Action Detection 10.08.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#################### <br>\n",
    "10/4일 필요한 작업 <br>\n",
    "-> 1. 어떤 수화를 넣을 건지 리스트 작성, 수화 공부하기 <br>\n",
    "-> 2. 수화 데이터 쌓을 때, 모션인식 제대로 하지 않으면 데이터 학습 시 오류 발생 -> 빈 배경에서 실행, 상반신 어느정도로 나와야 하나 테스트 <br>\n",
    "-> 3. 데이터 쌓은 후 -> 모델 정확도 개선 <br>\n",
    "######################\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n",
    "# 필요한 라이브러리 설치 및 import \n",
    "1. Import and Install Dependencies"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "from matplotlib import font_manager,rc\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#GPU를 사용하는 tensorflow와 mediapipe 설치 \n",
    "\n",
    "# mediapipe란 ? 주로 멀티 모달 오디오, 비디오 또는 모든 시계열 데이터를 구축하는 데 사용되는 프레임 워크입니다.\n",
    "\n",
    "#using tensorflow with GPU, mediapipe detacting movements\n",
    "#!pip install tensorflow==2.4.1 tensorflow-gpu==2.4.1 opencv-python mediapipe sklearn matplotlib"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import cv2\n",
    "import numpy as np\n",
    "import os\n",
    "from matplotlib import pyplot as plt\n",
    "import time\n",
    "import mediapipe as mp"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# MP Holistic을 사용하여 pose, face, righthand, lefthand에 대한 <br>key point 생성하기 \n",
    "2. Keypoints using MP Holistic\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "mp_holistic = mp.solutions.holistic \n",
    "#mp.solutions.holistic 이란 ? -> 실시간 모션인식 (얼굴,몸의 분절을 실시간으로 추적한다.)\n",
    "\n",
    "#Live perception of simultaneous human pose, face landmarks, \n",
    "#and hand tracking in real-time on mobile devices can enable various modern life applications\n",
    "#https://google.github.io/mediapipe/solutions/holistic.html\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils # Drawing utilities\n",
    "# 점을 연결하여 선을 보여준다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 이미지를 추적하는 함수 만들기 \n",
    "#이미지 -> RGB형식으로 만들어 모델에 대입한 결과를 results에 담고, 원상태로 만든 이미지와 results를 출력한다. \n",
    "\n",
    "def mediapipe_detection(image, model):   # 대상을 추적한다. \n",
    "    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # COLOR CONVERSION BGR 2 RGB\n",
    "    image.flags.writeable = False                  # Image is no longer writeable\n",
    "    results = model.process(image)                 # Make prediction 모델에 대입 \n",
    "    image.flags.writeable = True                   # Image is now writeable \n",
    "    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) # COLOR COVERSION RGB 2 BGR\n",
    "    return image, results"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 동영상에 점 찍기 \n",
    "\n",
    "def draw_landmarks(image, results):  # 동영상의 frame과 동영상에서 받은 result를 받는다. \n",
    "    mp_drawing.draw_landmarks(image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACEMESH_CONTOURS) # 얼굴의 점을 연결하여 그린다.\n",
    "    mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS) # POSE를 연결햐여 그린다.\n",
    "    mp_drawing.draw_landmarks(image, results.left_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS) # 왼손 그리기\n",
    "    mp_drawing.draw_landmarks(image, results.right_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS) # 오른손 그리기 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 더 정확한 판단을 위해 각각의 노드에 두개의 점을 추가한다. \n",
    "#add aditional 2 spots to the image\n",
    "\n",
    "def draw_styled_landmarks(image, results):\n",
    "    # Draw face connections\n",
    "    mp_drawing.draw_landmarks(image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACEMESH_CONTOURS, \n",
    "                             mp_drawing.DrawingSpec(color=(80,110,10), thickness=1, circle_radius=1),  \n",
    "                             mp_drawing.DrawingSpec(color=(80,256,121), thickness=1, circle_radius=1)\n",
    "                             ) \n",
    "    # Draw pose connections\n",
    "    mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS,\n",
    "                             mp_drawing.DrawingSpec(color=(80,22,10), thickness=2, circle_radius=4), \n",
    "                             mp_drawing.DrawingSpec(color=(80,44,121), thickness=2, circle_radius=2)\n",
    "                             ) \n",
