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- /create_dataset.py
- /collect_imgs.py

collect_imgs.py

@@ -3,22 +3,22 @@ import os
 import cv2
 
 
-DATA_DIR = './data'
-if not os.path.exists(DATA_DIR):
+DATA_DIR = './data' # Rep de stockage
+if not os.path.exists(DATA_DIR): # Création si il n'existe pas
     os.makedirs(DATA_DIR)
 
-nombre_de_classe = 3
-taille_du_dataset= 100
+nombre_de_classe = 3 #Nombre different d'elements que le modèle devra connaitre
+taille_du_dataset= 100 #Nombre d'image d'entrainement pour une classe
 
-cap = cv2.VideoCapture(0)
-for j in range(nombre_de_classe):
+cap = cv2.VideoCapture(0) #On recupere la caméra
+for j in range(nombre_de_classe): # Pour chaque classe je crée un réptoire pour stocker les images 
     if not os.path.exists(os.path.join(DATA_DIR, str(j))):
         os.makedirs(os.path.join(DATA_DIR, str(j)))
 
     print('Collecte image pour la classe {}'.format(j))
 
     done = False
-    while True:
+    while True: #Lancement de la vidéo
         ret, frame = cap.read()
         cv2.putText(frame, 'Appuyez sur Q :)', (100, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.3, (0, 255, 0), 3,
                     cv2.LINE_AA)
@@ -26,7 +26,7 @@ for j in range(nombre_de_classe):
         if cv2.waitKey(25) == ord('q'): 
             break
 
-    counter = 0
+    counter = 0  # si il appuye sur Q alors le programme sauvegarde n frame de la vidéo selon la variable taille_du_dateset
     while counter < taille_du_dataset:
         ret, frame = cap.read()
         cv2.imshow('frame', frame)

create_dataset.py

@@ -6,29 +6,38 @@ import cv2
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 
-mp_hands = mp.solutions.hands
-mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
-mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
+# Initialisation des outils de Mediapipe pour la détection des mains
+mp_hands = mp.solutions.hands  # Module Mediapipe Hands pour la détection des mains
+mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils  # Utilitaire pour dessiner les landmarks des mains
+mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles  # Styles pour afficher les landmarks des mains
 
 hands = mp_hands.Hands(static_image_mode=True, min_detection_confidence=0.3)
 
+# Répertoire contenant les images collectées
 DATA_DIR = './data'
 
-data = []
-labels = []
-for dir_ in os.listdir(DATA_DIR):
-    for img_path in os.listdir(os.path.join(DATA_DIR, dir_)):
-        data_aux = []
+# Initialisation des listes pour stocker les données et les labels
+data = []  # Contiendra les caractéristiques extraites des images
+labels = []  # Contiendra les étiquettes associées aux images
 
-        x_ = []
-        y_ = []
+# Parcours de chaque classe de gestes (répertoires contenant les images)
+for dir_ in os.listdir(DATA_DIR):
+    for img_path in os.listdir(os.path.join(DATA_DIR, dir_)):  # Parcours de toutes les images d'une classe
+        data_aux = []  # Liste temporaire pour stocker les caractéristiques d'une image
+        x_ = []  # Liste pour stocker les coordonnées X des landmarks
+        y_ = []  # Liste pour stocker les coordonnées Y des landmarks
 
+        # Lecture de l'image et conversion en format RGB (Mediapipe nécessite le format RGB)
         img = cv2.imread(os.path.join(DATA_DIR, dir_, img_path))
         img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
+        # Détection de la main dans l'image
         results = hands.process(img_rgb)
+
+        # Vérification si une main a bien été détectée
         if results.multi_hand_landmarks:
             for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
+                # Extraction des coordonnées X et Y de chaque point de repère de la main
                 for i in range(len(hand_landmarks.landmark)):
                     x = hand_landmarks.landmark[i].x
                     y = hand_landmarks.landmark[i].y
@@ -36,12 +45,14 @@ for dir_ in os.listdir(DATA_DIR):
                     x_.append(x)
                     y_.append(y)
 
+                # Normalisation des coordonnées : soustraction du minimum pour centrer les données
                 for i in range(len(hand_landmarks.landmark)):
                     x = hand_landmarks.landmark[i].x
                     y = hand_landmarks.landmark[i].y
-                    data_aux.append(x - min(x_))
-                    data_aux.append(y - min(y_))
+                    data_aux.append(x - min(x_))  # Normalisation X
+                    data_aux.append(y - min(y_))  # Normalisation Y
 
+            # Ajout des caractéristiques extraites et de l'étiquette associée à l'image
             data.append(data_aux)
             labels.append(dir_)