECUENCIA}
    cams = [CamStream(u) for u in URLS]
    
    for _ in range(2):
        threading.Thread(target=worker_rostros, args=(global_mem,), daemon=True).start()

    cv2.namedWindow("SmartSoft", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    idx = 0
    
    while True:
        now = time.time()
        tiles = []
        cam_ia = idx % len(cams)
        
        for i, cam_obj in enumerate(cams):
            frame = cam_obj.frame; cid = str(SECUENCIA[i])
            if frame is None: 
                tiles.append(np.zeros((270, 480, 3), np.uint8))
                continue
                
            frame_show = cv2.resize(frame.copy(), (480, 270))
            boxes = []
            turno_activo = (i == cam_ia)
            
            if turno_activo:
                res = model.predict(frame_show, conf=0.50, iou=0.50, classes=[0], verbose=False, imgsz=480)
                if res[0].boxes: 
                    boxes = res[0].boxes.xyxy.cpu().numpy().tolist()
                    
            tracks = managers[cid].update(boxes, frame_show, now, turno_activo)
            
            for trk in tracks:
                if trk.time_since_update <= 1: 
                    dibujar_track_fusion(frame_show, trk, global_mem)
                    
                    if turno_activo and trk.gid is not None and not getattr(trk, 'procesando_rostro', False):
                        if not COLA_ROSTROS.full():
                            trk.procesando_rostro = True
                            COLA_ROSTROS.put((frame.copy(), trk.box, trk.gid, cid, trk))

            if turno_activo: cv2.circle(frame_show, (460, 20), 6, (0, 0, 255), -1)
            
            con_id = sum(1 for t in tracks if t.gid and t.time_since_update==0)
            cv2.putText(frame_show, f"CAM {cid} [{con_id} ID]", (10, 28), FUENTE, 0.7, (255, 255, 255), 2)
            tiles.append(frame_show)
            
        if len(tiles) == 6: 
            cv2.imshow("SmartSoft Fusion", np.vstack([np.hstack(tiles[0:3]), np.hstack(tiles[3:6])]))
        
        idx += 1
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'): 
            break
            
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()



















################################################################### reconocimeito2.py

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'

import cv2
import numpy as np
from deepface import DeepFace
import pickle
import time
import threading
import asyncio
import edge_tts
import subprocess
from datetime import datetime
import warnings
import urllib.request

warnings.filterwarnings("ignore")

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  CONFIGURACIÓN
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
DB_PATH        = "db_institucion"
CACHE_PATH     = "cache_nombres"
VECTORS_FILE   = "base_datos_rostros.pkl"
TIMESTAMPS_FILE = "representaciones_timestamps.pkl"
UMBRAL_SIM     = 0.45  # Por encima → identificado. Por debajo → desconocido.
COOLDOWN_TIME  = 15     # Segundos entre saludos

USUARIO, PASSWORD, IP_DVR = "admin", "TCA200503", "192.168.1.65"
RTSP_URL = f"rtsp://{USUARIO}:{PASSWORD}@{IP_DVR}:554/Streaming/Channels/702"

for path in [DB_PATH, CACHE_PATH]:
    os.makedirs(path, exist_ok=True)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  YUNET — Detector facial rápido en CPU
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
YUNET_MODEL_PATH = "face_detection_yunet_2023mar.onnx"

if not os.path.exists(YUNET_MODEL_PATH):
    print(f"Descargando YuNet ({YUNET_MODEL_PATH})...")
    url = ("https://github.com/opencv/opencv_zoo/raw/main/models/"
           "face_detection_yunet/face_detection_yunet_2023mar.onnx")
    urllib.request.urlretrieve(url, YUNET_MODEL_PATH)
    print("YuNet descargado.")

