import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' import cv2 import numpy as np import time import threading from queue import Queue from deepface import DeepFace from ultralytics import YOLO import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # 1. IMPORTAMOS NUESTROS MÓDULOS # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # Del motor matemático y tracking from seguimiento2 import GlobalMemory, CamManager, SECUENCIA, URLS, FUENTE # Del motor de reconocimiento facial y audio from reconocimiento2 import ( gestionar_vectores, detectar_rostros_yunet, buscar_mejor_match, hilo_bienvenida, UMBRAL_SIM, COOLDOWN_TIME ) # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # 2. PROTECCIONES MULTIHILO E INICIALIZACIÓN # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── COLA_ROSTROS = Queue(maxsize=4) YUNET_LOCK = threading.Lock() IA_LOCK = threading.Lock() # Inicializamos la base de datos usando tu función importada print("\nIniciando carga de base de datos...") BASE_DATOS_ROSTROS = gestionar_vectores(actualizar=True) # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # 3. MOTOR ASÍNCRONO # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── def procesar_rostro_async(frame, box, gid, cam_id, global_mem, trk): """ Toma el recorte del tracker, usa YuNet importado, y hace la Fusión Mágica """ try: if not BASE_DATOS_ROSTROS: return h_real, w_real = frame.shape[:2] escala_x = w_real / 480.0 escala_y = h_real / 270.0 x_min, y_min, x_max, y_max = box h_box = y_max - y_min y_min_expandido = max(0, y_min - (h_box * 0.15)) y_max_cabeza = min(y_max, y_min + (h_box * 0.40)) x1 = int(max(0, x_min) * escala_x) y1 = int(y_min_expandido * escala_y) x2 = int(min(480, x_max) * escala_x) y2 = int(y_max_cabeza * escala_y) roi_cabeza = frame[y1:y2, x1:x2] if roi_cabeza.size == 0 or roi_cabeza.shape[0] < 20 or roi_cabeza.shape[1] < 20: return h_roi, w_roi = roi_cabeza.shape[:2] # Usamos la función de YuNet importada, pasándole nuestro candado faces = detectar_rostros_yunet(roi_cabeza, lock=YUNET_LOCK) # OJO: Tu detectar_rostros_yunet devuelve 5 valores (x, y, w, h, score) for (rx, ry, rw, rh, score) in faces: rx, ry = max(0, rx), max(0, ry) rw, rh = min(w_roi - rx, rw), min(h_roi - ry, rh) area_rostro_actual = rw * rh with global_mem.lock: data = global_mem.db.get(gid, {}) nombre_actual = data.get('nombre') area_ref = data.get('area_rostro_ref', 0) necesita_saludo = False if str(cam_id) == "7": if not hasattr(global_mem, 'ultimos_saludos'): global_mem.ultimos_saludos = {} ultimo = global_mem.ultimos_saludos.get(nombre_actual if nombre_actual else "", 0) if (time.time() - ultimo) > COOLDOWN_TIME: necesita_saludo = True if nombre_actual is None or area_rostro_actual >= (area_ref * 1.5) or necesita_saludo: m_x = int(rw * 0.15) m_y = int(rh * 0.15) roi_rostro = roi_cabeza[max(0, ry-m_y):min(h_roi, ry+rh+m_y), max(0, rx-m_x):min(w_roi, rx+rw+m_x)] if roi_rostro.size == 0 or roi_rostro.shape[0] < 40 or roi_rostro.shape[1] < 40: continue # ── Filtro de nitidez ── gray_roi = cv2.cvtColor(roi_rostro, cv2.COLOR_BGR2GRAY) nitidez = cv2.Laplacian(gray_roi, cv2.CV_64F).var() if nitidez < 50.0: continue # ── ArcFace (Protegido con IA_LOCK) ── with IA_LOCK: try: res = DeepFace.represent(img_path=roi_rostro, model_name="ArcFace", enforce_detection=False) emb = np.array(res[0]["embedding"], dtype=np.float32) # Usamos tu función importada (ya con producto punto) mejor_match, max_sim = buscar_mejor_match(emb, BASE_DATOS_ROSTROS) except Exception: continue print(f"[DEBUG CAM {cam_id}] ArcFace: {mejor_match} al {max_sim:.2f} (Umbral: {UMBRAL_SIM})") if max_sim > UMBRAL_SIM and mejor_match: nombre_limpio = mejor_match.split('_')[0] with global_mem.lock: gid_original = None for otro_gid, datos_otro in global_mem.db.items(): if datos_otro.get('nombre') == nombre_limpio and otro_gid != gid: gid_original = otro_gid break if gid_original is not None: print(f"\n[FUSIÓN MÁGICA] Uniendo el ID {gid} al original {gid_original} ({nombre_limpio})") if gid in global_mem.db: del