Integración completa de Core, Configuración de Bocina e IA
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parent
6bc9a5cb44
commit
3a4a0bb873
352
.gitignore
vendored
352
.gitignore
vendored
@ -1,174 +1,178 @@
|
|||||||
# ---> Python
|
# ---> Python
|
||||||
# Byte-compiled / optimized / DLL files
|
# Byte-compiled / optimized / DLL files
|
||||||
__pycache__/
|
__pycache__/
|
||||||
*.py[cod]
|
*.py[cod]
|
||||||
*$py.class
|
*$py.class
|
||||||
|
ven2/
|
||||||
# C extensions
|
.venv/
|
||||||
*.so
|
__pycache__/
|
||||||
|
*.pkl
|
||||||
# Distribution / packaging
|
|
||||||
.Python
|
# C extensions
|
||||||
build/
|
*.so
|
||||||
develop-eggs/
|
|
||||||
dist/
|
# Distribution / packaging
|
||||||
downloads/
|
.Python
|
||||||
eggs/
|
build/
|
||||||
.eggs/
|
develop-eggs/
|
||||||
lib/
|
dist/
|
||||||
lib64/
|
downloads/
|
||||||
parts/
|
eggs/
|
||||||
sdist/
|
.eggs/
|
||||||
var/
|
lib/
|
||||||
wheels/
|
lib64/
|
||||||
share/python-wheels/
|
parts/
|
||||||
*.egg-info/
|
sdist/
|
||||||
.installed.cfg
|
var/
|
||||||
*.egg
|
wheels/
|
||||||
MANIFEST
|
share/python-wheels/
|
||||||
|
*.egg-info/
|
||||||
# PyInstaller
|
.installed.cfg
|
||||||
# Usually these files are written by a python script from a template
|
*.egg
|
||||||
# before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
|
MANIFEST
|
||||||
*.manifest
|
|
||||||
*.spec
|
# PyInstaller
|
||||||
|
# Usually these files are written by a python script from a template
|
||||||
# Installer logs
|
# before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
|
||||||
pip-log.txt
|
*.manifest
|
||||||
pip-delete-this-directory.txt
|
*.spec
|
||||||
|
|
||||||
# Unit test / coverage reports
|
# Installer logs
|
||||||
htmlcov/
|
pip-log.txt
|
||||||
.tox/
|
pip-delete-this-directory.txt
|
||||||
.nox/
|
|
||||||
.coverage
|
# Unit test / coverage reports
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||||||
.coverage.*
|
htmlcov/
|
||||||
.cache
|
.tox/
|
||||||
nosetests.xml
|
.nox/
|
||||||
coverage.xml
|
.coverage
|
||||||
*.cover
|
.coverage.*
|
||||||
*.py,cover
|
.cache
|
||||||
.hypothesis/
|
nosetests.xml
|
||||||
.pytest_cache/
|
coverage.xml
|
||||||
cover/
|
*.cover
|
||||||
|
*.py,cover
|
||||||
# Translations
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.hypothesis/
|
||||||
*.mo
|
.pytest_cache/
|
||||||
*.pot
|
cover/
|
||||||
|
|
||||||
# Django stuff:
|
# Translations
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||||||
*.log
|
*.mo
|
||||||
local_settings.py
|
*.pot
|
||||||
db.sqlite3
|
|
||||||
db.sqlite3-journal
|
# Django stuff:
|
||||||
|
*.log
|
||||||
# Flask stuff:
|
local_settings.py
|
||||||
instance/
|
db.sqlite3
|
||||||
.webassets-cache
|
db.sqlite3-journal
|
||||||
|
|
||||||
# Scrapy stuff:
|
# Flask stuff:
|
||||||
.scrapy
|
instance/
|
||||||
|
.webassets-cache
|
||||||
# Sphinx documentation
|
|
||||||
docs/_build/
|
# Scrapy stuff:
|
||||||
|
.scrapy
|
||||||
# PyBuilder
|
|
||||||
.pybuilder/
|
# Sphinx documentation
|
||||||
target/
|
docs/_build/
|
||||||
|
|
||||||
# Jupyter Notebook
|
# PyBuilder
|
||||||
.ipynb_checkpoints
|
.pybuilder/
|
||||||
|
target/
|
||||||
# IPython
|
|
||||||
profile_default/
|
# Jupyter Notebook
|
||||||
ipython_config.py
|
.ipynb_checkpoints
|
||||||
|
|
||||||
# pyenv
|
# IPython
|
||||||
# For a library or package, you might want to ignore these files since the code is
|
profile_default/
|
||||||
# intended to run in multiple environments; otherwise, check them in:
|
ipython_config.py
|
||||||
# .python-version
|
|
||||||
|
# pyenv
|
||||||
# pipenv
|
# For a library or package, you might want to ignore these files since the code is
|
||||||
# According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.
|
# intended to run in multiple environments; otherwise, check them in:
|
||||||
# However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies
|
# .python-version
|
||||||
# having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not
|
|
||||||
# install all needed dependencies.
|
# pipenv
|
||||||
#Pipfile.lock
|
# According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.
|
||||||
|
# However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies
|
||||||
# poetry
|
# having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not
|
||||||
# Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control.
|
# install all needed dependencies.
|
||||||
# This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more
|
#Pipfile.lock
|
||||||
# commonly ignored for libraries.
|
|
||||||
# https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control
|
# poetry
|
||||||
#poetry.lock
|
# Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control.
|
||||||
|
# This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more
|
||||||
# pdm
|
# commonly ignored for libraries.
|
||||||
# Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.
|
# https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control
|
||||||
#pdm.lock
|
#poetry.lock
|
||||||
# pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it
|
|
||||||
# in version control.
|
# pdm
|
||||||
# https://pdm.fming.dev/#use-with-ide
|
# Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.
|
||||||
.pdm.toml
|
#pdm.lock
|
||||||
|
# pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it
|
||||||
# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm
|
# in version control.
|
||||||
__pypackages__/
|
# https://pdm.fming.dev/#use-with-ide
|
||||||
|
.pdm.toml
|
||||||
# Celery stuff
|
|
||||||
celerybeat-schedule
|
# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm
|
||||||
celerybeat.pid
|
__pypackages__/
|
||||||
|
|
||||||
# SageMath parsed files
|
# Celery stuff
|
||||||
*.sage.py
|
celerybeat-schedule
|
||||||
|
celerybeat.pid
|
||||||
# Environments
|
|
||||||
.env
|
# SageMath parsed files
|
||||||
.venv
|
*.sage.py
|
||||||
env/
|
|
||||||
venv/
|
# Environments
|
||||||
ENV/
|
.env
|
||||||
env.bak/
|
.venv
|
||||||
venv.bak/
|
env/
|
||||||
|
venv/
|
||||||
# Spyder project settings
|
ENV/
|
||||||
.spyderproject
|
env.bak/
|
||||||
.spyproject
|
venv.bak/
|
||||||
|
|
||||||
# Rope project settings
|
# Spyder project settings
|
||||||
.ropeproject
|
.spyderproject
|
||||||
|
.spyproject
|
||||||
# mkdocs documentation
|
|
||||||
/site
|
# Rope project settings
|
||||||
|
.ropeproject
|
||||||
# mypy
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|
||||||
.mypy_cache/
|
# mkdocs documentation
|
||||||
.dmypy.json
|
/site
|
||||||
dmypy.json
|
|
||||||
|
# mypy
|
||||||
# Pyre type checker
|
.mypy_cache/
|
||||||
.pyre/
|
.dmypy.json
|
||||||
|
dmypy.json
|
||||||
# pytype static type analyzer
|
|
||||||
.pytype/
|
# Pyre type checker
|
||||||
|
.pyre/
|
||||||
# Cython debug symbols
|
|
||||||
cython_debug/
|
# pytype static type analyzer
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||||||
|
.pytype/
|
||||||
# PyCharm
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|
||||||
# JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can
|
# Cython debug symbols
|
||||||
# be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore
|
cython_debug/
|
||||||
# and can be added to the global gitignore or merged into this file. For a more nuclear
|
|
||||||
# option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.
|
# PyCharm
|
||||||
#.idea/
|
# JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can
|
||||||
|
# be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore
|
||||||
|
# and can be added to the global gitignore or merged into this file. For a more nuclear
|
||||||
# ────────────────────────────────────────────────────────
|
# option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.
|
||||||
# ENTORNO VIRTUAL DEL PROYECTO
|
#.idea/
|
||||||
# ────────────────────────────────────────────────────────
|
|
||||||
ia_env/
|
|
||||||
|
# ────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
# ────────────────────────────────────────────────────────
|
# ENTORNO VIRTUAL DEL PROYECTO
|
||||||
# MODELOS DE IA (Límite de GitHub: 100 MB)
|
# ────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
# ────────────────────────────────────────────────────────
|
ia_env/
|
||||||
|
|
||||||
*.pt
|
# ────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
*.onnx
|
# MODELOS DE IA (Límite de GitHub: 100 MB)
|
||||||
|
# ────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
*.pt
|
||||||
|
*.onnx
|
||||||
|
|||||||
122
README.md
122
README.md
@ -1,62 +1,62 @@
|
|||||||
# Sistema de Identificación y Seguimiento Inteligente
|
# Sistema de Identificación y Seguimiento Inteligente
|
||||||
|
|
||||||
Este repositorio contiene la arquitectura modular para el seguimiento de personas en múltiples cámaras (Re-ID) y reconocimiento facial asíncrono.
|
Este repositorio contiene la arquitectura modular para el seguimiento de personas en múltiples cámaras (Re-ID) y reconocimiento facial asíncrono.
|
||||||
|
|
||||||
## Arquitectura del Proyecto
|
## Arquitectura del Proyecto
|
||||||
El sistema está dividido en tres módulos principales para garantizar la separación de responsabilidades:
|
El sistema está dividido en tres módulos principales para garantizar la separación de responsabilidades:
|
||||||
* `seguimiento2.py`: Motor matemático de Tracking (Kalman + YOLO) y Re-Identificación (OSNet).
|
* `seguimiento2.py`: Motor matemático de Tracking (Kalman + YOLO) y Re-Identificación (OSNet).
|
||||||
* `reconocimiento2.py`: Motor de biometría facial (YuNet + ArcFace) y síntesis de audio (Edge-TTS).
|
* `reconocimiento2.py`: Motor de biometría facial (YuNet + ArcFace) y síntesis de audio (Edge-TTS).
|
||||||
* `main_fusion.py`: Orquestador principal que fusiona ambos motores mediante procesamiento multihilo.
|
* `main_fusion.py`: Orquestador principal que fusiona ambos motores mediante procesamiento multihilo.
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||||||
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||||||
## Requisitos Previos
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## Requisitos Previos
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1. **Python 3.8 - 3.11** instalado en el sistema.
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1. **Python 3.8 - 3.11** instalado en el sistema.
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||||||
2. **Reproductor MPV** instalado y agregado al PATH del sistema (requerido para el motor de audio sin bloqueos).
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2. **Reproductor MPV** instalado y agregado al PATH del sistema (requerido para el motor de audio sin bloqueos).
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||||||
* *Windows:* Descargar de la página oficial o usar `scoop install mpv`.
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* *Windows:* Descargar de la página oficial o usar `scoop install mpv`.
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||||||
* *Linux:* `sudo apt install mpv`
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* *Linux:* `sudo apt install mpv`
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||||||
* *Mac:* `brew install mpv`
|
* *Mac:* `brew install mpv`
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||||||
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||||||
## Guía de Instalación Rápida
|
## Guía de Instalación Rápida
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||||||
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**1. Clonar el repositorio**
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**1. Clonar el repositorio**
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||||||
Abre tu terminal y clona este proyecto:
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Abre tu terminal y clona este proyecto:
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||||||
```bash
|
```bash
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git clone <URL_DE_TU_REPOSITORIO_GITEA>
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git clone <URL_DE_TU_REPOSITORIO_GITEA>
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||||||
cd IdentificacionIA´´´
|
cd IdentificacionIA´´´
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||||||
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||||||
**2. Crear un Entorno Virtual (¡Importante!)
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**2. Crear un Entorno Virtual (¡Importante!)
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||||||
Para evitar conflictos de librerías, crea un entorno virtual limpio dentro de la carpeta del proyecto:
|
Para evitar conflictos de librerías, crea un entorno virtual limpio dentro de la carpeta del proyecto:
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||||||
|
|
||||||
python -m venv venv
|
python -m venv venv
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||||||
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||||||
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|
||||||
3. Activar el Entorno Virtual
|
3. Activar el Entorno Virtual
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||||||
|
|
||||||
En Windows:
|
En Windows:
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||||||
.\venv\Scripts\activate
|
.\venv\Scripts\activate
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||||||
|
|
||||||
En Mac/Linux:
|
En Mac/Linux:
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||||||
|
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||||||
source venv/bin/activate
|
source venv/bin/activate
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||||||
(Sabrás que está activo si ves un (venv) al inicio de tu línea de comandos).
|
(Sabrás que está activo si ves un (venv) al inicio de tu línea de comandos).
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||||||
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||||||
4. Instalar Dependencias
|
4. Instalar Dependencias
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||||||
Con el entorno activado, instala todas las librerías necesarias:
|
Con el entorno activado, instala todas las librerías necesarias:
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||||||
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pip install -r requirements.txt
|
pip install -r requirements.txt
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||||||
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||||||
## Archivos y Carpetas Necesarias
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## Archivos y Carpetas Necesarias
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||||||
yolov8n.pt (Detector de personas)
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yolov8n.pt (Detector de personas)
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||||||
|
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||||||
osnet_x0_25_msmt17.onnx (Extractor de características de ropa)
|
osnet_x0_25_msmt17.onnx (Extractor de características de ropa)
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||||||
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||||||
face_detection_yunet_2023mar.onnx (Detector facial rápido)
|
face_detection_yunet_2023mar.onnx (Detector facial rápido)
|
||||||
|
|
||||||
Además, debes tener la carpeta db_institucion con las fotografías de los rostros a reconocer.
|
Además, debes tener la carpeta db_institucion con las fotografías de los rostros a reconocer.
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||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
## Ejecución
|
## Ejecución
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||||||
Para arrancar el sistema completo con interfaz gráfica y audio, ejecuta:
|
Para arrancar el sistema completo con interfaz gráfica y audio, ejecuta:
|
||||||
|
|
||||||
python main_fusion.py
|
python main_fusion.py
|
||||||
Binary file not shown.
@ -1 +1 @@
|
|||||||
{"Emanuel Flores": "Man", "Vikicar Aldana": "Woman", "Rodrigo Cahuantzi C": "Man", "Cristian Hernandez Suarez": "Man", "Omar": "Man", "Oscar Atriano Ponce_1": "Man", "Miguel Angel": "Man", "Carlos Eduardo Cuamatzi": "Man", "Rosa maria": "Woman", "Ximena": "Woman", "Ana Karen Guerrero": "Woman", "Yuriel": "Man", "Diana Laura": "Woman", "Diana Laura Tecpa": "Woman", "aridai montiel zistecatl": "Woman", "Aridai montiel": "Woman", "Vikicar": "Woman", "Ian Axel": "Man", "Rafael": "Man", "Rubisela Barrientos": "Woman", "ian axel": "Man", "Adriana Lopez": "Woman", "Oscar Atriano Ponce": "Man", "Xayli Ximena": "Woman", "Victor Manuel Ocampo Mendez": "Man", "Victor": "Man"}
|
{"Emanuel Flores": "Man", "Vikicar Aldana": "Woman", "Rodrigo Cahuantzi C": "Man", "Cristian Hernandez Suarez": "Man", "Omar": "Man", "Oscar Atriano Ponce_1": "Man", "Miguel Angel": "Man", "Carlos Eduardo Cuamatzi": "Man", "Rosa maria": "Woman", "Ximena": "Woman", "Ana Karen Guerrero": "Woman", "Yuriel": "Man", "Diana Laura Tecpa": "Woman", "aridai montiel zistecatl": "Woman", "Aridai montiel": "Woman", "Vikicar": "Woman", "Ian Axel": "Man", "Rafael": "Man", "Rubisela Barrientos": "Woman", "ian axel": "Man", "Adriana Lopez": "Woman", "Oscar Atriano Ponce": "Man", "Xayli Ximena": "Woman", "Victor Manuel Ocampo Mendez": "Man", "Victor": "Man"}
|
||||||
Binary file not shown.