# Detector estricto para ROIs grandes (persona cerca)
detector_yunet = cv2.FaceDetectorYN.create(
    model=YUNET_MODEL_PATH, config="",
    input_size=(320, 320),
    score_threshold=0.70,
    nms_threshold=0.3,
    top_k=5000
)

# Detector permisivo para ROIs pequeños (persona lejos)
detector_yunet_lejano = cv2.FaceDetectorYN.create(
    model=YUNET_MODEL_PATH, config="",
    input_size=(320, 320),
    score_threshold=0.45,
    nms_threshold=0.3,
    top_k=5000
)

def detectar_rostros_yunet(roi, lock=None):
    """
    Elige automáticamente el detector según el tamaño del ROI.
    """
    h_roi, w_roi = roi.shape[:2]
    area = w_roi * h_roi
    det = detector_yunet if area > 8000 else detector_yunet_lejano

    try:
        if lock:
            with lock:
                det.setInputSize((w_roi, h_roi))
                _, faces = det.detect(roi)
        else:
            det.setInputSize((w_roi, h_roi))
            _, faces = det.detect(roi)
    except Exception:
        return []

    if faces is None:
        return []

    resultado = []
    for face in faces:
        try:
            fx, fy, fw, fh = map(int, face[:4])
            score = float(face[14]) if len(face) > 14 else 1.0
            resultado.append((fx, fy, fw, fh, score))
        except (ValueError, OverflowError, TypeError):
            continue
    return resultado


# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  SISTEMA DE AUDIO
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def obtener_audios_humanos(genero):
    hora = datetime.now().hour
    es_mujer = genero.lower() == 'woman'
    suffix = "_m.mp3" if es_mujer else "_h.mp3"
    if 5 <= hora < 12:
        intro = "dias.mp3"
    elif 12 <= hora < 19:
        intro = "tarde.mp3"
    else:
        intro = "noches.mp3"
    cierre = ("fin_noche" if (hora >= 19 or hora < 5) else "fin_dia") + suffix
    return intro, cierre


async def sintetizar_nombre(nombre, ruta):
    nombre_limpio = nombre.replace('_', ' ')
    try:
        comunicador = edge_tts.Communicate(nombre_limpio, "es-MX-DaliaNeural", rate="+10%")
        await comunicador.save(ruta)
    except Exception:
        pass


def reproducir(archivo):
    if os.path.exists(archivo):
        subprocess.Popen(
            ["mpv", "--no-video", "--volume=100", archivo],
            stdout=subprocess.DEVNULL,
            stderr=subprocess.DEVNULL
        )


def hilo_bienvenida(nombre, genero):
    archivo_nombre = os.path.join(CACHE_PATH, f"nombre_{nombre}.mp3")

    if not os.path.exists(archivo_nombre):
        try:
            asyncio.run(sintetizar_nombre(nombre, archivo_nombre))
        except Exception:
            pass

    intro, cierre = obtener_audios_humanos(genero)

    archivos = [f for f in [intro, archivo_nombre, cierre] if os.path.exists(f)]
    if archivos:
        subprocess.Popen(
            ["mpv", "--no-video", "--volume=100"] + archivos,
            stdout=subprocess.DEVNULL,
            stderr=subprocess.DEVNULL
        )


# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  GESTIÓN DE BASE DE DATOS (AHORA CON RETINAFACE Y ALINEACIÓN)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def gestionar_vectores(actualizar=False):
    vectores_actuales = {}

    if os.path.exists(VECTORS_FILE):
        try:
            with open(VECTORS_FILE, 'rb') as f:
                vectores_actuales = pickle.load(f)
        except Exception:
            vectores_actuales = {}

    if not actualizar:
        return vectores_actuales

    timestamps = {}
    if os.path.exists(TIMESTAMPS_FILE):
        try:
            with open(TIMESTAMPS_FILE, 'rb') as f:
                timestamps = pickle.load(f)
        except Exception:
            timestamps = {}

    print("\nACTUALIZANDO BASE DE DATOS (Alineación con RetinaFace)...")
    imagenes = [f for f in os.listdir(DB_PATH) if f.lower().endswith(('.jpg', '.png'))]
    nombres_en_disco = set()
    hubo_cambios = False

    for archivo in imagenes:
        nombre_archivo = os.path.splitext(archivo)[0]
        ruta_img = os.path.join(DB_PATH, archivo)
        nombres_en_disco.add(nombre_archivo)

