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GaitAnalysis — 步態分析系統

專案概述

基於電腦視覺的步態分析桌面應用程式，使用 Webcam / 深度攝影機捕捉人體骨架，進行步態參數分析與跌倒風險評估。

技術棧

• 語言: Python 3.12
• GUI: customtkinter
• 視覺: OpenCV, MediaPipe (骨架追蹤)
• 分析: NumPy, Matplotlib
• 打包: PyInstaller → GaitAnalysis.exe

目錄結構

healthIR/                      # 主要開發目錄 (v2.0 重寫)
├── config.py                  # 全域設定、i18n 載入、CameraType 列舉
├── main.py                    # 程式進入點
├── requirements.txt           # Python 依賴
├── analysis/                  # 步態演算法
│   ├── gait_analyzer.py       # 資料模型 + 抽象基底 (GaitLength, GaitResult...)
│   ├── simple_analyzer.py     # 主力分析器 (GaitBEST 演算法重寫)
│   │   ├── HS/TO 偵測         # 腳踝 AP 軌跡 + Savitzky-Golay + 波峰/波谷
│   │   ├── CalWaterFall       # 瀑布式左右腳比對校正
│   │   └── 真實站立/擺動期    # 從 HS/TO 事件計算，取代硬編碼
│   ├── risk_calculator.py     # 跌倒風險計算
│   └── math_utils.py          # 數學工具函式 (含 cal_waterfall)
├── cloud/                     # 雲端整合
│   ├── line_login.py          # LINE OAuth 2.0 登入 (QR code + token 交換)
│   ├── cloud_service.py       # Firebase Admin SDK (Firestore CRUD)
│   ├── sync_manager.py        # 本地↔雲端同步協調器
│   └── firebase_function/     # Cloud Function (LINE callback 中繼)
│       ├── main.py            #   HTTP trigger: LINE auth → Firestore
│       ├── requirements.txt   #   Python 依賴
│       └── package.json       #   部署腳本
├── app/                       # 應用邏輯
│   ├── app_controller.py      # MVC Controller
│   ├── data_manager.py        # CSV/JSON 匯出
│   ├── patient_manager.py     # 病人 CRUD (JSON 儲存)
│   ├── pdf_generator.py       # PDF 報表產生 (reportlab)
│   └── state_machine.py       # 狀態機
├── camera/                    # 攝影機抽象層 (支援切換)
│   ├── camera_interface.py    # 介面定義 (含 depth 方法)
│   ├── webcam_provider.py     # Webcam 實作
│   └── depth_camera_provider.py # 深度攝影機 (Kinect v2 / Orbbec)
├── skeleton/                  # 骨架追蹤
│   ├── skeleton_tracker.py    # MediaPipe 封裝
│   └── skeleton_data.py       # 骨架資料模型
├── ui/                        # 使用者介面
│   ├── main_window.py         # 主視窗
│   ├── camera_panel.py        # 鏡頭設定 + 方向選擇
│   ├── gait_panel.py          # 步態測量面板
│   └── result_panel.py        # 結果顯示面板
└── assets/locales/
    └── zh_TW.json             # 繁體中文語系

GaitAnalysis/                  # v1.0 原始碼 (保留備份, 不再修改)
LG/                            # 廠商原始資料 (唯讀參考)
├── GaitBEST_Analysis.pdf      # GaitBEST 反編譯分析文件
└── Data(原始檔)/               # 安裝程式與驅動
    ├── GaitBEST/              # GaitBEST 1.02.02 (Unity)
    ├── Noraxon/               # Noraxon MR 3.18
    ├── Zebris/                # Zebris FDM 壓力板
    └── software/              # 公用工具

reference/                     # 參考專案
├── PoseAI/                    # MediaPipe + FastAPI 姿勢分析
└── MoveAgeEye/                # TensorFlow.js MoveNet 平台

分析模組說明

開發指令

# 安裝依賴
pip install -r healthIR/requirements.txt

# 執行開發版本
python healthIR/main.py

# 打包成 exe
pyinstaller --onefile --windowed healthIR/main.py

鏡頭支援

參考專案 (reference/)

PoseAI 摘要

瀏覽器 + FastAPI 後端的人體姿勢分析系統。使用 MediaPipe PoseLandmarker Lite 模型進行 2D 骨架追蹤，支援正面/側面/深蹲三種視角的生物力學指標計算（頭部傾斜、肩膀水平、膝蓋角度等）。具備個人基準線校正與 SQLite 資料庫儲存。

MoveAgeEye 摘要

純前端 AI 人體動作偵測平台（MoveNet Lightning），含兩大模組：

• 動作擺拍遊戲：長者復健—比對使用者與目標姿勢的 10 個關節角度，加權評分
• 脊椎側彎辨識：分析肩膀對稱性、髖部對稱性、脊椎中線偏移、軀幹傾斜，輸出 0-100 風險分數

狀態

• Git 初始化 (2026-07-21)
• 第一次完整 Commit (0ff70c9)
• 推送至 GitHub (Health_Image_Recognition)
• v2.0 開發目錄 healthIR/ 建立 (2026-07-21)
• Phase 1 演算法重寫 (HS/TO, CalWaterFall, 真實站立/擺動/支撐期)
• 鏡頭切換架構 (4 種鏡頭類型 + 步態方向選擇)
• 雲端整合: LINE Login + Firebase Firestore (29b3fc1)
• 桌面端功能補強: 病人管理 + 圖表 + PDF 報表 (86e318d)