26
comandos.txt
Normal file
26
comandos.txt
Normal file
@ -0,0 +1,26 @@
|
|||||||
|
# Base estable
|
||||||
|
pip install numpy==1.26.4
|
||||||
|
|
||||||
|
# OpenCV compatible con numpy 1.x
|
||||||
|
pip install opencv-python==4.8.1.78
|
||||||
|
pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
|
||||||
|
pip install ultralytics --no-deps
|
||||||
|
pip install opencv-python==4.8.1.78 matplotlib pyyaml scipy requests pillow
|
||||||
|
|
||||||
|
pip install tensorflow==2.21
|
||||||
|
pip install tf-keras
|
||||||
|
pip install deepface
|
||||||
|
|
||||||
|
pip install onnxruntime
|
||||||
|
pip install edge-tts
|
||||||
|
|
||||||
|
pip install numpy pandas
|
||||||
|
|
||||||
|
sudo apt install libxcb-xinerama0
|
||||||
|
sudo apt install fonts-dejavu
|
||||||
|
QT_DEBUG_PLUGINS=0 python fusion.py
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
pip cache purge
|
||||||
|
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
|
||||||
|
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"
|
||||||
13
config/speaker_iot/settings.ini
Normal file
13
config/speaker_iot/settings.ini
Normal file
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||||||
|
[ESP32]
|
||||||
|
ip = 192.168.15.128
|
||||||
|
puerto = 81
|
||||||
|
|
||||||
|
[Audio]
|
||||||
|
duracion_ms = 2000
|
||||||
|
tono_base = 440
|
||||||
|
amplitud = 16000
|
||||||
|
|
||||||
|
[General]
|
||||||
|
timeout = 5
|
||||||
|
reconectar = true
|
||||||
|
|
||||||
78
configurar_bocina.py
Normal file
78
configurar_bocina.py
Normal file
@ -0,0 +1,78 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Script para configurar la bocina ESP32
|
||||||
|
Permite cambiar IP, puerto, duración, etc.
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
|
||||||
|
# Agregar el proyecto al path
|
||||||
|
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||||
|
|
||||||
|
from core.speaker_iot import configurar_ip, mostrar_configuracion
|
||||||
|
from core.speaker_iot.config import config
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
print("\n" + "=" * 50)
|
||||||
|
print(" 🎵 CONFIGURACIÓN DE BOCINA IoT")
|
||||||
|
print("=" * 50)
|
||||||
|
|
||||||
|
mostrar_configuracion()
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n" + "-" * 50)
|
||||||
|
print("¿Qué deseas configurar?")
|
||||||
|
print(" 1. Cambiar IP")
|
||||||
|
print(" 2. Cambiar puerto")
|
||||||
|
print(" 3. Cambiar duración del audio")
|
||||||
|
print(" 4. Ver configuración actual")
|
||||||
|
print(" 5. Restaurar valores por defecto")
|
||||||
|
print(" 6. Salir")
|
||||||
|
|
||||||
|
opcion = input("\n👉 Opción (1-6): ").strip()
|
||||||
|
|
||||||
|
if opcion == "1":
|
||||||
|
nueva_ip = input("📡 Nueva IP: ").strip()
|
||||||
|
if nueva_ip:
|
||||||
|
config.actualizar_ip(nueva_ip)
|
||||||
|
print(f"✅ IP actualizada a: {nueva_ip}")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "2":
|
||||||
|
nuevo_puerto = input("🔌 Nuevo puerto [81]: ").strip()
|
||||||
|
if nuevo_puerto:
|
||||||
|
config.config.set("ESP32", "puerto", nuevo_puerto)
|
||||||
|
with open(config.CONFIG_FILE, 'w') as f:
|
||||||
|
config.config.write(f)
|
||||||
|
print(f"✅ Puerto actualizado a: {nuevo_puerto}")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "3":
|
||||||
|
nueva_duracion = input("⏱️ Nueva duración en ms [2000]: ").strip()
|
||||||
|
if nueva_duracion:
|
||||||
|
config.config.set("Audio", "duracion_ms", nueva_duracion)
|
||||||
|
with open(config.CONFIG_FILE, 'w') as f:
|
||||||
|
config.config.write(f)
|
||||||
|
print(f"✅ Duración actualizada a: {nueva_duracion}ms")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "4":
|
||||||
|
mostrar_configuracion()
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "5":
|
||||||
|
confirmar = input("⚠️ ¿Restaurar configuración por defecto? (s/n): ").strip().lower()
|
||||||
|
if confirmar == 's':
|
||||||
|
config._crear_configuracion_default()
|
||||||
|
print("✅ Configuración restaurada")
|
||||||
|
mostrar_configuracion()
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "6":
|
||||||
|
print("\n👋 Hasta luego!")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print("❌ Opción inválida")
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n✅ Configuración guardada!")
|
||||||
|
input("\nPresiona Enter para salir...")
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
21
core/speaker_iot/__init__.py
Normal file
21
core/speaker_iot/__init__.py
Normal file
@ -0,0 +1,21 @@
|
|||||||
|
"""
|
||||||
|
Speaker IoT - Módulo para controlar bocina ESP32
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
from .bocina_core import (
|
||||||
|
BocinaCore,
|
||||||
|
saludar,
|
||||||
|
detener,
|
||||||
|
obtener_estado,
|
||||||
|
configurar_ip,
|
||||||
|
mostrar_configuracion
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
__all__ = [
|
||||||
|
'BocinaCore',
|
||||||
|
'saludar',
|
||||||
|
'detener',
|
||||||
|
'obtener_estado',
|
||||||
|
'configurar_ip',
|
||||||
|
'mostrar_configuracion'
|
||||||
|
]
|
||||||
224
core/speaker_iot/bocina_core.py
Normal file
224
core/speaker_iot/bocina_core.py
Normal file
@ -0,0 +1,224 @@
|
|||||||
|
"""
|
||||||
|
BOCINA CORE - Módulo para controlar la bocina ESP32
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import asyncio
|
||||||
|
import websockets
|
||||||
|
import json
|
||||||
|
import struct
|
||||||
|
import math
|
||||||
|
from typing import Optional, Dict, Any
|
||||||
|
|
||||||
|
from .config import config
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== CONSTANTES ====================
|
||||||
|
CHUNK_SIZE = 1024
|
||||||
|
SAMPLE_RATE = 16000
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== CLASE PRINCIPAL ====================
|
||||||
|
class BocinaCore:
|
||||||
|
"""Clase principal para controlar la bocina ESP32"""
|
||||||
|
|
||||||
|
def __init__(self, ip: str = None, puerto: int = None):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Inicializa el controlador de la bocina
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
ip: IP del ESP32 (si es None, usa la del archivo de configuración)
|
||||||
|
puerto: Puerto WebSocket (si es None, usa el del archivo)
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
self.ip = ip or config.obtener_ip()
|
||||||
|
self.puerto = puerto or config.obtener_puerto()
|
||||||
|
self.url = f"ws://{self.ip}:{self.puerto}"
|
||||||
|
self.duracion_ms = config.obtener_duracion()
|
||||||
|
self.tono_base = config.obtener_tono_base()
|
||||||
|
self.amplitud = config.obtener_amplitud()
|
||||||
|
self.timeout = config.obtener_timeout()
|
||||||
|
|
||||||
|
self._websocket = None
|
||||||
|
self._conectado = False
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== MÉTODOS PÚBLICOS ====================
|
||||||
|
|
||||||
|
def saludar(self, nombre: str, duracion_ms: int = None, tono_personalizado: bool = True) -> bool:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Envía un saludo a la bocina
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
nombre: Nombre de la persona
|
||||||
|
duracion_ms: Duración del saludo (None = usa config)
|
||||||
|
tono_personalizado: Si True, varía el tono según el nombre
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
duracion = duracion_ms or self.duracion_ms
|
||||||
|
return self._ejecutar_async(self._saludar_async(nombre, duracion, tono_personalizado))
|
||||||
|
|
||||||
|
def detener(self) -> bool:
|
||||||
|
"""Detiene la reproducción actual"""
|
||||||
|
return self._ejecutar_async(self._detener_async())
|
||||||
|
|
||||||
|
def estado(self) -> Dict[str, Any]:
|
||||||
|
"""Obtiene el estado actual de la bocina"""
|
||||||
|
return self._ejecutar_async(self._estado_async())
|
||||||
|
|
||||||
|
def ping(self) -> bool:
|
||||||
|
"""Prueba la conexión con la bocina"""
|
||||||
|
return self._ejecutar_async(self._ping_async())
|
||||||
|
|
||||||
|
def conectar(self) -> bool:
|
||||||
|
"""Establece conexión manual con la bocina"""
|
||||||
|
return self._ejecutar_async(self._conectar_async())
|
||||||
|
|
||||||
|
def desconectar(self) -> bool:
|
||||||
|
"""Cierra la conexión con la bocina"""
|
||||||
|
return self._ejecutar_async(self._desconectar_async())
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== MÉTODOS INTERNOS ====================
|
||||||
|
|
||||||
|
def _ejecutar_async(self, corutina):
|
||||||
|
"""Ejecuta una función asíncrona desde código síncrono"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
loop = asyncio.get_event_loop()
|
||||||
|
if loop.is_running():
|
||||||
|
loop = asyncio.new_event_loop()
|
||||||
|
asyncio.set_event_loop(loop)
|
||||||
|
resultado = loop.run_until_complete(corutina)
|
||||||
|
loop.close()
|
||||||
|
return resultado
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
return loop.run_until_complete(corutina)
|
||||||
|
except RuntimeError:
|
||||||
|
loop = asyncio.new_event_loop()
|
||||||
|
asyncio.set_event_loop(loop)
|
||||||
|
resultado = loop.run_until_complete(corutina)
|
||||||
|
loop.close()
|
||||||
|
return resultado
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _conectar_async(self) -> bool:
|
||||||
|
"""Conexión asíncrona"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
self._websocket = await websockets.connect(self.url, timeout=self.timeout)
|
||||||
|
await self._websocket.recv()
|
||||||
|
self._conectado = True
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
|
self._conectado = False
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _desconectar_async(self) -> bool:
|
||||||
|
"""Desconexión asíncrona"""
|
||||||
|
if self._websocket:
|
||||||
|
await self._websocket.close()
|
||||||
|
self._websocket = None
|
||||||
|
self._conectado = False
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _asegurar_conexion(self) -> bool:
|
||||||
|
"""Asegura que haya una conexión activa"""
|
||||||
|
if not self._conectado or not self._websocket:
|
||||||
|
return await self._conectar_async()
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _saludar_async(self, nombre: str, duracion_ms: int, tono_personalizado: bool) -> bool:
|
||||||
|
"""Enviar saludo asíncrono"""
|
||||||
|
if not await self._asegurar_conexion():
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
audio = self._generar_audio(nombre, duracion_ms, tono_personalizado)
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in range(0, len(audio), CHUNK_SIZE):
|
||||||
|
chunk = audio[i:i + CHUNK_SIZE]
|
||||||
|
await self._websocket.send(chunk)
|
||||||
|
await asyncio.sleep(0.005)
|
||||||
|
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _detener_async(self) -> bool:
|
||||||
|
"""Detener reproducción asíncrono"""
|
||||||
|
if not await self._asegurar_conexion():
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
await self._websocket.send(json.dumps({"cmd": "STOP"}))
|
||||||
|
await asyncio.wait_for(self._websocket.recv(), timeout=self.timeout)
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _estado_async(self) -> Dict[str, Any]:
|
||||||
|
"""Obtener estado asíncrono"""
|
||||||
|
if not await self._asegurar_conexion():
|
||||||
|
return {}
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
await self._websocket.send(json.dumps({"cmd": "STATUS"}))
|
||||||
|
respuesta = await asyncio.wait_for(self._websocket.recv(), timeout=self.timeout)
|
||||||
|
return json.loads(respuesta)
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
|
return {}
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _ping_async(self) -> bool:
|
||||||
|
"""Ping asíncrono"""
|
||||||
|
if not await self._asegurar_conexion():
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
await self._websocket.send(json.dumps({"cmd": "PING"}))
|
||||||
|
respuesta = await asyncio.wait_for(self._websocket.recv(), timeout=self.timeout)
|
||||||
|
data = json.loads(respuesta)
|
||||||
|
return data.get("status") == "ok"
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
def _generar_audio(self, nombre: str, duracion_ms: int, tono_personalizado: bool) -> bytes:
|
||||||
|
"""Genera audio PCM para el saludo"""
|
||||||
|
num_muestras = int(SAMPLE_RATE * duracion_ms / 1000)
|
||||||
|
|
||||||
|
if tono_personalizado:
|
||||||
|
frecuencia = self.tono_base + (len(nombre) * 10)
|
||||||
|
if frecuencia > 800:
|
||||||
|
frecuencia = 800
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
frecuencia = self.tono_base
|
||||||
|
|
||||||
|
audio = bytearray()
|
||||||
|
for i in range(num_muestras):
|
||||||
|
valor = int(self.amplitud * math.sin(2 * math.pi * frecuencia * i / SAMPLE_RATE))
|
||||||
|
audio.extend(struct.pack('<h', valor))
|
||||||
|
|
||||||
|
return bytes(audio)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== FUNCIONES SIMPLES (API RÁPIDA) ====================
|
||||||
|
|
||||||
|
def saludar(nombre: str, ip: str = None) -> bool:
|
||||||
|
"""Función rápida para saludar a una persona"""
|
||||||
|
bocina = BocinaCore(ip)
|
||||||
|
return bocina.saludar(nombre)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def detener(ip: str = None) -> bool:
|
||||||
|
"""Detiene la reproducción"""
|
||||||
|
bocina = BocinaCore(ip)
|
||||||
|
return bocina.detener()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def obtener_estado(ip: str = None) -> dict:
|
||||||
|
"""Obtiene el estado de la bocina"""
|
||||||
|
bocina = BocinaCore(ip)
|
||||||
|
return bocina.estado()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def configurar_ip(nueva_ip: str):
|
||||||
|
"""Actualiza la IP en el archivo de configuración"""
|
||||||
|
from .config import config
|
||||||
|
config.actualizar_ip(nueva_ip)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def mostrar_configuracion():
|
||||||
|
"""Muestra la configuración actual"""
|
||||||
|
from .config import config
|
||||||
|
config.mostrar_configuracion()
|
||||||
108
core/speaker_iot/config.py
Normal file
108
core/speaker_iot/config.py
Normal file
@ -0,0 +1,108 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Módulo de configuración para la bocina ESP32
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
import configparser
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== RUTAS ====================
|
||||||
|
BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent.parent
|
||||||
|
CONFIG_DIR = BASE_DIR / "config" / "speaker_iot"
|
||||||
|
CONFIG_FILE = CONFIG_DIR / "settings.ini"
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== CONFIGURACIÓN POR DEFECTO ====================
|
||||||
|
DEFAULT_CONFIG = {
|
||||||
|
"ESP32": {
|
||||||
|
"ip": "192.168.15.128",
|
||||||
|
"puerto": "81"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"Audio": {
|
||||||
|
"duracion_ms": "2000",
|
||||||
|
"tono_base": "440",
|
||||||
|
"amplitud": "16000"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"General": {
|
||||||
|
"timeout": "5",
|
||||||
|
"reconectar": "true"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class ConfiguracionBocina:
|
||||||
|
"""Gestor de configuración para la bocina"""
|
||||||
|
|
||||||
|
def __init__(self):
|
||||||
|
self.config = configparser.ConfigParser()
|
||||||
|
self._cargar_configuracion()
|
||||||
|
|
||||||
|
def _cargar_configuracion(self):
|
||||||
|
"""Carga la configuración desde el archivo o crea uno por defecto"""
|
||||||
|
if CONFIG_FILE.exists():
|
||||||
|
self.config.read(CONFIG_FILE, encoding='utf-8')
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
self._crear_configuracion_default()
|
||||||
|
|
||||||
|
def _crear_configuracion_default(self):
|
||||||
|
"""Crea archivo de configuración por defecto"""
|
||||||
|
# Crear directorio si no existe
|
||||||
|
CONFIG_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Cargar valores por defecto
|
||||||
|
for seccion, valores in DEFAULT_CONFIG.items():
|
||||||
|
self.config[seccion] = valores
|
||||||
|
|
||||||
|
# Guardar archivo
|
||||||
|
with open(CONFIG_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
self.config.write(f)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"📝 Configuración creada en: {CONFIG_FILE}")
|
||||||
|
|
||||||
|
def obtener_ip(self) -> str:
|
||||||
|
"""Obtiene la IP de la bocina"""
|
||||||
|
return self.config.get("ESP32", "ip", fallback="192.168.15.128")
|
||||||
|
|
||||||
|
def obtener_puerto(self) -> int:
|
||||||
|
"""Obtiene el puerto de la bocina"""
|
||||||
|
return self.config.getint("ESP32", "puerto", fallback=81)
|
||||||
|
|
||||||
|
def obtener_duracion(self) -> int:
|
||||||
|
"""Obtiene duración del audio en ms"""
|
||||||
|
return self.config.getint("Audio", "duracion_ms", fallback=2000)
|
||||||
|
|
||||||
|
def obtener_tono_base(self) -> int:
|
||||||
|
"""Obtiene frecuencia base del tono"""
|
||||||
|
return self.config.getint("Audio", "tono_base", fallback=440)
|
||||||
|
|
||||||
|
def obtener_amplitud(self) -> int:
|
||||||
|
"""Obtiene amplitud del audio"""
|
||||||
|
return self.config.getint("Audio", "amplitud", fallback=16000)
|
||||||
|
|
||||||
|
def obtener_timeout(self) -> int:
|
||||||
|
"""Obtiene timeout en segundos"""
|
||||||
|
return self.config.getint("General", "timeout", fallback=5)
|
||||||
|
|
||||||
|
def reconectar_auto(self) -> bool:
|
||||||
|
"""Obtiene si debe reconectar automáticamente"""
|
||||||
|
return self.config.getboolean("General", "reconectar", fallback=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
def actualizar_ip(self, nueva_ip: str):
|
||||||
|
"""Actualiza la IP de la bocina"""
|
||||||
|
self.config.set("ESP32", "ip", nueva_ip)
|
||||||
|
with open(CONFIG_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
self.config.write(f)
|
||||||
|
print(f"✅ IP actualizada a: {nueva_ip}")
|
||||||
|
|
||||||
|
def mostrar_configuracion(self):
|
||||||
|
"""Muestra la configuración actual"""
|
||||||
|
print("\n📡 Configuración actual:")
|
||||||
|
print(f" IP: {self.obtener_ip()}:{self.obtener_puerto()}")
|
||||||
|
print(f" Duración: {self.obtener_duracion()}ms")
|
||||||
|
print(f" Tono base: {self.obtener_tono_base()}Hz")
|
||||||
|
print(f" Timeout: {self.obtener_timeout()}s")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# Instancia global
|
||||||
|
config = ConfiguracionBocina()
|
||||||
60
core/speaker_iot/ejemplo.py
Normal file
60
core/speaker_iot/ejemplo.py
Normal file
@ -0,0 +1,60 @@
|
|||||||
|
|
||||||
|
# Solo importas lo que necesitas
|
||||||
|
from core.speaker_iot import saludar, detener, obtener_estado
|
||||||
|
|
||||||
|
# ===== EJEMPLO 1: Cuando detectas una persona =====
|
||||||
|
def mi_detector():