    "    # Draw left hand connections\n",
    "    mp_drawing.draw_landmarks(image, results.left_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS, \n",
    "                             mp_drawing.DrawingSpec(color=(121,22,76), thickness=2, circle_radius=4), \n",
    "                             mp_drawing.DrawingSpec(color=(121,44,250), thickness=2, circle_radius=2)\n",
    "                             ) \n",
    "    # Draw right hand connections  \n",
    "    mp_drawing.draw_landmarks(image, results.right_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS, \n",
    "                             mp_drawing.DrawingSpec(color=(245,117,66), thickness=2, circle_radius=4), \n",
    "                             mp_drawing.DrawingSpec(color=(245,66,230), thickness=2, circle_radius=2)\n",
    "                             ) "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 3. Keypoint 값을 넘파이 형태로 추출하기 \n",
    "3. Extract Keypoint Values\n",
    "\n",
    "results.pose_landmarks.landmark -> [res.x, res.y, res.z, res.visibility]으로 구성 <br>\n",
    "그외는 <br>\n",
    "results.face_landmarks.landmark -> [res.x, res.y, res.z]으로 구성 \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "## 위에서 만든 코드를 함수로 만들기 \n",
    "\n",
    "# pose, face, lh, rh의 순서로 저장한다. \n",
    "# np.concatenate 를 하여 넘파이 배열을 하나로 합친다. \n",
    "\n",
    "def extract_keypoints(results):\n",
    "    pose = np.array([[res.x, res.y, res.z, res.visibility] for res in results.pose_landmarks.landmark]).flatten() if results.pose_landmarks else np.zeros(33*4)\n",
    "    face = np.array([[res.x, res.y, res.z] for res in results.face_landmarks.landmark]).flatten() if results.face_landmarks else np.zeros(468*3)\n",
    "    lh = np.array([[res.x, res.y, res.z] for res in results.left_hand_landmarks.landmark]).flatten() if results.left_hand_landmarks else np.zeros(21*3)\n",
    "    rh = np.array([[res.x, res.y, res.z] for res in results.right_hand_landmarks.landmark]).flatten() if results.right_hand_landmarks else np.zeros(21*3)\n",
    "    return np.concatenate([pose, face, lh, rh])\n",
    "\n",
    "#extract_keypoints(results).shape \n",
    "# (1662,) -> 468*3 + 33*4 + 21*3 + 21*3 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n",
    "# 데이터 축적하기 \n",
    "4. Setup Folders for Collection\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 5. 데이터 쌓기 \n",
    "5. Collect Keypoint Values for Training and Testing"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 10.08 금요일 코드 작성 \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 해정언니_ 1. 뜻을 이름으로 하는 폴더 만들기 \n",
    "#            2. 정답 라벨링하기 \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>name</th>\n",
       "      <th>meaning</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>KETI_SL_0000000001.MOV</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>KETI_SL_0000000002.MOV</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>KETI_SL_0000000003.MOV</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>KETI_SL_0000000004.MOV</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>KETI_SL_0000000005.MOV</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                     name  meaning\n",
       "0  KETI_SL_0000000001.MOV        0\n",
       "1  KETI_SL_0000000002.MOV        1\n",
       "2  KETI_SL_0000000003.MOV        2\n",
       "3  KETI_SL_0000000004.MOV        3\n",
       "4  KETI_SL_0000000005.MOV        4"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "## 뜻을 이름으로하는 폴더 만들기 \n",
    "# 1. 동영상 이름과 뜻이 있는 엑셀파일 임포트 \n",
    "# 해정언니 저는 이름이랑 뜻 있는 부분을 복사해서 새로운 엑셀 파일로 만들어서, 이 엑셀파일은 비디오이름, 뚯 총 두개의 컬럼만 있습니다. \n",
    "# 엑셀파일은 구글 드라이브에 올려주세요!\n",
    "import pandas as pd\n",
    "title = pd.read_excel(\"C://Users//User//sign//name.xlsx\")\n",
    "title.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "ImportError",