        ts_actual = os.path.getmtime(ruta_img)
        ts_guardado = timestamps.get(nombre_archivo, 0)

        if nombre_archivo in vectores_actuales and ts_actual == ts_guardado:
            continue

        try:
            # ⚡ MAGIA 1: RetinaFace alinea matemáticamente los rostros de la base de datos
            res = DeepFace.represent(
                img_path=ruta_img, 
                model_name="ArcFace", 
                detector_backend="retinaface", # Localiza ojos/nariz
                align=True,                    # Rota la imagen para alinear
                enforce_detection=True         # Obliga a que haya cara válida
            )
            emb = np.array(res[0]["embedding"], dtype=np.float32)

            # ⚡ MAGIA 2: Normalización L2 al guardar (Elimina el "Efecto Rosa María")
            norma = np.linalg.norm(emb)
            if norma > 0:
                emb = emb / norma

            vectores_actuales[nombre_archivo] = emb
            timestamps[nombre_archivo] = ts_actual
            hubo_cambios = True
            print(f"  ✅ Procesado y alineado: {nombre_archivo}")

        except Exception as e:
            print(f"  ❌ Rostro no válido en '{archivo}', omitido. Error: {e}")

    for nombre in list(vectores_actuales.keys()):
        if nombre not in nombres_en_disco:
            del vectores_actuales[nombre]
            timestamps.pop(nombre, None)
            hubo_cambios = True
            print(f"  🗑️ Eliminado (sin foto): {nombre}")

    if hubo_cambios:
        with open(VECTORS_FILE, 'wb') as f:
            pickle.dump(vectores_actuales, f)
        with open(TIMESTAMPS_FILE, 'wb') as f:
            pickle.dump(timestamps, f)
        print(" Sincronización terminada.\n")
    else:
        print(" Sin cambios. Base de datos al día.\n")

    return vectores_actuales

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# BÚSQUEDA BLINDADA (Similitud Coseno estricta)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def buscar_mejor_match(emb_consulta, base_datos):
    # ⚡ MAGIA 3: Normalización L2 del vector entrante
    norma = np.linalg.norm(emb_consulta)
    if norma > 0:
        emb_consulta = emb_consulta / norma

    mejor_match, max_sim = None, -1.0
    for nombre, vec in base_datos.items():
        # Como ambos están normalizados, esto es Similitud Coseno pura (-1.0 a 1.0)
        sim = float(np.dot(emb_consulta, vec))
        if sim > max_sim:
            max_sim = sim
            mejor_match = nombre

    return mejor_match, max_sim

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  LOOP DE PRUEBA Y REGISTRO
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def sistema_interactivo():
    base_datos = gestionar_vectores(actualizar=False)
    cap = cv2.VideoCapture(RTSP_URL)
    ultimo_saludo = 0
    persona_actual = None
    confirmaciones = 0

    print("\n" + "=" * 50)
    print("  MÓDULO DE REGISTRO Y DEPURACIÓN")
    print("  [R] Registrar nuevo rostro | [Q] Salir")
    print("=" * 50 + "\n")

    faces_ultimo_frame = []

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            time.sleep(2)
            cap.open(RTSP_URL)
            continue

        h, w = frame.shape[:2]
        display_frame = frame.copy()
        tiempo_actual = time.time()

        faces_raw = detectar_rostros_yunet(frame)
        faces_ultimo_frame = faces_raw

        for (fx, fy, fw, fh, score_yunet) in faces_raw:
            fx = max(0, fx); fy = max(0, fy)
            fw = min(w - fx, fw); fh = min(h - fy, fh)
            if fw <= 0 or fh <= 0:
                continue

            cv2.rectangle(display_frame, (fx, fy), (fx+fw, fy+fh), (255, 200, 0), 2)
            cv2.putText(display_frame, f"YN:{score_yunet:.2f}",
                        (fx, fy - 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.45, (255, 200, 0), 1)

            if (tiempo_actual - ultimo_saludo) <= COOLDOWN_TIME:
                continue

            m = int(fw * 0.15)
            roi = frame[max(0, fy-m): min(h, fy+fh+m),
                        max(0, fx-m): min(w, fx+fw+m)]