global_mem.db[gid] global_mem.db[gid_original]['ts'] = time.time() global_mem.db[gid_original]['last_cam'] = cam_id trk.gid = gid_original else: global_mem.db[gid]['nombre'] = nombre_limpio global_mem.db[gid]['area_rostro_ref'] = area_rostro_actual if str(cam_id) == "7" and necesita_saludo: global_mem.ultimos_saludos[nombre_limpio] = time.time() try: with IA_LOCK: analisis = DeepFace.analyze(roi_rostro, actions=['gender'], enforce_detection=False)[0] genero = analisis.get('dominant_gender', 'Man') except Exception: genero = "Man" # Usamos la función importada para el audio threading.Thread( target=hilo_bienvenida, args=(nombre_limpio, genero), daemon=True ).start() break except Exception as e: pass finally: trk.procesando_rostro = False def worker_rostros(global_mem): """ Consumidor de la cola multihilo """ while True: frame, box, gid, cam_id, trk = COLA_ROSTROS.get() procesar_rostro_async(frame, box, gid, cam_id, global_mem, trk) COLA_ROSTROS.task_done() # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # 4. LOOP PRINCIPAL DE FUSIÓN # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── class CamStream: def __init__(self, url): self.url = url self.cap = cv2.VideoCapture(url) self.cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1) self.frame = None threading.Thread(target=self._run, daemon=True).start() def _run(self): while True: ret, f = self.cap.read() if ret: self.frame = f time.sleep(0.01) else: time.sleep(2) self.cap.open(self.url) def dibujar_track_fusion(frame_show, trk, global_mem): try: x1, y1, x2, y2 = map(int, trk.box) except Exception: return nombre_str = "" if trk.gid is not None: with global_mem.lock: nombre = global_mem.db.get(trk.gid, {}).get('nombre') if nombre: nombre_str = f" [{nombre}]" if trk.gid is None: color, label = (150, 150, 150), f"?{trk.local_id}" elif nombre_str: color, label = (255, 0, 255), f"ID:{trk.gid}{nombre_str}" elif trk.en_grupo: color, label = (0, 0, 255), f"ID:{trk.gid} [grp]" elif trk.aprendiendo: color, label = (255, 255, 0), f"ID:{trk.gid} [++]" elif trk.origen_global: color, label = (0, 165, 255), f"ID:{trk.gid} [re-id]" else: color, label = (0, 255, 0), f"ID:{trk.gid}" cv2.rectangle(frame_show, (x1, y1), (x2, y2), color, 2) (tw, th), _ = cv2.getTextSize(label, FUENTE, 0.55, 1) cv2.rectangle(frame_show, (x1, y1-th-6), (x1+tw+2, y1), color, -1) cv2.putText(frame_show, label, (x1+1, y1-4), FUENTE, 0.55, (0,0,0), 1) def main(): print("\nIniciando Sistema") model = YOLO("yolov8n.pt") global_mem = GlobalMemory() managers = {str(c): CamManager(c, global_mem) for c in SECUENCIA} cams = [CamStream(u) for u in URLS] for _ in range(2): threading.Thread(target=worker_rostros, args=(global_mem,), daemon=True).start() cv2.namedWindow("SmartSoft", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) idx = 0 while True: now = time.time() tiles = [] cam_ia = idx % len(cams) for i, cam_obj in enumerate(cams): frame = cam_obj.frame; cid = str(SECUENCIA[i]) if frame is None: tiles.append(np.zeros((270, 480, 3), np.uint8)) continue frame_show = cv2.resize(frame.copy(), (480, 270)) boxes = [] turno_activo = (i == cam_ia) if turno_activo: res = model.predict(frame_show, conf=0.40, iou=0.50, classes=[0], verbose=False, imgsz=480) if res[0].boxes: boxes = res[0].boxes.xyxy.cpu().numpy().tolist() tracks = managers[cid].update(boxes, frame_show, now, turno_activo) for trk in tracks: if trk.time_since_update <= 1: dibujar_track_fusion(frame_show, trk, global_mem) if turno_activo and trk.gid is not None and not getattr(trk, 'procesando_rostro', False): if not COLA_ROSTROS.full(): trk.procesando_rostro = True COLA_ROSTROS.put((frame.copy(), trk.box, trk.gid, cid, trk)) if turno_activo: cv2.circle(frame_show, (460, 20), 6, (0, 0, 255), -1) con_id = sum(1 for t in tracks if t.gid and t.time_since_update==0) cv2.putText(frame_show, f"CAM {cid} [{con_id} ID]", (10, 28), FUENTE, 0.7, (255, 255, 255), 2) tiles.append(frame_show) if len(tiles) == 6: cv2.imshow("SmartSoft Fusion", np.vstack([np.hstack(tiles[0:3]), np.hstack(tiles[3:6])])) idx += 1 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": main()