|
||||||
|
nombre = "Ana" # Tu IA obtiene el nombre
|
||||||
|
|
||||||
|
# Enviar saludo (¡una sola línea!)
|
||||||
|
saludar(nombre)
|
||||||
|
|
||||||
|
# También puedes verificar si funcionó
|
||||||
|
if saludar(nombre):
|
||||||
|
print(f"✅ Saludo enviado a {nombre}")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(f"❌ Error al enviar saludo a {nombre}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# ===== EJEMPLO 2: Dentro de tu loop principal =====
|
||||||
|
while True:
|
||||||
|
persona = detectar_persona() # Tu función de detección
|
||||||
|
|
||||||
|
if persona:
|
||||||
|
nombre = obtener_nombre(persona) # Tu base de datos
|
||||||
|
saludar(nombre) # Envía el saludo
|
||||||
|
|
||||||
|
# ===== EJEMPLO 3: Clase completa =====
|
||||||
|
class MiSistemaIA:
|
||||||
|
def __init__(self):
|
||||||
|
self.bocina_ip = "192.168.15.128" # O usa la del config
|
||||||
|
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def on_persona_detectada(self, persona):
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nombre = self.obtener_nombre(persona)
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if nombre:
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print(f"🎉 Detectada: {nombre}")
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saludar(nombre) # ¡Así de simple!
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||||||
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def obtener_nombre(self, persona):
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# Tu lógica para obtener nombre
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return persona.get("nombre", "Visitante")
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# ===== Ejemplo completo de integración =====
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class SistemaSeguridad:
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def __init__(self):
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self.personas_conocidas = ["Ana", "Carlos", "Maria"]
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print("✅ Sistema iniciado - Bocina lista")
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||||||
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def detectar(self, nombre):
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||||||
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if nombre in self.personas_conocidas:
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||||||
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print(f"🔔 ¡Bienvenido {nombre}!")
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||||||
|
saludar(nombre) # Envía saludo
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return True
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||||||
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else:
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print(f"⚠️ Persona no registrada: {nombre}")
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return False
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# Uso
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sistema = SistemaSeguridad()
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sistema.detectar("Ana") # Reproduce sonido
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sistema.detectar("Luis") # No reproduce
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||||||
409
core/speaker_iot/test_esp32.py
Normal file
409
core/speaker_iot/test_esp32.py
Normal file
@ -0,0 +1,409 @@
|
|||||||
|
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
BOCINA INTELIGENTE - CLIENTE PYTHON
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====================================
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|
Cliente para enviar audio y comandos a la bocina ESP32 via WebSocket
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Uso:
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|
python bocina_client.py
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|
(Luego ingresa la IP y el nombre cuando se solicite)
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|
"""
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|
import asyncio
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import websockets
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import json
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|
import struct
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||||||
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import math
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|
import sys
|
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|
import time
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|
import os
|
||||||
|
from typing import Optional
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# ==================== LIMPIAR PANTALLA ====================
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|
def limpiar_pantalla():
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|
"""Limpia la consola según el sistema operativo"""
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|
os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
|
||||||
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|
# ==================== CLASE BOCINA ====================
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|
class BocinaInteligente:
|
||||||
|
"""Cliente para controlar la bocina inteligente ESP32"""
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||||||
|
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||||||
|
def __init__(self, ip: str, puerto: int = 81):
|
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self.ip = ip
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||||||
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self.puerto = puerto
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||||||
|
self.url = f"ws://{ip}:{puerto}"
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||||||
|
self.websocket: Optional[websockets.WebSocketClientProtocol] = None
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||||||
|
self.chunk_size = 1024
|
||||||
|
self.timeout = 5
|
||||||
|
self.conectado = False
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||||||
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||||||
|
async def conectar(self) -> bool:
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||||||
|
"""Conectar al ESP32"""
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||||||
|
try:
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||||||
|
print(f"🔌 Conectando a {self.url}...")
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||||||
|
self.websocket = await websockets.connect(self.url)
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||||||
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|
||||||
|
# Esperar mensaje de bienvenida
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||||||
|
response = await asyncio.wait_for(self.websocket.recv(), timeout=self.timeout)
|
||||||
|
data = json.loads(response)
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||||||
|
|
||||||
|
if data.get("status") == "ok":
|
||||||
|
print(f" ✅ {data.get('msg')}")
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self.conectado = True
|
||||||
|
return True
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||||||
|
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||||||
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except Exception as e:
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||||||
|
print(f" ❌ Error: {e}")
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|
return False
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||||||
|
|
||||||
|
return False
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||||||
|
|
||||||
|
async def desconectar(self):
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|
"""Cerrar conexión"""
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|
if self.websocket:
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||||||
|
await self.websocket.close()
|
||||||
|
self.conectado = False
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||||||
|
print("🔌 Conexión cerrada")
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||||||
|
|
||||||
|
async def ping(self) -> bool:
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||||||
|
"""Probar conexión con el ESP32"""
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||||||
|
if not self.websocket:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
await self.websocket.send(json.dumps({"cmd": "PING"}))
|
||||||
|
response = await asyncio.wait_for(self.websocket.recv(), timeout=self.timeout)
|
||||||
|
data = json.loads(response)
|
||||||
|
return data.get("status") == "ok"
|
||||||
|
except:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
async def obtener_estado(self) -> dict:
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||||||
|
"""Obtener estadísticas del ESP32"""
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||||||
|
if not self.websocket:
|
||||||
|
return {}
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
await self.websocket.send(json.dumps({"cmd": "STATUS"}))
|
||||||
|
response = await asyncio.wait_for(self.websocket.recv(), timeout=self.timeout)
|
||||||
|
return json.loads(response)
|
||||||
|
except:
|
||||||
|
return {}
|
||||||
|
|
||||||
|
async def detener(self) -> bool:
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||||||
|
"""Detener reproducción"""
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||||||
|
if not self.websocket:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
await self.websocket.send(json.dumps({"cmd": "STOP"}))
|
||||||
|
response = await asyncio.wait_for(self.websocket.recv(), timeout=self.timeout)
|
||||||
|
data = json.loads(response)
|
||||||
|
return data.get("status") == "ok"
|
||||||
|
except:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
async def enviar_audio(self, audio_data: bytes, nombre: str = "audio") -> bool:
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||||||
|
"""
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||||||
|
Enviar audio al ESP32
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||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
audio_data: Datos de audio en formato PCM (16kHz, 16bits, mono)
|
||||||
|
nombre: Nombre identificador (para logs)
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if not self.websocket:
|
||||||
|
print("❌ No hay conexión")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
total_chunks = (len(audio_data) + self.chunk_size - 1) // self.chunk_size
|
||||||
|
print(f"📤 Enviando {total_chunks} chunks ({len(audio_data)} bytes) para '{nombre}'")
|
||||||
|
|
||||||
|
inicio = time.time()
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||||||
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|
||||||
|
for i, chunk_start in enumerate(range(0, len(audio_data), self.chunk_size)):
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||||||
|
chunk = audio_data[chunk_start:chunk_start + self.chunk_size]
|
||||||
|
await self.websocket.send(chunk)
|
||||||
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|
||||||
|
# Mostrar progreso cada 10 chunks o al final
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|
if (i + 1) % 10 == 0 or i == total_chunks - 1:
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|
porcentaje = ((i + 1) * 100) // total_chunks
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|
print(f" 📊 Progreso: {porcentaje}% ({i+1}/{total_chunks} chunks)")
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|
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|
# Pequeña pausa para no saturar
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|
await asyncio.sleep(0.005)
|
||||||
|
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||||||
|
elapsed = time.time() - inicio
|
||||||
|
print(f"✅ Audio enviado en {elapsed:.2f} segundos")
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|
return True
|
||||||
|
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||||||
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||||||
|
# ==================== GENERADORES DE AUDIO ====================
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||||||
|
def generar_tono(frecuencia: int = 440, duracion_ms: int = 2000,
|
||||||
|
sample_rate: int = 16000, amplitud: int = 16000) -> bytes:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Generar un tono seno en formato PCM
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
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||||||
|
frecuencia: Frecuencia del tono en Hz
|
||||||
|
duracion_ms: Duración en milisegundos
|
||||||
|
sample_rate: Frecuencia de muestreo
|
||||||
|
amplitud: Amplitud máxima (0-32767)
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
num_muestras = int(sample_rate * duracion_ms / 1000)
|
||||||
|
audio = bytearray()
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in range(num_muestras):
|
||||||
|
valor = int(amplitud * math.sin(2 * math.pi * frecuencia * i / sample_rate))
|
||||||
|
audio.extend(struct.pack('<h', valor)) # little-endian, 16 bits
|
||||||
|
|
||||||
|
return bytes(audio)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def generar_melodia_bienvenida() -> bytes:
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||||||
|
"""Generar melodía de bienvenida (Do-Re-Mi-Fa-Sol)"""
|
||||||
|
sample_rate = 16000
|
||||||
|
duracion_nota = 500 # ms por nota
|
||||||
|
notas = [261, 293, 329, 349, 392, 440] # Do, Re, Mi, Fa, Sol, La
|
||||||
|
audio = bytearray()
|
||||||
|
|
||||||
|
for nota in notas:
|
||||||
|
nota_audio = generar_tono(nota, duracion_nota, sample_rate, amplitud=12000)
|
||||||
|
audio.extend(nota_audio)
|
||||||
|
|
||||||
|
return bytes(audio)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def generar_saludo_personalizado(nombre: str) -> bytes:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Generar un saludo personalizado (versión simple)
|
||||||
|
En un caso real, aquí usarías un servicio TTS
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
# Usar frecuencia diferente según la longitud del nombre
|
||||||
|
frecuencia_base = 440
|
||||||
|
frecuencia = frecuencia_base + (len(nombre) * 10)
|
||||||
|
# Limitar frecuencia máxima
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||||||
|
if frecuencia > 800:
|
||||||
|
frecuencia = 800
|
||||||
|
return generar_tono(frecuencia, duracion_ms=2000)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== MENÚ PRINCIPAL ====================
|
||||||
|
def mostrar_menu():
|
||||||
|
"""Muestra el menú principal"""
|
||||||
|
print("\n" + "=" * 50)
|
||||||
|
print(" 🎵 BOCINA INTELIGENTE - CONTROL")
|
||||||
|
print("=" * 50)
|
||||||
|
print("\n📋 Opciones disponibles:")
|
||||||
|
print(" 1. 🔊 Enviar tono de prueba (440Hz)")
|
||||||
|
print(" 2. 🎵 Enviar melodía de bienvenida")
|
||||||
|
print(" 3. 💬 Enviar saludo personalizado")
|
||||||
|
print(" 4. 📊 Ver estado del ESP32")
|
||||||
|
print(" 5. 🏓 Probar ping")
|
||||||
|
print(" 6. 🔇 Detener reproducción")
|
||||||
|
print(" 7. 🔄 Reconectar")
|
||||||
|
print(" 8. 🚪 Salir")
|
||||||
|
print("-" * 50)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== MODO INTERACTIVO ====================
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||||||
|
async def modo_interactivo():
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||||||
|
"""Modo interactivo con entrada de IP y nombre"""
|
||||||
|
|
||||||
|
# Limpiar pantalla
|
||||||
|
limpiar_pantalla()
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n" + "=" * 50)
|
||||||
|
print(" 🎵 BOCINA INTELIGENTE")
|
||||||
|
print("=" * 50)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Solicitar IP
|
||||||
|
print("\n📡 Configuración de conexión:")
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||||||
|
ip_default = "192.168.15.128"
|
||||||
|
ip = input(f" IP del ESP32 [{ip_default}]: ").strip()
|
||||||
|
if not ip:
|
||||||
|
ip = ip_default
|
||||||
|
|
||||||
|
# Solicitar nombre por defecto para saludos
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||||||
|
nombre_default = "Visitante"
|
||||||
|
nombre = input(f" Nombre por defecto [{nombre_default}]: ").strip()
|
||||||
|
if not nombre:
|
||||||
|
nombre = nombre_default
|
||||||
|
|
||||||
|
# Crear instancia
|
||||||
|
bocina = BocinaInteligente(ip)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Conectar
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||||||
|
print("\n🔄 Conectando...")
|
||||||
|
if not await bocina.conectar():
|
||||||
|
print("\n❌ No se pudo conectar al ESP32")
|
||||||
|
print(" Verifica que:")
|
||||||
|
print(f" 1. La IP {ip} sea correcta")
|
||||||
|
print(" 2. El ESP32 esté encendido")
|
||||||
|
print(" 3. Estés en la misma red WiFi")
|
||||||
|
input("\n Presiona Enter para salir...")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n✅ ¡Conectado exitosamente!")
|
||||||
|
print(f" 📡 IP: {ip}")
|
||||||
|
print(f" 👤 Nombre: {nombre}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# Bucle principal
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||||||
|
while True:
|
||||||
|
mostrar_menu()
|
||||||
|
|
||||||
|
opcion = input("\n👉 Selecciona una opción (1-8): ").strip()
|
||||||
|
|
||||||
|
if opcion == "1":
|
||||||
|
print("\n🔊 Enviando tono de prueba (440Hz)...")
|
||||||
|
audio = generar_tono(440, 2000)
|
||||||
|
await bocina.enviar_audio(audio, "Tono 440Hz")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "2":
|
||||||
|
print("\n🎵 Enviando melodía de bienvenida...")
|
||||||
|
audio = generar_melodia_bienvenida()
|
||||||
|
await bocina.enviar_audio(audio, "Melodía")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "3":
|
||||||
|
# Pedir nombre específico para este saludo
|
||||||
|
nombre_saludo = input(f" 👤 Nombre (Enter para usar '{nombre}'): ").strip()
|
||||||
|
if not nombre_saludo:
|
||||||
|
nombre_saludo = nombre
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"\n🔊 Generando saludo para '{nombre_saludo}'...")