     "evalue": "Missing optional dependency 'fsspec'.  Use pip or conda to install fsspec.",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mImportError\u001b[0m                               Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m~\\AppData\\Local\\Temp/ipykernel_9616/2983723979.py\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      1\u001b[0m \u001b[1;32mimport\u001b[0m \u001b[0mpandas\u001b[0m \u001b[1;32mas\u001b[0m \u001b[0mpd\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m----> 2\u001b[1;33m \u001b[0mtitle\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mpd\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mread_excel\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m\"e://Users//10.09.xlsx\"\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m      3\u001b[0m \u001b[0mtitle\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mhead\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
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       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>416</th>\n",
       "      <td>피나다</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "..     ...  ..\n",
       "414      산   8\n",
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    "    for k in range(len(abd['파일명'][abd['한국어']==i])):\n",
    "                            home = 'd://sign//test//' + str(list_a['한국어'][i]) + '//' + str(k) + '//'\n",
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    "    a = 'd://sign//test//' + str(list_a['한국어'][k])  # 동영상 이름 \n",
    "    os.mkdir(a)\n",
    "    for i in range(list_a['횟수'][k]):\n",
    "        b= 'd://sign//test//' + str(list_a['한국어'][k]) + '//' + str(i)\n",
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    "    for i in range(list_a['횟수'][k]):\n",
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    "#관련코드 \n",
    "# 정답데이터 라벨링 하기 \n",
    "label_map = {label:num for num, label in enumerate(actions)} # enumerate-> 0 부터 순서대로 나타내 주는 것 "
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    "######### 동영상 에서 numpy추출하기 \n",
    "##1해정씨 이 코드 마무리 구현하고, 코드정리 부탁합니당~ \n",
    "\n",
    "import cv2\n",
    "import os\n",
    "  \n",
    "# Read the video from specified path\n",
    "\n",
    "    if \n",
    "    cam = cv2.VideoCapture(videos)\n",
    "    with mp_holistic.Holistic(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic:\n",
    "    # 동영상 프레임으로 만들기 \n",
    "\n",
    "    i = 0\n",
    "        while (True):\n",
    "        \n",
    "            # reading from frame\n",
    "            ret,frame = cam.read()\n",
    "            if ret:\n",
    "\n",
    "                image, results = mediapipe_detection(frame, holistic)  # frame에 있는 점들을 추적하여 result에 넣는다. \n",
    "\n",
    "\n",
    "                keypoints = extract_keypoints(results)\n",
    "\n",
    "                for i in list_a['한국어']:\n",
    "    for k in range(len(abd['파일명'][abd['한국어']==i])):\n",
    "                            home = 'd://sign//test//' + str(list_a['한국어'][i]) + '//' + str(k) + '//'\n",
    "            else:\n",
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    "#남휘언니 _ 동영상 경로 설정 하기 \n",
    "## \n",
    "for k in range(1,1000): # 동영상 개수 \n",
    "    a = 'C://Users//User//sign//test//'+str(exceldata['meaning'])  # 동영상 이름 \n",
    "    os.mkdir(a)  \n",
    "    \n",
    "    ## 동영상 경로설정 \n",
    "    ## 위 1000개의 동영상의 경로를 출력하라. \n",
    "    ## 예시 \"C://Users//User//sign//수어 데이터셋//KETI_SL_0000000020.avi\"\n",
    "    if \n",
    "    videos = KETI_SL_000000 + str(k) "
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    "for k in range(1, 20):\n",
    "    videos = \"KETI_SL_\" + str(k).zfill(7)\n",
    "    print(videos)"
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   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Collecting openpyxl\n",
      "  Downloading openpyxl-3.0.9-py2.py3-none-any.whl (242 kB)\n",
      "Collecting et-xmlfile\n",
      "  Downloading et_xmlfile-1.1.0-py3-none-any.whl (4.7 kB)\n",
      "Installing collected packages: et-xmlfile, openpyxl\n",
      "Successfully installed et-xmlfile-1.1.0 openpyxl-3.0.9\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#!pip install pandas\n",
    "!pip install openpyxl"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import cv2\n",
    "import sys\n",
    "import time\n",
    "from PIL import Image\n",
    "from PIL import ImageDraw\n",
    "from PIL import ImageFont\n",
    "import numpy as np\n",
