product-recognition-demo/recognization/README.md
kiyo9w eca03e0c91
Some checks failed
tests / model-free (pull_request) Has been cancelled
refactor: delete the legacy session model
Two session models shared one process. `/v1/*` and `/v1/stream` are the live
one; `/api/sessions*` and `/api/compare_live_vs_still` were the earlier model,
still constructed on every `create_app()` through `build_legacy_scans` even
though nothing called them. The web client and `stream_client.py` speak only
`/v1`.

Deleted: `observe.py` (ScanService/PerceptionService/PerceptionAdapter),
`yolo_adapter.py` (imported only by the legacy builder), `pipeline.py` and
`test_suite.py` (the old single-image CLI, reachable only from each other),
`test_observe.py` (its Session* tests), the eight legacy route handlers,
`build_legacy_scans` with its two facades, `create_fastapi_app`, and the
`scans` parameter on `create_app`.

`IdentityRankingTests` moved to `test_identity.py` before `test_observe.py` was
deleted: those five ranking rules are the live path's contract, not the legacy
model's. `test_api.py` keeps every `/v1` and WebSocket test.

Verified: 246 tests OK (2 skipped), and a route dump of a freshly built app
shows no `/api/*` path with all nine `/v1` routes and the WebSocket intact.
2026-09-28 17:47:50 +09:00