|
||||||
|
audio = generar_saludo_personalizado(nombre_saludo)
|
||||||
|
await bocina.enviar_audio(audio, nombre_saludo)
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "4":
|
||||||
|
print("\n📊 Obteniendo estado del ESP32...")
|
||||||
|
estado = await bocina.obtener_estado()
|
||||||
|
if estado:
|
||||||
|
print("\n 📡 Estado del sistema:")
|
||||||
|
print(f" Status: {estado.get('status', 'desconocido')}")
|
||||||
|
print(f" 📦 Bytes recibidos: {estado.get('bytes_recibidos', 0)}")
|
||||||
|
print(f" 🔢 Chunks recibidos: {estado.get('chunks_recibidos', 0)}")
|
||||||
|
print(f" 🎵 Audio activo: {'✅ Sí' if estado.get('audio_activo') else '❌ No'}")
|
||||||
|
print(f" 📶 WiFi RSSI: {estado.get('wifi_rssi', 0)} dBm")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" ❌ No se pudo obtener estado")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "5":
|
||||||
|
print("\n🏓 Probando ping...")
|
||||||
|
inicio = time.time()
|
||||||
|
if await bocina.ping():
|
||||||
|
latencia = (time.time() - inicio) * 1000
|
||||||
|
print(f" ✅ PONG recibido (latencia: {latencia:.0f}ms)")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" ❌ Sin respuesta - verifica la conexión")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "6":
|
||||||
|
print("\n🔇 Deteniendo reproducción...")
|
||||||
|
if await bocina.detener():
|
||||||
|
print(" ✅ Reproducción detenida")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" ⚠️ No se pudo detener o ya estaba detenido")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "7":
|
||||||
|
print("\n🔄 Reconectando...")
|
||||||
|
await bocina.desconectar()
|
||||||
|
await asyncio.sleep(1)
|
||||||
|
if await bocina.conectar():
|
||||||
|
print(" ✅ Reconectado exitosamente")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" ❌ Error al reconectar")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "8":
|
||||||
|
print("\n👋 Saliendo...")
|
||||||
|
break
|
||||||
|
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print("❌ Opción inválida")
|
||||||
|
|
||||||
|
# Pequeña pausa antes de volver al menú
|
||||||
|
await asyncio.sleep(0.5)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Cerrar conexión
|
||||||
|
await bocina.desconectar()
|
||||||
|
print("\n✅ Programa finalizado")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== MODO RÁPIDO ====================
|
||||||
|
async def modo_rapido():
|
||||||
|
"""Modo rápido: pide IP y nombre y envía saludo inmediato"""
|
||||||
|
|
||||||
|
limpiar_pantalla()
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n" + "=" * 50)
|
||||||
|
print(" 🎵 BOCINA INTELIGENTE - MODO RÁPIDO")
|
||||||
|
print("=" * 50)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Solicitar IP
|
||||||
|
print("\n📡 Configuración:")
|
||||||
|
ip_default = "192.168.15.128"
|
||||||
|
ip = input(f" IP del ESP32 [{ip_default}]: ").strip()
|
||||||
|
if not ip:
|
||||||
|
ip = ip_default
|
||||||
|
|
||||||
|
# Solicitar nombre
|
||||||
|
nombre = input(" 👤 Nombre de la persona: ").strip()
|
||||||
|
if not nombre:
|
||||||
|
nombre = "Visitante"
|
||||||
|
|
||||||
|
# Conectar y enviar
|
||||||
|
bocina = BocinaInteligente(ip)
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n🔄 Conectando...")
|
||||||
|
if not await bocina.conectar():
|
||||||
|
print("❌ No se pudo conectar")
|
||||||
|
input("\nPresiona Enter para salir...")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"\n🔊 Enviando saludo para '{nombre}'...")
|
||||||
|
audio = generar_saludo_personalizado(nombre)
|
||||||
|
await bocina.enviar_audio(audio, nombre)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Mostrar estado
|
||||||
|
await asyncio.sleep(1)
|
||||||
|
estado = await bocina.obtener_estado()
|
||||||
|
if estado:
|
||||||
|
print(f"\n📊 Enviados: {estado.get('bytes_recibidos', 0)} bytes")
|
||||||
|
|
||||||
|
await bocina.desconectar()
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n✅ Saludo enviado!")
|
||||||
|
input("\nPresiona Enter para salir...")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== MAIN ====================
|
||||||
|
async def main():
|
||||||
|
"""Función principal"""
|
||||||
|
|
||||||
|
limpiar_pantalla()
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n" + "=" * 50)
|
||||||
|
print(" 🎵 BOCINA INTELIGENTE v1.0")
|
||||||
|
print("=" * 50)
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\nSelecciona modo de operación:")
|
||||||
|
print(" 1. 🎮 Modo interactivo (menú completo)")
|
||||||
|
print(" 2. ⚡ Modo rápido (solo enviar saludo)")
|
||||||
|
print(" 3. 🚪 Salir")
|
||||||
|
|
||||||
|
modo = input("\n👉 Opción (1-3): ").strip()
|
||||||
|
|
||||||
|
if modo == "1":
|
||||||
|
await modo_interactivo()
|
||||||
|
elif modo == "2":
|
||||||
|
await modo_rapido()
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print("\n👋 Hasta luego!")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
asyncio.run(main())
|
||||||
|
except KeyboardInterrupt:
|
||||||
|
print("\n\n👋 Programa interrumpido")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
print(f"\n❌ Error: {e}")
|
||||||
|
input("\nPresiona Enter para salir...")
|
||||||
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 4.7 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 3.0 KiB |
@ -224,7 +224,7 @@ def main():
|
|||||||
|
|
||||||
threading.Thread(target=worker_rostros, args=(global_mem,), daemon=True).start()
|
threading.Thread(target=worker_rostros, args=(global_mem,), daemon=True).start()
|
||||||
|
|
||||||
cv2.namedWindow("SmartSoft", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
|
cv2.namedWindow("SmartSoft", cv2.WINDOW_NORMAL)
|
||||||
idx = 0
|
idx = 0
|
||||||
|
|
||||||
while True:
|
while True:
|
||||||
|
|||||||
10
fusion.py
10
fusion.py
@ -10,6 +10,12 @@ from queue import Queue
|
|||||||
from deepface import DeepFace
|
from deepface import DeepFace
|
||||||
from ultralytics import YOLO
|
from ultralytics import YOLO
|
||||||
import warnings
|
import warnings
|
||||||
|
import torch
|
||||||
|
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
|
||||||
|
print(f"Usando dispositivo: {device}")
|
||||||
|
import torch
|
||||||
|
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
|
||||||
|
print(f"Usando dispositivo: {device}")
|
||||||
|
|
||||||
warnings.filterwarnings("ignore")
|
warnings.filterwarnings("ignore")
|
||||||
|
|
||||||
@ -295,7 +301,7 @@ def dibujar_track_fusion(frame_show, trk, global_mem):
|
|||||||
|
|
||||||
def main():
|
def main():
|
||||||
print("\nIniciando Sistema")
|
print("\nIniciando Sistema")
|
||||||
model = YOLO("yolov8n.pt")
|
model = YOLO("yolov8n.pt").to("cuda")
|
||||||
global_mem = GlobalMemory()
|
global_mem = GlobalMemory()
|
||||||
managers = {str(c): CamManager(c, global_mem) for c in SECUENCIA}
|
managers = {str(c): CamManager(c, global_mem) for c in SECUENCIA}
|
||||||
cams = [CamStream(u) for u in URLS]
|
cams = [CamStream(u) for u in URLS]
|
||||||
@ -303,7 +309,7 @@ def main():
|
|||||||
for _ in range(2):
|
for _ in range(2):
|
||||||
threading.Thread(target=worker_rostros, args=(global_mem,), daemon=True).start()
|
threading.Thread(target=worker_rostros, args=(global_mem,), daemon=True).start()
|
||||||
|
|
||||||
cv2.namedWindow("SmartSoft", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
|
cv2.namedWindow("SmartSoft", cv2.WINDOW_NORMAL)
|
||||||
idx = 0
|
idx = 0
|
||||||
|
|
||||||
while True:
|
while True:
|
||||||
|
|||||||
@ -1,110 +1,110 @@
|
|||||||
import cv2
|
import cv2
|
||||||
import os
|
import os
|
||||||
import json
|
import json
|
||||||
import numpy as np
|
import numpy as np
|
||||||
|
|
||||||
# ⚡ Importamos tus motores exactos para no romper la simetría
|
# ⚡ Importamos tus motores exactos para no romper la simetría
|
||||||
from reconocimiento2 import detectar_rostros_yunet, gestionar_vectores
|
from reconocimiento2 import detectar_rostros_yunet, gestionar_vectores
|
||||||
|
|
||||||
def registrar_desde_webcam():
|
def registrar_desde_webcam():
|
||||||
print("\n" + "="*50)
|
print("\n" + "="*50)
|
||||||
print("📸 MÓDULO DE REGISTRO LIMPIO (WEBCAM LOCAL)")
|
print("📸 MÓDULO DE REGISTRO LIMPIO (WEBCAM LOCAL)")
|
||||||
print("Alinea tu rostro, mira a la cámara con buena luz.")
|
print("Alinea tu rostro, mira a la cámara con buena luz.")
|
||||||
print("Presiona [R] para capturar | [Q] para salir")
|
print("Presiona [R] para capturar | [Q] para salir")
|
||||||
print("="*50 + "\n")
|
print("="*50 + "\n")
|
||||||
|
|
||||||
DB_PATH = "db_institucion"
|
DB_PATH = "db_institucion"
|
||||||
CACHE_PATH = "cache_nombres"
|
CACHE_PATH = "cache_nombres"
|
||||||
os.makedirs(DB_PATH, exist_ok=True)
|
os.makedirs(DB_PATH, exist_ok=True)
|
||||||
os.makedirs(CACHE_PATH, exist_ok=True)
|
os.makedirs(CACHE_PATH, exist_ok=True)
|
||||||
|
|
||||||
# 0 es la cámara por defecto de tu laptop
|
# 0 es la cámara por defecto de tu laptop
|
||||||
cap = cv2.VideoCapture(0)
|
cap = cv2.VideoCapture(0)
|
||||||
if not cap.isOpened():
|
if not cap.isOpened():
|
||||||
print("[!] Error: No se pudo abrir la webcam local.")
|
print("[!] Error: No se pudo abrir la webcam local.")
|
||||||
return
|
return
|
||||||
|
|
||||||
while True:
|
while True:
|
||||||
ret, frame = cap.read()
|
ret, frame = cap.read()
|
||||||
if not ret: continue
|
if not ret: continue
|
||||||
|
|
||||||
# Espejamos la imagen para que actúe como un espejo natural
|
# Espejamos la imagen para que actúe como un espejo natural
|
||||||
frame = cv2.flip(frame, 1)
|
frame = cv2.flip(frame, 1)
|
||||||
display_frame = frame.copy()
|
display_frame = frame.copy()
|
||||||
|
|
||||||
# Usamos YuNet para garantizar que estamos capturando una cara válida
|
# Usamos YuNet para garantizar que estamos capturando una cara válida
|
||||||
faces = detectar_rostros_yunet(frame)
|
faces = detectar_rostros_yunet(frame)
|
||||||
mejor_rostro = None
|
mejor_rostro = None
|
||||||
max_area = 0
|
max_area = 0
|
||||||
|
|
||||||
for (fx, fy, fw, fh, score) in faces:
|
for (fx, fy, fw, fh, score) in faces:
|
||||||
area = fw * fh
|
area = fw * fh
|
||||||
cv2.rectangle(display_frame, (fx, fy), (fx+fw, fy+fh), (0, 255, 0), 2)
|
cv2.rectangle(display_frame, (fx, fy), (fx+fw, fy+fh), (0, 255, 0), 2)
|
||||||
|
|
||||||
if area > max_area:
|
if area > max_area:
|
||||||
max_area = area
|
max_area = area
|
||||||
h_frame, w_frame = frame.shape[:2]
|
h_frame, w_frame = frame.shape[:2]
|
||||||
|
|
||||||
# Mismo margen del 30% que requiere MTCNN para alinear correctamente
|
# Mismo margen del 30% que requiere MTCNN para alinear correctamente
|
||||||
m_x, m_y = int(fw * 0.30), int(fh * 0.30)
|
m_x, m_y = int(fw * 0.30), int(fh * 0.30)
|
||||||
y1 = max(0, fy - m_y)
|
y1 = max(0, fy - m_y)
|
||||||
y2 = min(h_frame, fy + fh + m_y)
|
y2 = min(h_frame, fy + fh + m_y)
|
||||||
x1 = max(0, fx - m_x)
|
x1 = max(0, fx - m_x)
|
||||||
x2 = min(w_frame, fx + fw + m_x)
|
x2 = min(w_frame, fx + fw + m_x)
|
||||||
|
|
||||||
mejor_rostro = frame[y1:y2, x1:x2]
|
mejor_rostro = frame[y1:y2, x1:x2]
|
||||||
|
|
||||||
cv2.putText(display_frame, "Alineate y presiona [R]", (10, 30),
|
cv2.putText(display_frame, "Alineate y presiona [R]", (10, 30),
|
||||||
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 255), 2)
|
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 255), 2)
|
||||||
cv2.imshow("Registro Webcam Local", display_frame)
|
cv2.imshow("Registro Webcam Local", display_frame)
|
||||||
|
|
||||||
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
|
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
|
||||||
if key == ord('q'):
|
if key == ord('q'):
|
||||||
break
|
break
|
||||||
elif key == ord('r'):
|
elif key == ord('r'):
|
||||||
if mejor_rostro is not None and mejor_rostro.size > 0:
|
if mejor_rostro is not None and mejor_rostro.size > 0:
|
||||||
cv2.imshow("Captura Congelada", mejor_rostro)
|
cv2.imshow("Captura Congelada", mejor_rostro)
|
||||||
cv2.waitKey(1)
|
cv2.waitKey(1)
|
||||||
|
|
||||||
print("\n--- NUEVO REGISTRO ---")
|
print("\n--- NUEVO REGISTRO ---")
|
||||||
nom = input("Escribe el nombre exacto de la persona: ").strip()
|
nom = input("Escribe el nombre exacto de la persona: ").strip()
|
||||||
|
|
||||||
if nom:
|
if nom:
|
||||||
gen_input = input("¿Es Hombre (h) o Mujer (m)?: ").strip().lower()
|
gen_input = input("¿Es Hombre (h) o Mujer (m)?: ").strip().lower()
|
||||||
genero_guardado = "Woman" if gen_input == 'm' else "Man"
|
genero_guardado = "Woman" if gen_input == 'm' else "Man"
|
||||||
|
|
||||||
# 1. Guardamos la foto pura
|
# 1. Guardamos la foto pura
|
||||||
foto_path = os.path.join(DB_PATH, f"{nom}.jpg")
|
foto_path = os.path.join(DB_PATH, f"{nom}.jpg")
|
||||||
cv2.imwrite(foto_path, mejor_rostro)
|
cv2.imwrite(foto_path, mejor_rostro)
|
||||||
|
|
||||||
# 2. Actualizamos el caché de géneros sin usar IA
|
# 2. Actualizamos el caché de géneros sin usar IA
|
||||||
ruta_generos = os.path.join(CACHE_PATH, "generos.json")
|
ruta_generos = os.path.join(CACHE_PATH, "generos.json")
|
||||||
dic_generos = {}
|
dic_generos = {}
|
||||||
if os.path.exists(ruta_generos):
|
if os.path.exists(ruta_generos):
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
with open(ruta_generos, 'r') as f:
|
with open(ruta_generos, 'r') as f:
|
||||||
dic_generos = json.load(f)
|
dic_generos = json.load(f)
|
||||||
except Exception: pass
|
except Exception: pass
|
||||||
|
|
||||||
dic_generos[nom] = genero_guardado
|
dic_generos[nom] = genero_guardado
|
||||||
with open(ruta_generos, 'w') as f:
|
with open(ruta_generos, 'w') as f:
|
||||||
json.dump(dic_generos, f)
|
json.dump(dic_generos, f)
|
||||||
|
|
||||||
print(f"\n[OK] Foto guardada. Generando punto de gravedad matemático...")
|
print(f"\n[OK] Foto guardada. Generando punto de gravedad matemático...")
|
||||||
|
|
||||||
# 3. Forzamos la creación del vector en la base de datos
|
# 3. Forzamos la creación del vector en la base de datos
|
||||||
gestionar_vectores(actualizar=True)
|
gestionar_vectores(actualizar=True)
|
||||||
print(" Registro inyectado exitosamente en el sistema principal.")