            if roi.size == 0 or roi.shape[0] < 40 or roi.shape[1] < 40:
                cv2.putText(display_frame, "muy pequeño",
                            (fx, fy-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 100, 255), 1)
                continue

            gray_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            nitidez = cv2.Laplacian(gray_roi, cv2.CV_64F).var()
            if nitidez < 50.0:
                cv2.putText(display_frame, f"blur({nitidez:.0f})",
                            (fx, fy-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 165, 255), 1)
                continue

            try:
                # ⚡ En el modo de prueba interactivo usamos las reglas viejas 
                # para que sea rápido y puedas registrar fotos fácilmente.
                res = DeepFace.represent(
                    img_path=roi, model_name="ArcFace", enforce_detection=False
                )
                emb = np.array(res[0]["embedding"], dtype=np.float32)
                mejor_match, max_sim = buscar_mejor_match(emb, base_datos)

            except Exception as e:
                print(f"[ERROR ArcFace]: {e}")
                continue

            estado = " IDENTIFICADO" if max_sim > UMBRAL_SIM else "DESCONOCIDO"
            nombre_d = mejor_match.split('_')[0] if mejor_match else "nadie"
            n_bloques = int(max_sim * 20)
            barra = "█" * n_bloques + "░" * (20 - n_bloques)
            print(f"[REGISTRO] {estado} | {nombre_d:<14} | {barra} | "
                  f"{max_sim*100:.1f}%  (umbral: {UMBRAL_SIM*100:.0f}%)")

            if max_sim > UMBRAL_SIM and mejor_match:
                color = (0, 255, 0)
                texto = f"{mejor_match.split('_')[0]} ({max_sim:.2f})"

                if mejor_match == persona_actual:
                    confirmaciones += 1
                else:
                    persona_actual, confirmaciones = mejor_match, 1

                if confirmaciones >= 2:
                    cv2.rectangle(display_frame, (fx, fy), (fx+fw, fy+fh), (0, 255, 0), 3)
                    try:
                        analisis = DeepFace.analyze(
                            roi, actions=['gender'], enforce_detection=False
                        )[0]
                        genero = analisis['dominant_gender']
                    except Exception:
                        genero = "Man"

                    threading.Thread(
                        target=hilo_bienvenida,
                        args=(mejor_match, genero),
                        daemon=True
                    ).start()
                    ultimo_saludo = tiempo_actual
                    confirmaciones = 0

            else:
                color = (0, 0, 255)
                texto = f"? ({max_sim:.2f})"
                confirmaciones = max(0, confirmaciones - 1)

            cv2.putText(display_frame, texto,
                        (fx, fy - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, color, 2)

        cv2.imshow("Módulo de Registro", display_frame)
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

        if key == ord('q'):
            break

        elif key == ord('r'):
            if faces_ultimo_frame:
                areas = [fw * fh for (fx, fy, fw, fh, _) in faces_ultimo_frame]
                fx, fy, fw, fh, _ = faces_ultimo_frame[np.argmax(areas)]
                
                # Le damos más margen al registro (30%) para que RetinaFace no falle 
                # cuando procese la foto en la carpeta.
                m_x = int(fw * 0.30)
                m_y = int(fh * 0.30)
                face_roi = frame[max(0, fy-m_y): min(h, fy+fh+m_y),
                                 max(0, fx-m_x): min(w, fx+fw+m_x)]

                if face_roi.size > 0:
                    nom = input("\nNombre de la persona: ").strip()
                    if nom:
                        foto_path = os.path.join(DB_PATH, f"{nom}.jpg")
                        cv2.imwrite(foto_path, face_roi)
                        print(f"[OK] Rostro de '{nom}' guardado. Sincronizando...")
                        # ⚡ Al sincronizar, RetinaFace alineará esta foto guardada.
                        base_datos = gestionar_vectores(actualizar=True)
                    else:
                        print("[!] Registro cancelado.")
                else:
                    print("[!] Recorte vacío. Intenta de nuevo.")
            else:
                print("\n[!] No se detectó rostro. Acércate más o mira a la lente.")

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    sistema_interactivo()