184 lines
9.3 KiB
Markdown

# 🍡 Dorayaki - Smart Supermarket Shelf AI & Inventory Recognition
Hệ thống nhận diện sản phẩm trên kệ siêu thị và quản lý tồn kho theo kiến trúc **client - server**: mô hình thị giác máy tính (YOLO + Local Feature Matching: SURF/SIFT, ORB, BRISK, Hybrid theo paper *Electronics 2023, 12, 3640*) chạy trong một **recognition server**, còn các client (web, thiết bị chụp ảnh) chỉ gửi khung hình và nhận kết quả.
Server phục vụ **2 chế độ**:
1. **Live (nhận diện thời gian thực)** - camera hoặc video gửi liên tục qua WebSocket, sản phẩm được phát hiện trên từng khung hình, theo dõi (tracking) xuyên khung hình, phân loại một lần cho mỗi sản phẩm và gắn nhãn ngay trên màn hình.
2. **Photo (ảnh tĩnh)** - chụp/upload/chọn ảnh kệ, nhận diện toàn bộ kệ trong một lần, bấm vào từng sản phẩm để xem chi tiết, tồn kho và điểm matching.
---
## 📋 Yêu cầu hệ thống (System Requirements)
- **Hệ điều hành:** Windows 10/11, macOS hoặc Linux.
- **Python:** 3.10 - 3.12 (khuyên dùng 3.11/3.12).
- **Phần cứng:** CPU 4 lõi trở lên, RAM 8GB. GPU không bắt buộc: trên máy M5 đo được CPU nhanh hơn MPS (28ms so với 112ms mỗi khung hình).
---
## 🚀 Cài đặt và chạy
### Bước 1: Chuẩn bị thư mục dự án
Cần có đầy đủ:
- `code/` - mã nguồn server, client web, client mẫu.
- `runs/` - trọng số YOLO đã train (`runs/detect/train/weights/best.pt`).
- `weights/dinov2_vits14_lvd142m.safetensors` - DINOv2 backbone for the identity gallery. Not in Git. See "DINOv2 weights" below.
- `stock/` - catalog `stock.csv` và ảnh mẫu sản phẩm `sku_001` -> `sku_022`.
- `add/` và `image.jpg` - ảnh kệ mẫu để test/demo.
- `requirements.txt`, `requirements-dev.txt`.
### Bước 2: Tạo môi trường ảo
```bash
conda create -n dorayaki python=3.11 -y
conda activate dorayaki
```
hoặc venv:
```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
```
### Bước 3: Cài đặt thư viện
```bash
pip install -r requirements-dev.txt
```
### DINOv2 weights
The identity gallery embeds crops with DINOv2 ViT-S/14 (LVD-142M), Apache-2.0. It loads only a local file and does not contact Hugging Face, including when `YOLO_OFFLINE` is unset. Without the file, gallery identity fails and the server log says the weights are missing.
The pinned file is `model.safetensors` from `timm/vit_small_patch14_dinov2.lvd142m`, sha256 `04d27f3400d059fc0cfd7d17dd1909a75bf3ea8fb3eeb48b97cb99e57ee20081` (~84 MB). Copy a cache you already have; do not fetch one from an unknown URL:
```bash
mkdir -p weights
cp "$HOME/.cache/huggingface/hub/models--timm--vit_small_patch14_dinov2.lvd142m/snapshots/"*/model.safetensors \
weights/dinov2_vits14_lvd142m.safetensors
```
`DORAYAKI_DINOV2_WEIGHTS` overrides that path. A file with any other sha256 is refused.
With the gallery identity backend, enrolled views are embedded into an ignored
`stock-dir/.gallery_cache_<image_size>.npz` feature cache. The cache is reused
only when its key matches the preprocessing version, image size, pinned DINOv2
SHA-256, catalog CSV, enrolled SKU/view order and image bytes; its matrix shape,
numeric finite values and row identities are also checked. A stale or malformed
cache is rebuilt. A cache hit still checks the local model file's SHA-256, and
gallery startup refuses readiness if the pinned weights or usable gallery are
missing. OCR continues on the separate tag worker (`tag_executor`).
(`requirements-dev.txt` = `requirements.txt` + `httpx` cho test.)
### Bước 4: Khởi chạy recognition server
```bash
python code/app.py --port 8080
```
Script có sẵn: `run_app.bat` (Windows) hoặc `./run_app.sh` (Linux/macOS).
Các tham số thường dùng:
| Tham số | Mặc định | Ý nghĩa |
| --- | --- | --- |
| `--host` | `127.0.0.1` | Đổi thành `0.0.0.0` để mở cho máy khác trong LAN (nên đặt `DORAYAKI_API_TOKEN`). |
| `--device` | `cpu` | `cpu`, `mps`, `cuda`, `cuda:0`. |
| `--imgsz` | `640` | Kích thước đầu vào của detector. |
| `--live-method` | `hybrid` | Thuật toán mặc định cho chế độ live. |
| `--max-sessions` | `4` | Số client live đồng thời. |
| `--ssl-certfile` / `--ssl-keyfile` | - | Bật HTTPS (cần cho camera trên điện thoại). |
### Bước 5: Mở ứng dụng
Mở trình duyệt: **http://127.0.0.1:8080** (hoặc `http://127.0.0.1:8080`)