|
print(" Registro inyectado exitosamente en el sistema principal.")
|
||||||
|
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
print("[!] Registro cancelado por nombre vacío.")
|
print("[!] Registro cancelado por nombre vacío.")
|
||||||
|
|
||||||
cv2.destroyWindow("Captura Congelada")
|
cv2.destroyWindow("Captura Congelada")
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
print("[!] No se detectó ningún rostro claro. Acércate más a la luz.")
|
print("[!] No se detectó ningún rostro claro. Acércate más a la luz.")
|
||||||
|
|
||||||
cap.release()
|
cap.release()
|
||||||
cv2.destroyAllWindows()
|
cv2.destroyAllWindows()
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
registrar_desde_webcam()
|
registrar_desde_webcam()
|
||||||
@ -1,43 +1,43 @@
|
|||||||
import cv2
|
import cv2
|
||||||
import time
|
import time
|
||||||
from ultralytics import YOLO
|
from ultralytics import YOLO
|
||||||
from seguimiento2 import GlobalMemory, CamManager, dibujar_track
|
from seguimiento2 import GlobalMemory, CamManager, dibujar_track
|
||||||
|
|
||||||
def test_video(video_path):
|
def test_video(video_path):
|
||||||
print(f"Iniciando Benchmark de Video: {video_path}")
|
print(f"Iniciando Benchmark de Video: {video_path}")
|
||||||
model = YOLO("yolov8n.pt")
|
model = YOLO("yolov8n.pt")
|
||||||
global_mem = GlobalMemory()
|
global_mem = GlobalMemory()
|
||||||
manager = CamManager("TEST_CAM", global_mem)
|
manager = CamManager("TEST_CAM", global_mem)
|
||||||
|
|
||||||
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
|
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
|
||||||
cv2.namedWindow("Benchmark TT", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
|
cv2.namedWindow("Benchmark TT", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
|
||||||
|
|
||||||
while cap.isOpened():
|
while cap.isOpened():
|
||||||
ret, frame = cap.read()
|
ret, frame = cap.read()
|
||||||
if not ret: break
|
if not ret: break
|
||||||
|
|
||||||
now = time.time()
|
now = time.time()
|
||||||
frame_show = cv2.resize(frame, (480, 270))
|
frame_show = cv2.resize(frame, (480, 270))
|
||||||
|
|
||||||
# Inferencia frame por frame sin hilos (sincrónico)
|
# Inferencia frame por frame sin hilos (sincrónico)
|
||||||
res = model.predict(frame_show, conf=0.40, iou=0.50, classes=[0], verbose=False, imgsz=480, device='cpu')
|
res = model.predict(frame_show, conf=0.40, iou=0.50, classes=[0], verbose=False, imgsz=480, device='cpu')
|
||||||
boxes = res[0].boxes.xyxy.cpu().numpy().tolist() if res[0].boxes else []
|
boxes = res[0].boxes.xyxy.cpu().numpy().tolist() if res[0].boxes else []
|
||||||
|
|
||||||
tracks = manager.update(boxes, frame_show, now, turno_activo=True)
|
tracks = manager.update(boxes, frame_show, now, turno_activo=True)
|
||||||
|
|
||||||
for trk in tracks:
|
for trk in tracks:
|
||||||
if trk.time_since_update == 0:
|
if trk.time_since_update == 0:
|
||||||
dibujar_track(frame_show, trk)
|
dibujar_track(frame_show, trk)
|
||||||
|
|
||||||
cv2.imshow("Benchmark TT", frame_show)
|
cv2.imshow("Benchmark TT", frame_show)
|
||||||
|
|
||||||
# Si presionas espacio se pausa, con 'q' sales
|
# Si presionas espacio se pausa, con 'q' sales
|
||||||
key = cv2.waitKey(30) & 0xFF
|
key = cv2.waitKey(30) & 0xFF
|
||||||
if key == ord('q'): break
|
if key == ord('q'): break
|
||||||
elif key == ord(' '): cv2.waitKey(-1)
|
elif key == ord(' '): cv2.waitKey(-1)
|
||||||
|
|
||||||
cap.release()
|
cap.release()
|
||||||
cv2.destroyAllWindows()
|
cv2.destroyAllWindows()
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
test_video("video.mp4") # Pon aquí el nombre de tu video
|
test_video("video.mp4") # Pon aquí el nombre de tu video
|
||||||
@ -1,465 +1,481 @@
|
|||||||
import os
|
import os
|
||||||
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
|
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
|
||||||
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
|
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
|
||||||
|
|
||||||
import cv2
|
import cv2
|
||||||
import numpy as np
|
import numpy as np
|
||||||
from deepface import DeepFace
|
from deepface import DeepFace
|
||||||
import pickle
|
import pickle
|
||||||
import time
|
import time
|
||||||
import threading
|
import threading
|
||||||
import asyncio
|
import asyncio
|
||||||
import edge_tts
|
import edge_tts
|
||||||
import subprocess
|
import subprocess
|
||||||
from datetime import datetime
|
from datetime import datetime
|
||||||
import warnings
|
import warnings
|
||||||
import urllib.request
|
import urllib.request
|
||||||
|
import torch
|
||||||
warnings.filterwarnings("ignore")
|
|
||||||
|
if torch.cuda.is_available():
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
device = "cuda"
|
||||||
# CONFIGURACIÓN
|
print("GPU detectada → usando GPU 🚀")
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
else:
|
||||||
DB_PATH = "db_institucion"
|
device = "cpu"
|
||||||
CACHE_PATH = "cache_nombres"
|
print("GPU no disponible → usando CPU ⚠️")
|
||||||
VECTORS_FILE = "base_datos_rostros.pkl"
|
import torch
|
||||||
TIMESTAMPS_FILE = "representaciones_timestamps.pkl"
|
|
||||||
UMBRAL_SIM = 0.42 # Por encima → identificado. Por debajo → desconocido.
|
if torch.cuda.is_available():
|
||||||
COOLDOWN_TIME = 15 # Segundos entre saludos
|
device = "cuda"
|
||||||
|
print("GPU detectada → usando GPU 🚀")
|
||||||
USUARIO, PASSWORD, IP_DVR = "admin", "TCA200503", "192.168.1.244"
|
else:
|
||||||
RTSP_URL = f"rtsp://{USUARIO}:{PASSWORD}@{IP_DVR}:554/Streaming/Channels/702"
|
device = "cpu"
|
||||||
|
print("GPU no disponible → usando CPU ⚠️")
|
||||||
for path in [DB_PATH, CACHE_PATH]:
|
|
||||||
os.makedirs(path, exist_ok=True)
|
warnings.filterwarnings("ignore")
|
||||||
|
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
# YUNET — Detector facial rápido en CPU
|
# CONFIGURACIÓN
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
YUNET_MODEL_PATH = "face_detection_yunet_2023mar.onnx"
|
DB_PATH = "db_institucion"
|
||||||
|
CACHE_PATH = "cache_nombres"
|
||||||
if not os.path.exists(YUNET_MODEL_PATH):
|
VECTORS_FILE = "base_datos_rostros.pkl"
|
||||||
print(f"Descargando YuNet ({YUNET_MODEL_PATH})...")
|
TIMESTAMPS_FILE = "representaciones_timestamps.pkl"
|
||||||
url = ("https://github.com/opencv/opencv_zoo/raw/main/models/"
|
UMBRAL_SIM = 0.42 # Por encima → identificado. Por debajo → desconocido.
|
||||||
"face_detection_yunet/face_detection_yunet_2023mar.onnx")
|
COOLDOWN_TIME = 15 # Segundos entre saludos
|
||||||
urllib.request.urlretrieve(url, YUNET_MODEL_PATH)
|
|
||||||
print("YuNet descargado.")
|
USUARIO, PASSWORD, IP_DVR = "admin", "TCA200503", "192.168.1.244"
|
||||||
|
RTSP_URL = f"rtsp://{USUARIO}:{PASSWORD}@{IP_DVR}:554/Streaming/Channels/702"
|
||||||
# Detector estricto para ROIs grandes (persona cerca)
|
|
||||||
detector_yunet = cv2.FaceDetectorYN.create(
|
for path in [DB_PATH, CACHE_PATH]:
|
||||||
model=YUNET_MODEL_PATH, config="",
|
os.makedirs(path, exist_ok=True)
|
||||||
input_size=(320, 320),
|
|
||||||
score_threshold=0.70,
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
nms_threshold=0.3,
|
# YUNET — Detector facial rápido en CPU
|
||||||
top_k=5000
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
)
|
YUNET_MODEL_PATH = "face_detection_yunet_2023mar.onnx"
|
||||||
|
|
||||||
# Detector permisivo para ROIs pequeños (persona lejos)
|
if not os.path.exists(YUNET_MODEL_PATH):
|
||||||
detector_yunet_lejano = cv2.FaceDetectorYN.create(
|
print(f"Descargando YuNet ({YUNET_MODEL_PATH})...")
|
||||||
model=YUNET_MODEL_PATH, config="",
|
url = ("https://github.com/opencv/opencv_zoo/raw/main/models/"
|
||||||
input_size=(320, 320),
|
"face_detection_yunet/face_detection_yunet_2023mar.onnx")
|
||||||
score_threshold=0.45,
|
urllib.request.urlretrieve(url, YUNET_MODEL_PATH)
|
||||||
nms_threshold=0.3,
|
print("YuNet descargado.")
|
||||||
top_k=5000
|
|
||||||
)
|
# Detector estricto para ROIs grandes (persona cerca)
|
||||||
|
detector_yunet = cv2.FaceDetectorYN.create(
|
||||||
def detectar_rostros_yunet(roi, lock=None):
|
model=YUNET_MODEL_PATH, config="",
|
||||||
"""
|
input_size=(320, 320),
|
||||||
Elige automáticamente el detector según el tamaño del ROI.
|
score_threshold=0.70,
|
||||||
"""
|
nms_threshold=0.3,
|
||||||
h_roi, w_roi = roi.shape[:2]
|
top_k=5000
|
||||||
area = w_roi * h_roi
|
)
|
||||||
det = detector_yunet if area > 8000 else detector_yunet_lejano
|
|
||||||
|
# Detector permisivo para ROIs pequeños (persona lejos)
|
||||||
try:
|
detector_yunet_lejano = cv2.FaceDetectorYN.create(
|
||||||
if lock:
|
model=YUNET_MODEL_PATH, config="",
|
||||||
with lock:
|
input_size=(320, 320),
|
||||||
det.setInputSize((w_roi, h_roi))
|
score_threshold=0.45,
|
||||||
_, faces = det.detect(roi)
|
nms_threshold=0.3,
|
||||||
else:
|
top_k=5000
|
||||||
det.setInputSize((w_roi, h_roi))
|
)
|
||||||
_, faces = det.detect(roi)
|
|
||||||
except Exception:
|
def detectar_rostros_yunet(roi, lock=None):
|
||||||
return []
|
"""
|
||||||
|
Elige automáticamente el detector según el tamaño del ROI.
|
||||||
if faces is None:
|
"""
|
||||||
return []
|
h_roi, w_roi = roi.shape[:2]
|
||||||
|
area = w_roi * h_roi
|
||||||
resultado = []
|
det = detector_yunet if area > 8000 else detector_yunet_lejano
|
||||||
for face in faces:
|
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
fx, fy, fw, fh = map(int, face[:4])
|
if lock:
|
||||||
score = float(face[14]) if len(face) > 14 else 1.0
|
with lock:
|
||||||
resultado.append((fx, fy, fw, fh, score))
|
det.setInputSize((w_roi, h_roi))
|
||||||
except (ValueError, OverflowError, TypeError):
|
_, faces = det.detect(roi)
|
||||||
continue
|
else:
|
||||||
return resultado
|
det.setInputSize((w_roi, h_roi))
|
||||||
|
_, faces = det.detect(roi)
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
return []
|
||||||
# SISTEMA DE AUDIO
|
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
if faces is None:
|
||||||
def obtener_audios_humanos(genero):
|
return []
|
||||||
hora = datetime.now().hour
|
|
||||||
es_mujer = genero.lower() == 'woman'
|
resultado = []
|
||||||
suffix = "_m.mp3" if es_mujer else "_h.mp3"
|
for face in faces:
|
||||||
if 5 <= hora < 12:
|
try:
|
||||||
intro = "dias.mp3"
|
fx, fy, fw, fh = map(int, face[:4])
|
||||||
elif 12 <= hora < 19:
|
score = float(face[14]) if len(face) > 14 else 1.0
|
||||||
intro = "tarde.mp3"
|
resultado.append((fx, fy, fw, fh, score))
|
||||||
else:
|
except (ValueError, OverflowError, TypeError):
|
||||||
intro = "noches.mp3"
|
continue
|
||||||
cierre = ("fin_noche" if (hora >= 19 or hora < 5) else "fin_dia") + suffix
|
return resultado
|
||||||
return intro, cierre
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
async def sintetizar_nombre(nombre, ruta):
|
# SISTEMA DE AUDIO
|
||||||
nombre_limpio = nombre.replace('_', ' ')
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
try:
|
def obtener_audios_humanos(genero):
|
||||||
comunicador = edge_tts.Communicate(nombre_limpio, "es-MX-DaliaNeural", rate="+10%")
|
hora = datetime.now().hour
|
||||||
await comunicador.save(ruta)
|
es_mujer = genero.lower() == 'woman'
|
||||||
except Exception:
|
suffix = "_m.mp3" if es_mujer else "_h.mp3"
|
||||||
pass
|
if 5 <= hora < 12:
|
||||||
|
intro = "dias.mp3"
|
||||||
|
elif 12 <= hora < 19:
|
||||||
def reproducir(archivo):
|
intro = "tarde.mp3"
|
||||||
if os.path.exists(archivo):
|
else:
|
||||||
subprocess.Popen(
|
intro = "noches.mp3"
|
||||||
["mpv", "--no-video", "--volume=100", archivo],
|
cierre = ("fin_noche" if (hora >= 19 or hora < 5) else "fin_dia") + suffix
|
||||||
stdout=subprocess.DEVNULL,
|
return intro, cierre
|
||||||
stderr=subprocess.DEVNULL
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
async def sintetizar_nombre(nombre, ruta):
|
||||||
|
nombre_limpio = nombre.replace('_', ' ')
|
||||||
def hilo_bienvenida(nombre, genero):
|
try:
|
||||||
archivo_nombre = os.path.join(CACHE_PATH, f"nombre_{nombre}.mp3")
|
comunicador = edge_tts.Communicate(nombre_limpio, "es-MX-DaliaNeural", rate="+10%")
|
||||||
|
await comunicador.save(ruta)
|
||||||
if not os.path.exists(archivo_nombre):
|
except Exception:
|
||||||
try:
|
pass
|
||||||
asyncio.run(sintetizar_nombre(nombre, archivo_nombre))
|
|
||||||
except Exception:
|
|
||||||
pass
|
def reproducir(archivo):
|
||||||
|
if os.path.exists(archivo):
|
||||||
intro, cierre = obtener_audios_humanos(genero)
|
subprocess.Popen(
|
||||||
|
["mpv", "--no-video", "--volume=100", archivo],
|
||||||
archivos = [f for f in [intro, archivo_nombre, cierre] if os.path.exists(f)]
|
stdout=subprocess.DEVNULL,
|
||||||
if archivos:
|
stderr=subprocess.DEVNULL
|
||||||
subprocess.Popen(
|
)
|
||||||
["mpv", "--no-video", "--volume=100"] + archivos,
|
|
||||||
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:
|
||||||
# GESTIÓN DE BASE DE DATOS (AHORA CON RETINAFACE Y ALINEACIÓN)
|
asyncio.run(sintetizar_nombre(nombre, archivo_nombre))
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
except Exception:
|
||||||
def gestionar_vectores(actualizar=False):
|
pass
|
||||||
import json # ⚡ Asegúrate de tener importado json
|
|
||||||
|
intro, cierre = obtener_audios_humanos(genero)
|
||||||
vectores_actuales = {}
|
|
||||||
if os.path.exists(VECTORS_FILE):
|
archivos = [f for f in [intro, archivo_nombre, cierre] if os.path.exists(f)]
|
||||||
try:
|
if archivos:
|
||||||
with open(VECTORS_FILE, 'rb') as f:
|
subprocess.Popen(
|
||||||
vectores_actuales = pickle.load(f)
|
["mpv", "--no-video", "--volume=100"] + archivos,
|
||||||
except Exception:
|
stdout=subprocess.DEVNULL,
|
||||||
vectores_actuales = {}
|
stderr=subprocess.DEVNULL
|
||||||
|
)
|
||||||
if not actualizar:
|
|
||||||
return vectores_actuales
|
|
||||||
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
timestamps = {}
|
# GESTIÓN DE BASE DE DATOS (AHORA CON RETINAFACE Y ALINEACIÓN)
|
||||||
if os.path.exists(TIMESTAMPS_FILE):
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
try:
|
def gestionar_vectores(actualizar=False):
|
||||||
with open(TIMESTAMPS_FILE, 'rb') as f:
|
import json # ⚡ Asegúrate de tener importado json
|
||||||
timestamps = pickle.load(f)
|
|
||||||
except Exception:
|
vectores_actuales = {}
|
||||||
timestamps = {}
|
if os.path.exists(VECTORS_FILE):
|
||||||
|
try:
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────
|
with open(VECTORS_FILE, 'rb') as f:
|
||||||
# CARGA DEL CACHÉ DE GÉNEROS
|
vectores_actuales = pickle.load(f)
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────
|
except Exception:
|
||||||
ruta_generos = os.path.join(CACHE_PATH, "generos.json")
|
vectores_actuales = {}
|
||||||
dic_generos = {}
|
|
||||||
if os.path.exists(ruta_generos):
|
if not actualizar:
|
||||||
try:
|
return vectores_actuales
|
||||||
with open(ruta_generos, 'r') as f:
|
|
||||||
dic_generos = json.load(f)
|
timestamps = {}
|
||||||
except Exception:
|
if os.path.exists(TIMESTAMPS_FILE):
|
||||||
pass
|
try:
|
||||||
|
with open(TIMESTAMPS_FILE, 'rb') as f:
|
||||||
print("\nACTUALIZANDO BASE DE DATOS (Alineación y Caché de Géneros)...")