    "import platform\n",
    "\n",
    "# 한글 출력하는 함수 만들기 \n",
    "def cv2_draw_label(image, text, point):\n",
    "    x, y = point\n",
    "    x, y = int(x), int(y)\n",
    "    pil_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))\n",
    "    font = 'malgun.ttf' \n",
    "    draw = ImageDraw.Draw(pil_image)\n",
    "    try:\n",
    "        imageFont = ImageFont.truetype(font, 15) #글자크기 \n",
    "    except:\n",
    "        imageFont = ImageFont.load_default()\n",
    "    draw.text((x, y), text, font=imageFont, fill=(0, 0, 255))  # 글자 색깔 \n",
    "    image = cv2.cvtColor(np.array(pil_image), cv2.COLOR_RGB2BGR)\n",
    "\n",
    "    return image\n",
    "\n",
    "#비디오 녹화 시작 \n",
    "cap = cv2.VideoCapture(0)\n",
    "# Set mediapipe model \n",
    "\n",
    "\n",
    "with mp_holistic.Holistic(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic:\n",
    "\n",
    "    for action in actions:\n",
    "        for sequence in range(start_folder, start_folder+no_sequences):\n",
    "            for frame_num in range(sequence_length):\n",
    "\n",
    "\n",
    "                ret, frame = cap.read()\n",
    "\n",
    "\n",
    "                image, results = mediapipe_detection(frame, holistic)\n",
    "\n",
    "\n",
    "                draw_styled_landmarks(image, results)\n",
    "                \n",
    "                if frame_num == 0: \n",
    "               # putText 는 text를 cv창에 바로 입력 해 주지만, 영어만 가능하다. \n",
    "                    cv2.putText(image, 'STARTING COLLECTION', (120,200), \n",
    "                               cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,255, 0), 4, cv2.LINE_AA)\n",
    "                    \n",
    "                    #어디다가 저장하는 몇번째 sequence인지 \n",
    "                    # cv창을 이미지로 변환시켜 한글을 출력하는 함수 적용하기 \n",
    "                    image = cv2_draw_label(image, 'Collecting frames for {} Video Number {}'.format(action, sequence), (15,12))\n",
    "\n",
    "                    cv2.imshow('OpenCV Feed', image)\n",
    "                    cv2.waitKey(500)\n",
    "                else: \n",
    "                    image = cv2_draw_label(image, 'Collecting frames for {} Video Number {}'.format(action, sequence), (15,12))\n",
    "\n",
    "                    cv2.imshow('OpenCV Feed', image)\n",
    "                \n",
    "                # NEW Export keypoints\n",
    "                # 필요한 data 추출한다. \n",
    "                keypoints = extract_keypoints(results)\n",
    "                npy_path = os.path.join(DATA_PATH, action, str(sequence), str(frame_num))\n",
    "                np.save(npy_path, keypoints)\n",
    "\n",
    "                # Break gracefully\n",
    "                # loop가 다 돌면 q를 누르고 종료한다. \n",
    "                if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):\n",
    "                    break\n",
    "                    \n",
    "    cap.release()\n",
    "    cv2.destroyAllWindows()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 동영상 창을 끌 때 실행, 아니면 오류남 \n",
    "# when you want to close the camara \n",
    "\n",
    "cap.release()\n",
    "cv2.destroyAllWindows()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 6. 데이터 라벨링하기 \n",
    "6. Preprocess Data and Create Labels and Features"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 동영상 데이터 라벨링하기\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 다른 액션에 대한 레이블 만들기 \n",
    "# 필요한 데이터 임포트\n",
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "from tensorflow.keras.utils import to_categorical"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 정답데이터 라벨링 하기 \n",
    "label_map = {label:num for num, label in enumerate(actions)} # enumerate-> 0 부터 순서대로 나타내 주는 것 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "label_map"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 파일 불러와서 해당 영상에 대한 정답 데이터 labels에 담기 \n",
    "# labeling actions to labels \n",
    "\n",
    "sequences, labels = [], []\n",
    "for action in actions:\n",
    "    for sequence in np.array(os.listdir(os.path.join(DATA_PATH, action))).astype(int):\n",
    "        window = []\n",
    "        for frame_num in range(sequence_length):\n",