- Tab **Live**: chọn camera (hoặc "Video file…") rồi bấm **Start**. Sản phẩm hiện khung xanh kèm tên và giá khi đã nhận diện chắc chắn; khung vàng "要確認" là trường hợp chưa chắc chắn.
- Tab **Photo**: chọn ảnh mẫu, chụp ảnh hoặc upload ảnh kệ. Nhấn vào sản phẩm để xem chi tiết và bấm **Show matching** để xem các điểm matching.
Camera trên điện thoại chỉ hoạt động khi trang mở bằng **https** hoặc **localhost** (yêu cầu bảo mật của trình duyệt).
---
## 🔌 API (dùng cho client khác)
Server có REST + WebSocket đầy đủ, tài liệu chi tiết trong [`docs/API.md`](docs/API.md). Swagger UI: **http://127.0.0.1:8080/docs**.
Live WebSocket protocol `1` also supports an optional full-resolution crop lane:
clients advertise `capabilities`, then answer per-track `crop_request` messages
from their buffered capture. Clients without the capability are unchanged; wire
examples, byte limits, expiry and errors are in [`docs/API.md`](docs/API.md#websocket-v1stream).
```bash
# Nhận diện một ảnh kệ
curl -X POST --data-binary @image.jpg -H 'Content-Type: image/jpeg' \
'http://127.0.0.1:8080/v1/recognize?classify=true'
# Client live mẫu (camera, video, hoặc pan qua ảnh tĩnh)
python code/stream_client.py --source image.jpg --pan 12 --seconds 20
python code/stream_client.py --source 0 # webcam
```
Bất kỳ client nào gửi được ảnh JPEG đều dùng được: điện thoại, iPad, camera gắn xe đẩy, camera đeo cổ, robot. Giao thức không phụ thuộc trình duyệt.
For the native app demo, `./run-demo-server.sh` uses `stock-lopia` by default,
matching its `image6` replay frame. Pass another stock directory explicitly to
change stores; the script writes ignored local app endpoints and a local token.
---
## 🛠️ Kiểm tra hệ thống (Tests)
From `recognization/`, after `pip install -r requirements.lock` (or `pip install -r requirements-dev.txt`):
```bash
YOLO_OFFLINE=1 YOLO_AUTOINSTALL=false python -m unittest discover -s code -p 'test_*.py' -v
```
That discovers every `code/test_*.py` module. `test_real_model` is included and skipped unless `DORAYAKI_REAL_MODEL=1` (it loads the YOLO weights). CI runs the same command from `.github/workflows/test.yml`.
```bash
YOLO_OFFLINE=1 python code/bench_engine.py # speed measurement, not part of the suite
```
---
## 🌟 Tính năng chính
1. **Nhận diện thời gian thực (Live)**: phát hiện sản phẩm trên từng khung hình, theo dõi xuyên khung hình, phân loại một lần cho mỗi sản phẩm, gắn nhãn tên/giá ngay trên khung hình; hiển thị số khung/giây và độ trễ.
2. **Phát hiện chỗ trống trên kệ (Out-of-Stock)**: khoanh đỏ các vị trí hết hàng kèm ước lượng số lượng thiếu; có bộ lọc ổn định để khung không nhấp nháy.
3. **Nhận diện ảnh tĩnh (Photo)**: nhận diện toàn bộ kệ trong một lần thay vì bấm từng sản phẩm.
4. **Phân loại đa thuật toán**: Hybrid (Paper), SURF/SIFT, ORB, BRISK - đổi được ngay trong lúc chạy.
5. **Trạng thái trung thực**: chỉ hiện tên sản phẩm khi kết quả được chấp nhận; trường hợp mơ hồ hiện "要確認" kèm các ứng viên, không đoán bừa.
6. **Tương tác chi tiết**: bấm vào sản phẩm để xem tên, giá, ngày nhập, hạn sử dụng, tồn kho và điểm matching.
7. **Đa client**: nhiều client kết nối đồng thời, mỗi client có session và tracking riêng.
8. **Đa ngôn ngữ**: Tiếng Anh và Tiếng Nhật.
9. **Gợi ý chất lượng ảnh**: cảnh báo lóa (glare), rung (blur), chụp quá xa.
---
## 📁 Cấu trúc mã nguồn
```
code/
app.py # server: REST /v1 + WebSocket /v1/stream + phục vụ web client
engine.py # RecognitionEngine: detector + matcher + catalog, thread-safe
live.py # LiveSession: tracking, phân loại nền, gắn nhãn, chất lượng ảnh
tracking.py # SessionTracker: ByteTrack với ID riêng cho từng session
detector.py # YOLO detector
feature_matcher.py # SURF/SIFT, ORB, BRISK, Hybrid
identity.py # accepted / ambiguous / unknown / rejected
empty_shelf_detector.py, inventory.py, gallery.py, tags.py, tag_cards.py
stream_client.py # client mẫu (camera / video / pan ảnh tĩnh)
bench_engine.py # đo tốc độ
test_*.py # unittest modules (discover -s code -p 'test_*.py')
web/ # web client (index.html, styles.css, app.js)
docs/API.md # tài liệu API đầy đủ
docs/design-price-tags-and-compliance.md # thiết kế OCR giá, đối chiếu, compliance, mobile
```