|
timestamps = pickle.load(f)
|
||||||
imagenes = [f for f in os.listdir(DB_PATH) if f.lower().endswith(('.jpg', '.png'))]
|
except Exception:
|
||||||
nombres_en_disco = set()
|
timestamps = {}
|
||||||
hubo_cambios = False
|
|
||||||
cambio_generos = False # Bandera para saber si actualizamos el JSON
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# CARGA DEL CACHÉ DE GÉNEROS
|
||||||
for archivo in imagenes:
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
nombre_archivo = os.path.splitext(archivo)[0]
|
ruta_generos = os.path.join(CACHE_PATH, "generos.json")
|
||||||
ruta_img = os.path.join(DB_PATH, archivo)
|
dic_generos = {}
|
||||||
nombres_en_disco.add(nombre_archivo)
|
if os.path.exists(ruta_generos):
|
||||||
|
try:
|
||||||
ts_actual = os.path.getmtime(ruta_img)
|
with open(ruta_generos, 'r') as f:
|
||||||
ts_guardado = timestamps.get(nombre_archivo, 0)
|
dic_generos = json.load(f)
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
# Si ya tenemos el vector pero NO tenemos su género en el JSON, forzamos el procesamiento
|
pass
|
||||||
falta_genero = nombre_archivo not in dic_generos
|
|
||||||
|
print("\nACTUALIZANDO BASE DE DATOS (Alineación y Caché de Géneros)...")
|
||||||
if nombre_archivo in vectores_actuales and ts_actual == ts_guardado and not falta_genero:
|
imagenes = [f for f in os.listdir(DB_PATH) if f.lower().endswith(('.jpg', '.png'))]
|
||||||
continue
|
nombres_en_disco = set()
|
||||||
|
hubo_cambios = False
|
||||||
try:
|
cambio_generos = False # Bandera para saber si actualizamos el JSON
|
||||||
img_db = cv2.imread(ruta_img)
|
|
||||||
lab = cv2.cvtColor(img_db, cv2.COLOR_BGR2LAB)
|
for archivo in imagenes:
|
||||||
l, a, b = cv2.split(lab)
|
nombre_archivo = os.path.splitext(archivo)[0]
|
||||||
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
|
ruta_img = os.path.join(DB_PATH, archivo)
|
||||||
l = clahe.apply(l)
|
nombres_en_disco.add(nombre_archivo)
|
||||||
img_mejorada = cv2.cvtColor(cv2.merge((l, a, b)), cv2.COLOR_LAB2BGR)
|
|
||||||
|
ts_actual = os.path.getmtime(ruta_img)
|
||||||
# IA DE GÉNERO (Solo se ejecuta 1 vez por persona en toda la vida del sistema)
|
ts_guardado = timestamps.get(nombre_archivo, 0)
|
||||||
if falta_genero:
|
|
||||||
try:
|
# Si ya tenemos el vector pero NO tenemos su género en el JSON, forzamos el procesamiento
|
||||||
analisis = DeepFace.analyze(img_mejorada, actions=['gender'], enforce_detection=False)[0]
|
falta_genero = nombre_archivo not in dic_generos
|
||||||
dic_generos[nombre_archivo] = analisis.get('dominant_gender', 'Man')
|
|
||||||
except Exception:
|
if nombre_archivo in vectores_actuales and ts_actual == ts_guardado and not falta_genero:
|
||||||
dic_generos[nombre_archivo] = "Man" # Respaldo
|
continue
|
||||||
cambio_generos = True
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
# Extraemos el vector
|
img_db = cv2.imread(ruta_img)
|
||||||
res = DeepFace.represent(
|
lab = cv2.cvtColor(img_db, cv2.COLOR_BGR2LAB)
|
||||||
img_path=img_mejorada,
|
l, a, b = cv2.split(lab)
|
||||||
model_name="ArcFace",
|
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
|
||||||
detector_backend="mtcnn",
|
l = clahe.apply(l)
|
||||||
align=True,
|
img_mejorada = cv2.cvtColor(cv2.merge((l, a, b)), cv2.COLOR_LAB2BGR)
|
||||||
enforce_detection=True
|
|
||||||
)
|
# IA DE GÉNERO (Solo se ejecuta 1 vez por persona en toda la vida del sistema)
|
||||||
emb = np.array(res[0]["embedding"], dtype=np.float32)
|
if falta_genero:
|
||||||
|
try:
|
||||||
norma = np.linalg.norm(emb)
|
analisis = DeepFace.analyze(img_mejorada, actions=['gender'], enforce_detection=False)[0]
|
||||||
if norma > 0:
|
dic_generos[nombre_archivo] = analisis.get('dominant_gender', 'Man')
|
||||||
emb = emb / norma
|
except Exception:
|
||||||
|
dic_generos[nombre_archivo] = "Man" # Respaldo
|
||||||
vectores_actuales[nombre_archivo] = emb
|
cambio_generos = True
|
||||||
timestamps[nombre_archivo] = ts_actual
|
|
||||||
hubo_cambios = True
|
# Extraemos el vector
|
||||||
print(f" Procesado y alineado: {nombre_archivo} | Género: {dic_generos.get(nombre_archivo)}")
|
res = DeepFace.represent(
|
||||||
|
img_path=img_mejorada,
|
||||||
except Exception as e:
|
model_name="ArcFace",
|
||||||
print(f" Rostro no válido en '{archivo}', omitido. Error: {e}")
|
detector_backend="opencv",
|
||||||
|
align=False,
|
||||||
# Limpieza de eliminados
|
enforce_detection=True
|
||||||
for nombre in list(vectores_actuales.keys()):
|
)
|
||||||
if nombre not in nombres_en_disco:
|
emb = np.array(res[0]["embedding"], dtype=np.float32)
|
||||||
del vectores_actuales[nombre]
|
|
||||||
timestamps.pop(nombre, None)
|
norma = np.linalg.norm(emb)
|
||||||
if nombre in dic_generos:
|
if norma > 0:
|
||||||
del dic_generos[nombre]
|
emb = emb / norma
|
||||||
cambio_generos = True
|
|
||||||
hubo_cambios = True
|
vectores_actuales[nombre_archivo] = emb
|
||||||
print(f" Eliminado (sin foto): {nombre}")
|
timestamps[nombre_archivo] = ts_actual
|
||||||
|
hubo_cambios = True
|
||||||
# Guardado de la memoria
|
print(f" Procesado y alineado: {nombre_archivo} | Género: {dic_generos.get(nombre_archivo)}")
|
||||||
if hubo_cambios:
|
|
||||||
with open(VECTORS_FILE, 'wb') as f:
|
except Exception as e:
|
||||||
pickle.dump(vectores_actuales, f)
|
print(f" Rostro no válido en '{archivo}', omitido. Error: {e}")
|
||||||
with open(TIMESTAMPS_FILE, 'wb') as f:
|
|
||||||
pickle.dump(timestamps, f)
|
# Limpieza de eliminados
|
||||||
|
for nombre in list(vectores_actuales.keys()):
|
||||||
# Guardado del JSON de géneros si hubo descubrimientos nuevos
|
if nombre not in nombres_en_disco:
|
||||||
if cambio_generos:
|
del vectores_actuales[nombre]
|
||||||
with open(ruta_generos, 'w') as f:
|
timestamps.pop(nombre, None)
|
||||||
json.dump(dic_generos, f)
|
if nombre in dic_generos:
|
||||||
|
del dic_generos[nombre]
|
||||||
if hubo_cambios or cambio_generos:
|
cambio_generos = True
|
||||||
print(" Sincronización terminada.\n")
|
hubo_cambios = True
|
||||||
else:
|
print(f" Eliminado (sin foto): {nombre}")
|
||||||
print(" Sin cambios. Base de datos al día.\n")
|
|
||||||
|
# Guardado de la memoria
|
||||||
return vectores_actuales
|
if hubo_cambios:
|
||||||
|
with open(VECTORS_FILE, 'wb') as f:
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
pickle.dump(vectores_actuales, f)
|
||||||
# BÚSQUEDA BLINDADA (Similitud Coseno estricta)
|
with open(TIMESTAMPS_FILE, 'wb') as f:
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
pickle.dump(timestamps, f)
|
||||||
def buscar_mejor_match(emb_consulta, base_datos):
|
|
||||||
# ⚡ MAGIA 3: Normalización L2 del vector entrante
|
# Guardado del JSON de géneros si hubo descubrimientos nuevos
|
||||||
norma = np.linalg.norm(emb_consulta)
|
if cambio_generos:
|
||||||
if norma > 0:
|
with open(ruta_generos, 'w') as f:
|
||||||
emb_consulta = emb_consulta / norma
|
json.dump(dic_generos, f)
|
||||||
|
|
||||||
mejor_match, max_sim = None, -1.0
|
if hubo_cambios or cambio_generos:
|
||||||
for nombre, vec in base_datos.items():
|
print(" Sincronización terminada.\n")
|
||||||
# Como ambos están normalizados, esto es Similitud Coseno pura (-1.0 a 1.0)
|
else:
|
||||||
sim = float(np.dot(emb_consulta, vec))
|
print(" Sin cambios. Base de datos al día.\n")
|
||||||
if sim > max_sim:
|
|
||||||
max_sim = sim
|
return vectores_actuales
|
||||||
mejor_match = nombre
|
|
||||||
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
return mejor_match, max_sim
|
# BÚSQUEDA BLINDADA (Similitud Coseno estricta)
|
||||||
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
def buscar_mejor_match(emb_consulta, base_datos):
|
||||||
# LOOP DE PRUEBA Y REGISTRO (CON SIMETRÍA ESTRICTA)
|
# ⚡ MAGIA 3: Normalización L2 del vector entrante
|
||||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
norma = np.linalg.norm(emb_consulta)
|
||||||
def sistema_interactivo():
|
if norma > 0:
|
||||||
base_datos = gestionar_vectores(actualizar=False)
|
emb_consulta = emb_consulta / norma
|
||||||
cap = cv2.VideoCapture(RTSP_URL)
|
|
||||||
ultimo_saludo = 0
|
mejor_match, max_sim = None, -1.0
|
||||||
persona_actual = None
|
for nombre, vec in base_datos.items():
|
||||||
confirmaciones = 0
|
# Como ambos están normalizados, esto es Similitud Coseno pura (-1.0 a 1.0)
|
||||||
|
sim = float(np.dot(emb_consulta, vec))
|
||||||
print("\n" + "=" * 50)
|
if sim > max_sim:
|
||||||
print(" MÓDULO DE REGISTRO Y DEPURACIÓN ESTRICTO")
|
max_sim = sim
|
||||||
print(" [R] Registrar nuevo rostro | [Q] Salir")
|
mejor_match = nombre
|
||||||
print("=" * 50 + "\n")
|
|
||||||
|
return mejor_match, max_sim
|
||||||
faces_ultimo_frame = []
|
|
||||||
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
while True:
|
# LOOP DE PRUEBA Y REGISTRO (CON SIMETRÍA ESTRICTA)
|
||||||
ret, frame = cap.read()
|
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
if not ret:
|
def sistema_interactivo():
|
||||||
time.sleep(2)
|
base_datos = gestionar_vectores(actualizar=False)
|
||||||
cap.open(RTSP_URL)
|
cap = cv2.VideoCapture(RTSP_URL)
|
||||||
continue
|
ultimo_saludo = 0
|
||||||
|
persona_actual = None
|
||||||
h, w = frame.shape[:2]
|
confirmaciones = 0
|
||||||
display_frame = frame.copy()
|
|
||||||
tiempo_actual = time.time()
|
print("\n" + "=" * 50)
|
||||||
|
print(" MÓDULO DE REGISTRO Y DEPURACIÓN ESTRICTO")
|
||||||
faces_raw = detectar_rostros_yunet(frame)
|
print(" [R] Registrar nuevo rostro | [Q] Salir")
|
||||||
faces_ultimo_frame = faces_raw
|
print("=" * 50 + "\n")
|
||||||
|
|
||||||
for (fx, fy, fw, fh, score_yunet) in faces_raw:
|
faces_ultimo_frame = []
|
||||||
fx = max(0, fx); fy = max(0, fy)
|
|
||||||
fw = min(w - fx, fw); fh = min(h - fy, fh)
|
while True:
|
||||||
if fw <= 0 or fh <= 0:
|
ret, frame = cap.read()
|
||||||
continue
|
if not ret:
|
||||||
|
time.sleep(2)
|
||||||
cv2.rectangle(display_frame, (fx, fy), (fx+fw, fy+fh), (255, 200, 0), 2)
|
cap.open(RTSP_URL)
|
||||||
cv2.putText(display_frame, f"YN:{score_yunet:.2f}",
|
continue
|
||||||
(fx, fy - 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.45, (255, 200, 0), 1)
|
|
||||||
|
h, w = frame.shape[:2]
|
||||||
if (tiempo_actual - ultimo_saludo) <= COOLDOWN_TIME:
|
display_frame = frame.copy()
|
||||||
continue
|
tiempo_actual = time.time()
|
||||||
|
|
||||||
m = int(fw * 0.15)
|
faces_raw = detectar_rostros_yunet(frame)
|
||||||
roi = frame[max(0, fy-m): min(h, fy+fh+m),
|
faces_ultimo_frame = faces_raw
|
||||||
max(0, fx-m): min(w, fx+fw+m)]
|
|
||||||
|
for (fx, fy, fw, fh, score_yunet) in faces_raw:
|
||||||
# 🛡️ FILTRO DE TAMAÑO FÍSICO
|
fx = max(0, fx); fy = max(0, fy)
|
||||||
if roi.size == 0 or roi.shape[0] < 40 or roi.shape[1] < 40:
|
fw = min(w - fx, fw); fh = min(h - fy, fh)
|
||||||
cv2.putText(display_frame, "muy pequeno",
|
if fw <= 0 or fh <= 0:
|
||||||
(fx, fy-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 100, 255), 1)
|
continue
|
||||||
continue
|
|
||||||
|
cv2.rectangle(display_frame, (fx, fy), (fx+fw, fy+fh), (255, 200, 0), 2)
|
||||||
# 🛡️ FILTRO DE NITIDEZ
|
cv2.putText(display_frame, f"YN:{score_yunet:.2f}",
|
||||||
gray_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
|
(fx, fy - 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.45, (255, 200, 0), 1)
|
||||||
nitidez = cv2.Laplacian(gray_roi, cv2.CV_64F).var()
|
|
||||||
if nitidez < 50.0:
|
if (tiempo_actual - ultimo_saludo) <= COOLDOWN_TIME:
|
||||||
cv2.putText(display_frame, f"blur({nitidez:.0f})",
|
continue
|
||||||
(fx, fy-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 165, 255), 1)
|
|
||||||
continue
|
m = int(fw * 0.15)
|
||||||
|
roi = frame[max(0, fy-m): min(h, fy+fh+m),
|
||||||
# 🌙 SIMETRÍA 1: VISIÓN NOCTURNA (CLAHE) AL VIDEO EN VIVO
|
max(0, fx-m): min(w, fx+fw+m)]
|
||||||
try:
|
|
||||||
lab = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2LAB)
|
# 🛡️ FILTRO DE TAMAÑO FÍSICO
|
||||||
l, a, b = cv2.split(lab)
|
if roi.size == 0 or roi.shape[0] < 40 or roi.shape[1] < 40:
|
||||||
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
|
cv2.putText(display_frame, "muy pequeno",
|
||||||
l = clahe.apply(l)
|
(fx, fy-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 100, 255), 1)
|
||||||
roi_mejorado = cv2.cvtColor(cv2.merge((l, a, b)), cv2.COLOR_LAB2BGR)
|
continue
|
||||||
except Exception:
|
|
||||||
roi_mejorado = roi # Respaldo de seguridad
|
# 🛡️ FILTRO DE NITIDEZ
|
||||||
|
gray_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
|
||||||
# 🧠 SIMETRÍA 2: MOTOR MTCNN Y ALINEACIÓN (Igual que la Base de Datos)
|
nitidez = cv2.Laplacian(gray_roi, cv2.CV_64F).var()
|
||||||
try:
|
if nitidez < 50.0:
|
||||||
res = DeepFace.represent(
|
cv2.putText(display_frame, f"blur({nitidez:.0f})",
|
||||||
img_path=roi_mejorado,
|
(fx, fy-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 165, 255), 1)
|
||||||
model_name="ArcFace",
|
continue
|
||||||
detector_backend="mtcnn", # El mismo que en gestionar_vectores
|
|
||||||
align=True, # Enderezamos la cara
|
# 🌙 SIMETRÍA 1: VISIÓN NOCTURNA (CLAHE) AL VIDEO EN VIVO
|
||||||
enforce_detection=True # Si MTCNN no ve cara clara, aborta
|
try:
|
||||||
)
|
lab = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2LAB)
|
||||||
emb = np.array(res[0]["embedding"], dtype=np.float32)
|
l, a, b = cv2.split(lab)
|
||||||
mejor_match, max_sim = buscar_mejor_match(emb, base_datos)
|
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
|
||||||
|
l = clahe.apply(l)
|
||||||
except Exception:
|
roi_mejorado = cv2.cvtColor(cv2.merge((l, a, b)), cv2.COLOR_LAB2BGR)
|
||||||
# MTCNN abortó porque la cara estaba de perfil, tapada o no era una cara
|
except Exception:
|
||||||
cv2.putText(display_frame, "MTCNN Ignorado",
|
roi_mejorado = roi # Respaldo de seguridad
|
||||||
(fx, fy-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)
|
|
||||||
continue
|
# 🧠 SIMETRÍA 2: MOTOR MTCNN Y ALINEACIÓN (Igual que la Base de Datos)
|
||||||
|
try:
|
||||||
estado = " IDENTIFICADO" if max_sim > UMBRAL_SIM else "DESCONOCIDO"
|
res = DeepFace.represent(
|
||||||
nombre_d = mejor_match.split('_')[0] if mejor_match else "nadie"
|
img_path=roi_mejorado,
|
||||||
n_bloques = int(max_sim * 20)
