Este proyecto implementa un sistema en Python + OpenCV para la detección y monitoreo de postura en tiempo real utilizando el modelo YOLO11n-pose. El flujo está diseñado para ser interactivo y listo para producción, con interfaz visual, mensajes en pantalla y alertas sonoras/visuales cuando la postura es incorrecta.
- Captura de postura de referencia con cuenta regresiva.
- Panel lateral con carrusel de imágenes (navegable con clic o teclas
a/s). - Botón físico en pantalla para reiniciar la postura de referencia en cualquier momento.
- Advertencias sonoras y visuales cuando se detecta una mala postura.
- Anti-rebote de alertas para evitar repeticiones excesivas.
- Visualización en tiempo real con keypoints del modelo YOLO.
- Diseño adaptable con panel lateral informativo.
Antes de ejecutar el proyecto, asegúrate de tener instalado lo siguiente:
- Python 3.8+
- Librerías: pip install -r requirements.txt
- Windows (para las alertas sonoras con winsound)
En Linux/Mac, la función de beep está protegida con try/except y no genera error.
- Modelo YOLO11n-pose El script descarga el modelo automáticamente si no está en el directorio.
- Clona este repositorio o copia el código: git clone https://github.com/m3tzly/CorrectPosture cd posture-yolo
- Coloca tus imágenes de ejemplo para el carrusel en el mismo directorio del script, nombradas como: 1.jpg, 2.jpg, 3.jpg
Si no existen, se mostrarán placeholders generados por el programa.
- Ejecuta el programa: python CorrectPosture.py
- Teclas:
- q -> Salir
- a -> Imagen anterior del carrusel
- s -> Imagen siguiente del carrusel
- Botones en pantalla:
- Anterior / Siguiente -> Navegar carrusel
- Reiniciar Ref. -A Capturar una nueva postura de referencia
- Pantalla de preparación (15s por defecto): tiempo para colocarse frente a la cámara.
- Cuenta regresiva (3s por defecto) antes de capturar la postura de referencia.
- Captura de referencia: se registran los puntos clave detectados por YOLO.
- Monitoreo en tiempo real:
- Se comparan los keypoints actuales contra la referencia.
- Si hay desviaciones mayores al umbral, se emite una advertencia sonora/visual.
- El panel lateral muestra el estado (correcto/incorrecto) de cabeza, hombros y postura general.
Los parámetros principales se encuentran al inicio del script:
- Umbrales de tolerancia (px): THRESHOLD_GENERAL = 50 THRESHOLD_HOMBRO = 30
- Tiempos (s): TIEMPO_PREPARACION = 15 CUENTA_REGRESIVA_INICIAL = 3 INTERVALO_ADVERTENCIA = 3 INTERVALO_CARRUSEL = 6
- Dimensiones de ventana/panel y colores de la UI.
- CorrectPosture
- CorrectPosture.py
- requirements.txt
- 1.jpg
- 2.jpg
- 3.jpg
- Entrenamiento personalizado con datasets específicos.
Proyecto desarrollado por Metzli Yunnue Domínguez Bautista — Estudiante de Ingeniería de Software