    "            # 데이터 파이썬 파일로 불러오기 \n",
    "            res = np.load(os.path.join(DATA_PATH, action, str(sequence), \"{}.npy\".format(frame_num)))\n",
    "            # 리스트에 append 하기 \n",
    "            window.append(res)\n",
    "        sequences.append(window)\n",
    "        labels.append(label_map[action])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "np.array(sequences).shape\n",
    "# 총 90개의 비디오, 1편 당 30시퀀스 /  # (1662,)키포인트 -> 468*3 + 33*4 + 21*3 + 21*3 각(xyz 즉 세개씩 곱한다.)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "np.array(labels).shape  #(90,) 라벨링한 정답 데이터 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "X = np.array(sequences)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "X.shape\n",
    "#90 channels, 30 frames, 1662 keypoints (68*3 + 33*4 + 21*3 + 21*3)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 원핫인코딩 하기 \n",
    "# one hot encoding \n",
    "y = to_categorical(labels).astype(int)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 데이터 나누기\n",
    "# split data \n",
    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.05) # 5%가 테스트 되겠다"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "y_test.shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# LSTM Neural Network 만들기 \n",
    "\n",
    "Build and Train LSTM Neural Network"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 모델 임포트 \n",
    "\n",
    "from tensorflow.keras.models import Sequential\n",
    "from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense  #LSTM layer 를  쓰겠다.  \n",
    "from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# set call back ( prevent over fitting )\n",
    "log_dir = os.path.join('Logs')\n",
    "tb_callback = TensorBoard(log_dir=log_dir)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 이 타입 쓰는 이유 CNN 과 비교 시 장점 \n",
    "# 미디아 type + LSTM 레이어\n",
    "# 1. Less DaTa Required \n",
    "# 2. Faster To train\n",
    "# 3. Faster Detections "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "model = Sequential()  # 시작 \n",
    "# 30, 1662) 각각의 비디오 30 시퀀스 1662 키포인트\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "model.add(LSTM(64, return_sequences=True, activation='relu', input_shape=(30,1662))) #64 유닛 -> LSTM은 다음 레이어에 sequences가 필요해서 다음 레이어가 있으면 True를 해준다\n",
    "model.add(LSTM(128, return_sequences=True, activation='relu'))\n",
    "model.add(LSTM(64, return_sequences=False, activation='relu'))# 다음은 dense슬라이드라 sequences 필요없어\n",
    "model.add(Dense(64, activation='relu'))\n",
    "model.add(Dense(32, activation='relu'))\n",
    "model.add(Dense(actions.shape[0], activation='softmax')) # ctions.shape[0] -> 3네트워크 유닛 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 아담 그레이드 , 비아너리 -> 바이너리 크로스 / 이건 분류하는 거-> multi class categoty  예측하는 확률을 보여준다. \n",
    "model.compile(optimizer='Adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['categorical_accuracy'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model.fit(X_train, y_train, epochs=2000, callbacks=[tb_callback])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model.summary()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " -  결과보기 \n",
    " - visualize the result of model\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    " cmd 창을 킨다 <br>\n",
    "open cmd  <br>\n",
    "<br>\n",
    "C:\\Users\\User>cd Logs <br>\n",
    "<br>\n",
    "C:\\Users\\User\\Logs>cd Train<br>\n",
    "<br>\n",
    "C:\\Users\\User\\Logs\\train>dir<br>\n",
    "\n",
    "- 파일을 텐서플로우로 실행시킨다. (run the file )\n",
    "C:\\Users\\User\\Logs\\train>tensorboard --logdir=. \n",
    "\n",
    "- 링크를 복사하여 크롬창에 띄운다 ( copy the like and open it at Chrome)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 예측하기 \n",
    "8. Make Predictions"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "res = model.predict(X_test)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "actions[np.argmax(res[4])]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "actions[np.argmax(y_test[4])]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 모델 저장 \n",
    "9. Save Weights"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "model.save('action.h5')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "model.load_weights('action.h5')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 모델 평가 \n",