|
model_name="ArcFace",
|
||||||
barra = "█" * n_bloques + "░" * (20 - n_bloques)
|
detector_backend="mtcnn", # El mismo que en gestionar_vectores
|
||||||
print(f"[REGISTRO] {estado} | {nombre_d:<14} | {barra} | "
|
align=True, # Enderezamos la cara
|
||||||
f"{max_sim*100:.1f}% (umbral: {UMBRAL_SIM*100:.0f}%)")
|
enforce_detection=True # Si MTCNN no ve cara clara, aborta
|
||||||
|
)
|
||||||
if max_sim > UMBRAL_SIM and mejor_match:
|
emb = np.array(res[0]["embedding"], dtype=np.float32)
|
||||||
color = (0, 255, 0)
|
mejor_match, max_sim = buscar_mejor_match(emb, base_datos)
|
||||||
texto = f"{mejor_match.split('_')[0]} ({max_sim:.2f})"
|
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
if mejor_match == persona_actual:
|
# MTCNN abortó porque la cara estaba de perfil, tapada o no era una cara
|
||||||
confirmaciones += 1
|
cv2.putText(display_frame, "MTCNN Ignorado",
|
||||||
else:
|
(fx, fy-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)
|
||||||
persona_actual, confirmaciones = mejor_match, 1
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
if confirmaciones >= 1:
|
estado = " IDENTIFICADO" if max_sim > UMBRAL_SIM else "DESCONOCIDO"
|
||||||
cv2.rectangle(display_frame, (fx, fy), (fx+fw, fy+fh), (0, 255, 0), 3)
|
nombre_d = mejor_match.split('_')[0] if mejor_match else "nadie"
|
||||||
try:
|
n_bloques = int(max_sim * 20)
|
||||||
analisis = DeepFace.analyze(
|
barra = "█" * n_bloques + "░" * (20 - n_bloques)
|
||||||
roi_mejorado, actions=['gender'], enforce_detection=False
|
print(f"[REGISTRO] {estado} | {nombre_d:<14} | {barra} | "
|
||||||
)[0]
|
f"{max_sim*100:.1f}% (umbral: {UMBRAL_SIM*100:.0f}%)")
|
||||||
genero = analisis['dominant_gender']
|
|
||||||
except Exception:
|
if max_sim > UMBRAL_SIM and mejor_match:
|
||||||
genero = "Man"
|
color = (0, 255, 0)
|
||||||
|
texto = f"{mejor_match.split('_')[0]} ({max_sim:.2f})"
|
||||||
threading.Thread(
|
|
||||||
target=hilo_bienvenida,
|
if mejor_match == persona_actual:
|
||||||
args=(mejor_match, genero),
|
confirmaciones += 1
|
||||||
daemon=True
|
else:
|
||||||
).start()
|
persona_actual, confirmaciones = mejor_match, 1
|
||||||
ultimo_saludo = tiempo_actual
|
|
||||||
confirmaciones = 0
|
if confirmaciones >= 1:
|
||||||
|
cv2.rectangle(display_frame, (fx, fy), (fx+fw, fy+fh), (0, 255, 0), 3)
|
||||||
else:
|
try:
|
||||||
color = (0, 0, 255)
|
analisis = DeepFace.analyze(
|
||||||
texto = f"? ({max_sim:.2f})"
|
roi_mejorado, actions=['gender'], enforce_detection=False
|
||||||
confirmaciones = max(0, confirmaciones - 1)
|
)[0]
|
||||||
|
genero = analisis['dominant_gender']
|
||||||
cv2.putText(display_frame, texto,
|
except Exception:
|
||||||
(fx, fy - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, color, 2)
|
genero = "Man"
|
||||||
|
|
||||||
cv2.imshow("Módulo de Registro", display_frame)
|
threading.Thread(
|
||||||
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
|
target=hilo_bienvenida,
|
||||||
|
args=(mejor_match, genero),
|
||||||
if key == ord('q'):
|
daemon=True
|
||||||
break
|
).start()
|
||||||
|
ultimo_saludo = tiempo_actual
|
||||||
elif key == ord('r'):
|
confirmaciones = 0
|
||||||
if faces_ultimo_frame:
|
|
||||||
areas = [fw * fh for (fx, fy, fw, fh, _) in faces_ultimo_frame]
|
else:
|
||||||
fx, fy, fw, fh, _ = faces_ultimo_frame[np.argmax(areas)]
|
color = (0, 0, 255)
|
||||||
|
texto = f"? ({max_sim:.2f})"
|
||||||
m_x = int(fw * 0.30)
|
confirmaciones = max(0, confirmaciones - 1)
|
||||||
m_y = int(fh * 0.30)
|
|
||||||
face_roi = frame[max(0, fy-m_y): min(h, fy+fh+m_y),
|
cv2.putText(display_frame, texto,
|
||||||
max(0, fx-m_x): min(w, fx+fw+m_x)]
|
(fx, fy - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, color, 2)
|
||||||
|
|
||||||
if face_roi.size > 0:
|
cv2.imshow("Módulo de Registro", display_frame)
|
||||||
nom = input("\nNombre de la persona: ").strip()
|
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
|
||||||
if nom:
|
|
||||||
foto_path = os.path.join(DB_PATH, f"{nom}.jpg")
|
if key == ord('q'):
|
||||||
cv2.imwrite(foto_path, face_roi)
|
break
|
||||||
print(f"[OK] Rostro de '{nom}' guardado. Sincronizando...")
|
|
||||||
base_datos = gestionar_vectores(actualizar=True)
|
elif key == ord('r'):
|
||||||
else:
|
if faces_ultimo_frame:
|
||||||
print("[!] Registro cancelado.")
|
areas = [fw * fh for (fx, fy, fw, fh, _) in faces_ultimo_frame]
|
||||||
else:
|
fx, fy, fw, fh, _ = faces_ultimo_frame[np.argmax(areas)]
|
||||||
print("[!] Recorte vacío. Intenta de nuevo.")
|
|
||||||
else:
|
m_x = int(fw * 0.30)
|
||||||
print("\n[!] No se detectó rostro. Acércate más o mira a la lente.")
|
m_y = int(fh * 0.30)
|
||||||
|
face_roi = frame[max(0, fy-m_y): min(h, fy+fh+m_y),
|
||||||
cap.release()
|
max(0, fx-m_x): min(w, fx+fw+m_x)]
|
||||||
cv2.destroyAllWindows()
|
|
||||||
|
if face_roi.size > 0:
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
nom = input("\nNombre de la persona: ").strip()
|
||||||
sistema_interactivo()
|
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...")
|
||||||
|
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()
|
||||||
|
|||||||
Binary file not shown.
192
requirements.txt
192
requirements.txt
@ -1,96 +1,96 @@
|
|||||||
absl-py==2.4.0
|
absl-py==2.4.0
|
||||||
aiohappyeyeballs==2.6.1
|
aiohappyeyeballs==2.6.1
|
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aiohttp==3.13.3
|
aiohttp==3.13.3
|
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aiosignal==1.4.0
|
aiosignal==1.4.0
|
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astunparse==1.6.3
|
astunparse==1.6.3
|
||||||
attrs==25.4.0
|
attrs==25.4.0
|
||||||
beautifulsoup4==4.14.3
|
beautifulsoup4==4.14.3
|
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blinker==1.9.0
|
blinker==1.9.0
|
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certifi==2026.1.4
|
certifi==2026.1.4
|
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charset-normalizer==3.4.4
|
charset-normalizer==3.4.4
|
||||||
click==8.3.1
|
click==8.3.1
|
||||||
contourpy==1.3.3
|
contourpy==1.3.2
|
||||||
cycler==0.12.1
|
cycler==0.12.1
|
||||||
deepface==0.0.98
|
deepface==0.0.98
|
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|
edge-tts==7.2.7
|
||||||
filelock==3.20.0
|
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|
||||||
fire==0.7.1
|
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|
||||||
Flask==3.1.2
|
Flask==3.1.2
|
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|
flask-cors==6.0.2
|
||||||
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|
flatbuffers==25.12.19
|
||||||
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|
fonttools==4.61.1
|
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|
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|
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|
fsspec==2025.12.0
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
grpcio==1.78.0
|
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|
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|
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|
h5py==3.15.1
|
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|
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|
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|
itsdangerous==2.2.0
|
||||||
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|
Jinja2==3.1.6
|
||||||
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|
joblib==1.5.3
|
||||||
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
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|
lap==0.5.12
|
||||||
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|
libclang==18.1.1
|
||||||
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|
lightdsa==0.0.3
|
||||||
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|
lightecc==0.0.4
|
||||||
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|
lightphe==0.0.20
|
||||||
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|
lz4==4.4.5
|
||||||
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|
Markdown==3.10.2
|
||||||
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|
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|
||||||
MarkupSafe==2.1.5
|
MarkupSafe==2.1.5
|
||||||
matplotlib==3.10.8
|
matplotlib==3.10.8
|
||||||
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|
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|
||||||
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|
ml_dtypes==0.5.4
|
||||||
mpmath==1.3.0
|
mpmath==1.3.0
|
||||||
mtcnn==1.0.0
|
mtcnn==1.0.0
|
||||||
multidict==6.7.1
|
multidict==6.7.1
|
||||||
namex==0.1.0
|
namex==0.1.0
|
||||||
networkx==3.6.1
|
networkx==3.4.2
|
||||||
numpy==1.26.4
|
numpy==1.26.4
|
||||||
onnxruntime==1.24.2
|
onnxruntime==1.23.2
|
||||||
opencv-python==4.11.0.86
|
opencv-python==4.11.0.86
|
||||||
opt_einsum==3.4.0
|
opt_einsum==3.4.0
|
||||||
optree==0.18.0
|
optree==0.18.0
|
||||||
packaging==26.0
|
packaging==26.0
|
||||||
pandas==3.0.0
|
pandas==2.3.3
|
||||||
pillow==12.0.0
|
pillow==12.0.0
|
||||||
polars==1.38.1
|
polars==1.38.1
|
||||||
polars-runtime-32==1.38.1
|
polars-runtime-32==1.38.1
|
||||||
propcache==0.4.1
|
propcache==0.4.1
|
||||||
protobuf==6.33.5
|
protobuf==6.33.5
|
||||||
psutil==7.2.2
|
psutil==7.2.2
|
||||||
Pygments==2.19.2
|
Pygments==2.19.2
|
||||||
pyparsing==3.3.2
|
pyparsing==3.3.2
|
||||||
PySocks==1.7.1
|
PySocks==1.7.1
|
||||||
python-dateutil==2.9.0.post0
|
python-dateutil==2.9.0.post0
|
||||||
python-dotenv==1.2.1
|
python-dotenv==1.2.1
|
||||||
PyYAML==6.0.3
|
PyYAML==6.0.3
|
||||||
requests==2.32.5
|
requests==2.32.5
|
||||||
retina-face==0.0.17
|
retina-face==0.0.17
|
||||||
rich==14.3.2
|
rich==14.3.2
|
||||||
scipy==1.17.0
|
scipy==1.15.3
|
||||||
six==1.17.0
|
six==1.17.0
|
||||||
soupsieve==2.8.3
|
soupsieve==2.8.3
|
||||||
sympy==1.14.0
|
sympy==1.14.0
|
||||||
tabulate==0.9.0
|
tabulate==0.9.0
|
||||||
tensorboard==2.20.0
|
tensorboard==2.20.0
|
||||||
tensorboard-data-server==0.7.2
|
tensorboard-data-server==0.7.2
|
||||||
tensorflow==2.20.0
|
tensorflow==2.20.0
|
||||||
tensorflow-io-gcs-filesystem==0.37.1
|
tensorflow-io-gcs-filesystem==0.37.1
|
||||||
termcolor==3.3.0
|
termcolor==3.3.0
|
||||||
tf_keras==2.20.1
|
tf_keras==2.20.1
|
||||||
torch==2.10.0+cpu
|
torch==2.10.0
|
||||||
torchreid==0.2.5
|
torchreid==0.2.5
|
||||||
torchvision==0.25.0+cpu
|
torchvision==0.25.0
|
||||||
tqdm==4.67.3
|
tqdm==4.67.3
|
||||||
typing_extensions==4.15.0
|
typing_extensions==4.15.0
|
||||||
ultralytics==8.4.14
|
ultralytics==8.4.14
|
||||||
ultralytics-thop==2.0.18
|
ultralytics-thop==2.0.18
|
||||||
urllib3==2.6.3
|
urllib3==2.6.3
|
||||||
Werkzeug==3.1.5
|
Werkzeug==3.1.5
|
||||||
wrapt==2.1.1
|
wrapt==2.1.1
|
||||||
yarl==1.22.0
|
yarl==1.22.0
|
||||||
|
|||||||
BIN
runs/detect/predict2/bus.jpg
Normal file
BIN
runs/detect/predict2/bus.jpg
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 357 KiB |
409
test_esp32.py
Normal file
409
test_esp32.py
Normal file
@ -0,0 +1,409 @@
|
|||||||
|
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
BOCINA INTELIGENTE - CLIENTE PYTHON
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====================================
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|
Cliente para enviar audio y comandos a la bocina ESP32 via WebSocket
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||||||
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|
Uso:
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|
python bocina_client.py
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|
(Luego ingresa la IP y el nombre cuando se solicite)
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"""
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|
import asyncio
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import websockets
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import json
|
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import struct
|
||||||
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import math
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import sys
|
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import time
|
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|
import os
|
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|
from typing import Optional
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|
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|
# ==================== LIMPIAR PANTALLA ====================
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|
def limpiar_pantalla():
|
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|
"""Limpia la consola según el sistema operativo"""
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|
os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
|
||||||
|
|
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|
# ==================== CLASE BOCINA ====================
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|
class BocinaInteligente:
|
||||||
|
"""Cliente para controlar la bocina inteligente ESP32"""
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||||||
|
def __init__(self, ip: str, puerto: int = 81):
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|
self.ip = ip
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|
self.puerto = puerto
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|
self.url = f"ws://{ip}:{puerto}"
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||||||
|
self.websocket: Optional[websockets.WebSocketClientProtocol] = None
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||||||
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self.chunk_size = 1024
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self.timeout = 5
|
||||||
|
self.conectado = False
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||||||
|
async def conectar(self) -> bool:
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|
"""Conectar al ESP32"""
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||||||
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try:
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||||||
|
print(f"🔌 Conectando a {self.url}...")
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|
self.websocket = await websockets.connect(self.url)
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||||||
|
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||||||
|
# Esperar mensaje de bienvenida
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||||||
|
response = await asyncio.wait_for(self.websocket.recv(), timeout=self.timeout)
|
||||||
|
data = json.loads(response)
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||||||
|
|
||||||
|
if data.get("status") == "ok":
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|
print(f" ✅ {data.get('msg')}")
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self.conectado = True
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return True
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except Exception as e:
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|
print(f" ❌ Error: {e}")
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return False
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||||||
|
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||||||
|
return False
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||||||
|
async def desconectar(self):
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|
"""Cerrar conexión"""
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if self.websocket:
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await self.websocket.close()
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||||||
|
self.conectado = False
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|
print("🔌 Conexión cerrada")
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|
||||||
|
async def ping(self) -> bool:
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||||||
|
"""Probar conexión con el ESP32"""
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||||||
|
if not self.websocket:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
await self.websocket.send(json.dumps({"cmd": "PING"}))
|
||||||
|
response = await asyncio.wait_for(self.websocket.recv(), timeout=self.timeout)
|
||||||
|
data = json.loads(response)
|
||||||
|
return data.get("status") == "ok"
|
||||||
|
except:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
async def obtener_estado(self) -> dict:
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||||||
|
"""Obtener estadísticas del ESP32"""
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|
if not self.websocket:
|
||||||
|
return {}
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
await self.websocket.send(json.dumps({"cmd": "STATUS"}))
|
||||||
|
response = await asyncio.wait_for(self.websocket.recv(), timeout=self.timeout)
|
||||||
|
return json.loads(response)
|
||||||
|
except:
|
||||||
|
return {}
|
||||||
|
|
||||||
|
async def detener(self) -> bool:
|
||||||
|
"""Detener reproducción"""
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||||||
|
if not self.websocket:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
await self.websocket.send(json.dumps({"cmd": "STOP"}))
|
||||||
|
response = await asyncio.wait_for(self.websocket.recv(), timeout=self.timeout)
|
||||||
|
data = json.loads(response)
|
||||||
|
return data.get("status") == "ok"
|
||||||
|
except:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
async def enviar_audio(self, audio_data: bytes, nombre: str = "audio") -> bool:
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||||||
|
"""
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||||||
|
Enviar audio al ESP32
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||||||
|
|
||||||
|
Args:
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||||||
|
audio_data: Datos de audio en formato PCM (16kHz, 16bits, mono)
|
||||||
|
nombre: Nombre identificador (para logs)
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if not self.websocket:
|
||||||
|
print("❌ No hay conexión")
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||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
total_chunks = (len(audio_data) + self.chunk_size - 1) // self.chunk_size
|
||||||
|
print(f"📤 Enviando {total_chunks} chunks ({len(audio_data)} bytes) para '{nombre}'")
|
||||||
|
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inicio = time.time()
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||||||
|
for i, chunk_start in enumerate(range(0, len(audio_data), self.chunk_size)):
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|
chunk = audio_data[chunk_start:chunk_start + self.chunk_size]
|
||||||
|
await self.websocket.send(chunk)
|
||||||
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|
# Mostrar progreso cada 10 chunks o al final
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|
if (i + 1) % 10 == 0 or i == total_chunks - 1:
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porcentaje = ((i + 1) * 100) // total_chunks
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|
print(f" 📊 Progreso: {porcentaje}% ({i+1}/{total_chunks} chunks)")
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|
# Pequeña pausa para no saturar
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|
await asyncio.sleep(0.005)
|
||||||
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|
elapsed = time.time() - inicio
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|
print(f"✅ Audio enviado en {elapsed:.2f} segundos")
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|
return True
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|
# ==================== GENERADORES DE AUDIO ====================
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|
def generar_tono(frecuencia: int = 440, duracion_ms: int = 2000,
|
||||||
|
sample_rate: int = 16000, amplitud: int = 16000) -> bytes:
|
||||||
|
"""
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||||||
|
Generar un tono seno en formato PCM
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||||||
|
|
||||||
|
Args:
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||||||
|
frecuencia: Frecuencia del tono en Hz
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||||||
|
duracion_ms: Duración en milisegundos
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||||||
|
sample_rate: Frecuencia de muestreo
|
||||||
|
amplitud: Amplitud máxima (0-32767)
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
num_muestras = int(sample_rate * duracion_ms / 1000)
|
||||||
|
audio = bytearray()
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||||||
|
|
||||||
|
for i in range(num_muestras):
|
||||||
|
valor = int(amplitud * math.sin(2 * math.pi * frecuencia * i / sample_rate))
|
||||||
|
audio.extend(struct.pack('<h', valor)) # little-endian, 16 bits
|
||||||
|
|
||||||
|
return bytes(audio)
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|
def generar_melodia_bienvenida() -> bytes:
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||||||
|
"""Generar melodía de bienvenida (Do-Re-Mi-Fa-Sol)"""
|
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|
sample_rate = 16000
|
||||||
|
duracion_nota = 500 # ms por nota
|
||||||
|
notas = [261, 293, 329, 349, 392, 440] # Do, Re, Mi, Fa, Sol, La
|
||||||
|
audio = bytearray()
|
||||||
|
|
||||||
|
for nota in notas:
|
||||||
|
nota_audio = generar_tono(nota, duracion_nota, sample_rate, amplitud=12000)
|
||||||
|
audio.extend(nota_audio)
|
||||||
|
|
||||||
|
return bytes(audio)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def generar_saludo_personalizado(nombre: str) -> bytes:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Generar un saludo personalizado (versión simple)
|
||||||
|
En un caso real, aquí usarías un servicio TTS
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|
"""
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||||||
|
# Usar frecuencia diferente según la longitud del nombre
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||||||
|
frecuencia_base = 440
|
||||||
|
frecuencia = frecuencia_base + (len(nombre) * 10)
|
||||||
|
# Limitar frecuencia máxima
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||||||
|
if frecuencia > 800:
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||||||
|
frecuencia = 800
|
||||||
|
return generar_tono(frecuencia, duracion_ms=2000)
|
||||||
|
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||||||
|
|
||||||
|
# ==================== MENÚ PRINCIPAL ====================
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|
def mostrar_menu():
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|
"""Muestra el menú principal"""
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||||||
|
print("\n" + "=" * 50)
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||||||
|
print(" 🎵 BOCINA INTELIGENTE - CONTROL")
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||||||
|
print("=" * 50)
|
||||||
|
print("\n📋 Opciones disponibles:")
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||||||
|
print(" 1. 🔊 Enviar tono de prueba (440Hz)")
|
||||||
|
print(" 2. 🎵 Enviar melodía de bienvenida")
|
||||||
|
print(" 3. 💬 Enviar saludo personalizado")
|
||||||
|
print(" 4. 📊 Ver estado del ESP32")
|
||||||
|
print(" 5. 🏓 Probar ping")
|
||||||
|
print(" 6. 🔇 Detener reproducción")
|
||||||
|
print(" 7. 🔄 Reconectar")
|
||||||
|
print(" 8. 🚪 Salir")
|
||||||
|
print("-" * 50)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== MODO INTERACTIVO ====================
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||||||
|
async def modo_interactivo():
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||||||
|
"""Modo interactivo con entrada de IP y nombre"""
|
||||||
|
|
||||||
|
# Limpiar pantalla
|
||||||
|
limpiar_pantalla()
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n" + "=" * 50)
|
||||||
|
print(" 🎵 BOCINA INTELIGENTE")
|
||||||
|
print("=" * 50)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Solicitar IP
|
||||||
|
print("\n📡 Configuración de conexión:")
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||||||
|
ip_default = "192.168.15.128"
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||||||
|
ip = input(f" IP del ESP32 [{ip_default}]: ").strip()
|
||||||
|
if not ip:
|
||||||
|
ip = ip_default
|
||||||
|
|
||||||
|
# Solicitar nombre por defecto para saludos
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||||||
|
nombre_default = "Visitante"
|
||||||
|
nombre = input(f" Nombre por defecto [{nombre_default}]: ").strip()
|
||||||
|
if not nombre:
|
||||||
|
nombre = nombre_default
|
||||||
|
|
||||||
|
# Crear instancia
|
||||||
|
bocina = BocinaInteligente(ip)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Conectar
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||||||
|
print("\n🔄 Conectando...")
|
||||||
|
if not await bocina.conectar():
|
||||||
|
print("\n❌ No se pudo conectar al ESP32")
|
||||||
|
print(" Verifica que:")
|
||||||
|
print(f" 1. La IP {ip} sea correcta")
|
||||||
|
print(" 2. El ESP32 esté encendido")
|
||||||
|
print(" 3. Estés en la misma red WiFi")
|
||||||
|
input("\n Presiona Enter para salir...")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n✅ ¡Conectado exitosamente!")
|
||||||
|
print(f" 📡 IP: {ip}")
|
||||||
|
print(f" 👤 Nombre: {nombre}")
|
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|
|
||||||
|
# Bucle principal
|
||||||
|
while True:
|
||||||
|
mostrar_menu()
|
||||||
|
|
||||||
|
opcion = input("\n👉 Selecciona una opción (1-8): ").strip()
|
||||||
|
|
||||||
|
if opcion == "1":
|
||||||
|
print("\n🔊 Enviando tono de prueba (440Hz)...")
|
||||||
|
audio = generar_tono(440, 2000)
|
||||||
|
await bocina.enviar_audio(audio, "Tono 440Hz")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "2":
|
||||||
|
print("\n🎵 Enviando melodía de bienvenida...")
|
||||||
|
audio = generar_melodia_bienvenida()
|
||||||
|
await bocina.enviar_audio(audio, "Melodía")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "3":
|
||||||
|
# Pedir nombre específico para este saludo
|
||||||
|
nombre_saludo = input(f" 👤 Nombre (Enter para usar '{nombre}'): ").strip()
|
||||||
|
if not nombre_saludo:
|
||||||
|
nombre_saludo = nombre
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"\n🔊 Generando saludo para '{nombre_saludo}'...")
|
||||||
|
audio = generar_saludo_personalizado(nombre_saludo)
|
||||||
|
await bocina.enviar_audio(audio, nombre_saludo)
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "4":
|
||||||
|
print("\n📊 Obteniendo estado del ESP32...")
|
||||||
|
estado = await bocina.obtener_estado()
|
||||||
|
if estado:
|
||||||
|
print("\n 📡 Estado del sistema:")
|
||||||
|
print(f" Status: {estado.get('status', 'desconocido')}")
|
||||||
|
print(f" 📦 Bytes recibidos: {estado.get('bytes_recibidos', 0)}")
|
||||||
|
print(f" 🔢 Chunks recibidos: {estado.get('chunks_recibidos', 0)}")
|
||||||
|
print(f" 🎵 Audio activo: {'✅ Sí' if estado.get('audio_activo') else '❌ No'}")
|
||||||
|
print(f" 📶 WiFi RSSI: {estado.get('wifi_rssi', 0)} dBm")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" ❌ No se pudo obtener estado")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "5":
|
||||||
|
print("\n🏓 Probando ping...")
|
||||||
|
inicio = time.time()
|
||||||
|
if await bocina.ping():
|
||||||
|
latencia = (time.time() - inicio) * 1000
|
||||||
|
print(f" ✅ PONG recibido (latencia: {latencia:.0f}ms)")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" ❌ Sin respuesta - verifica la conexión")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "6":
|
||||||
|
print("\n🔇 Deteniendo reproducción...")
|
||||||
|
if await bocina.detener():
|
||||||
|
print(" ✅ Reproducción detenida")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" ⚠️ No se pudo detener o ya estaba detenido")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "7":
|
||||||
|
print("\n🔄 Reconectando...")
|
||||||
|
await bocina.desconectar()
|
||||||
|
await asyncio.sleep(1)
|
||||||
|
if await bocina.conectar():
|
||||||
|
print(" ✅ Reconectado exitosamente")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" ❌ Error al reconectar")
|
||||||
|
|
||||||
|
elif opcion == "8":
|
||||||
|
print("\n👋 Saliendo...")
|
||||||
|
break
|
||||||
|
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print("❌ Opción inválida")
|
||||||
|
|
||||||
|
# Pequeña pausa antes de volver al menú
|
||||||
|
await asyncio.sleep(0.5)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Cerrar conexión
|
||||||
|
await bocina.desconectar()
|
||||||
|
print("\n✅ Programa finalizado")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== MODO RÁPIDO ====================
|
||||||
|
async def modo_rapido():
|
||||||
|
"""Modo rápido: pide IP y nombre y envía saludo inmediato"""
|
||||||
|
|
||||||
|
limpiar_pantalla()
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n" + "=" * 50)
|
||||||
|
print(" 🎵 BOCINA INTELIGENTE - MODO RÁPIDO")
|
||||||
|
print("=" * 50)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Solicitar IP
|
||||||
|
print("\n📡 Configuración:")
|
||||||
|
ip_default = "192.168.15.128"
|
||||||
|
ip = input(f" IP del ESP32 [{ip_default}]: ").strip()
|
||||||
|
if not ip:
|
||||||
|
ip = ip_default
|
||||||
|
|
||||||
|
# Solicitar nombre
|
||||||
|
nombre = input(" 👤 Nombre de la persona: ").strip()
|
||||||
|
if not nombre:
|
||||||
|
nombre = "Visitante"
|
||||||
|
|
||||||
|
# Conectar y enviar
|
||||||
|
bocina = BocinaInteligente(ip)
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n🔄 Conectando...")
|
||||||
|
if not await bocina.conectar():
|
||||||
|
print("❌ No se pudo conectar")
|
||||||
|
input("\nPresiona Enter para salir...")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"\n🔊 Enviando saludo para '{nombre}'...")
|
||||||
|
audio = generar_saludo_personalizado(nombre)
|
||||||
|
await bocina.enviar_audio(audio, nombre)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Mostrar estado
|
||||||
|
await asyncio.sleep(1)
|
||||||
|
estado = await bocina.obtener_estado()
|
||||||
|
if estado:
|
||||||
|
print(f"\n📊 Enviados: {estado.get('bytes_recibidos', 0)} bytes")
|
||||||
|
|
||||||
|
await bocina.desconectar()
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n✅ Saludo enviado!")
|
||||||
|
input("\nPresiona Enter para salir...")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==================== MAIN ====================
|
||||||
|
async def main():
|
||||||
|
"""Función principal"""
|
||||||
|
|
||||||
|
limpiar_pantalla()
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n" + "=" * 50)
|
||||||
|
print(" 🎵 BOCINA INTELIGENTE v1.0")
|
||||||
|
print("=" * 50)
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\nSelecciona modo de operación:")
|
||||||
|
print(" 1. 🎮 Modo interactivo (menú completo)")
|
||||||
|
print(" 2. ⚡ Modo rápido (solo enviar saludo)")
|
||||||
|
print(" 3. 🚪 Salir")
|
||||||
|
|
||||||
|
modo = input("\n👉 Opción (1-3): ").strip()
|
||||||
|
|
||||||
|
if modo == "1":
|
||||||
|
await modo_interactivo()
|
||||||
|
elif modo == "2":
|
||||||
|
await modo_rapido()
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print("\n👋 Hasta luego!")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
asyncio.run(main())
|
||||||
|
except KeyboardInterrupt:
|
||||||
|
print("\n\n👋 Programa interrumpido")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
print(f"\n❌ Error: {e}")
|
||||||
|
input("\nPresiona Enter para salir...")
|
||||||
2516
vesiones_seguras.txt
2516
vesiones_seguras.txt
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