    "10. Evaluation using Confusion Matrix and Accuracy"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix, accuracy_score"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "yhat = model.predict(X_train)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "ytrue = np.argmax(y_train, axis=1).tolist()\n",
    "yhat = np.argmax(yhat, axis=1).tolist()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "multilabel_confusion_matrix(ytrue, yhat)\n",
    "# 이원교차표 출력 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "accuracy_score(ytrue, yhat)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 실시간 예측하기 \n",
    "11. Test in Real Time"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from scipy import stats"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "colors = [(245,117,16), (117,245,16), (16,117,245)]\n",
    "def prob_viz(res, actions, input_frame, colors):\n",
    "    output_frame = input_frame.copy()\n",
    "    for num, prob in enumerate(res):\n",
    "        cv2.rectangle(output_frame, (0,60+num*40), (int(prob*100), 90+num*40), colors[num], -1)\n",
    "        cv2.putText(output_frame, actions[num], (0, 85+num*40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,255,255), 2, cv2.LINE_AA)\n",
    "        \n",
    "    return output_frame"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "plt.figure(figsize=(18,18))\n",
    "plt.imshow(prob_viz(res, actions, image, colors))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 1. New detection variables #30개 차면 detect 할 수 있게\n",
    "sequence = []\n",
    "sentence = []\n",
    "predictions = []\n",
    "threshold = 0.5\n",
    "\n",
    "cap = cv2.VideoCapture(0)\n",
    "# Set mediapipe model \n",
    "with mp_holistic.Holistic(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic:\n",
    "    while cap.isOpened():\n",
    "\n",
    "        # Read feed\n",
    "        ret, frame = cap.read()\n",
    "\n",
    "        # Make detections\n",
    "        image, results = mediapipe_detection(frame, holistic)\n",
    "        print(results)\n",
    "        \n",
    "        # Draw landmarks\n",
    "        draw_styled_landmarks(image, results)\n",
    "        \n",
    "        # 2. Prediction logic\n",
    "        keypoints = extract_keypoints(results)\n",
    "        sequence.append(keypoints)\n",
    "        sequence = sequence[-30:] #마지막 30프레임\n",
    "        \n",
    "        if len(sequence) == 30: #30개차면 predict한다 \n",
    "            res = model.predict(np.expand_dims(sequence, axis=0))[0] # 2차원을 3차원으로 늘려준다. [0]\n",
    "            print(actions[np.argmax(res)])\n",
    "            predictions.append(np.argmax(res))\n",
    "            \n",
    "            \n",
    "        #3. Viz logic\n",
    "            if np.unique(predictions[-10:])[0]==np.argmax(res): \n",
    "                if res[np.argmax(res)] > threshold: \n",
    "                    \n",
    "                    if len(sentence) > 0: \n",
    "                        if actions[np.argmax(res)] != sentence[-1]:\n",
    "                            sentence.append(actions[np.argmax(res)])\n",
    "                    else:\n",
    "                        sentence.append(actions[np.argmax(res)])\n",
    "\n",
    "            if len(sentence) > 5: \n",
    "                sentence = sentence[-5:]\n",
    "\n",
    "            # Viz probabilities\n",
    "            image = prob_viz(res, actions, image, colors)\n",
    "            \n",
    "        cv2.rectangle(image, (0,0), (640, 40), (245, 117, 16), -1)\n",
    "        cv2.putText(image, ' '.join(sentence), (3,30), \n",
    "                       cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)\n",
    "        \n",
    "        # Show to screen\n",
    "        cv2.imshow('OpenCV Feed', image)\n",
    "\n",
    "        # Break gracefully\n",
    "        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):\n",
    "            break\n",
    "    cap.release()\n",
    "    cv2.destroyAllWindows()"
   ]
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