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# 🦾 上肢/手部视觉康复交互训练与定量评估系统 (v2.5)

![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.9+-blue.svg)
![PySide6](https://img.shields.io/badge/GUI-PySide6-green.svg)
![MediaPipe](https://img.shields.io/badge/AI-MediaPipe-orange.svg)
![ECharts](https://img.shields.io/badge/Visualization-ECharts-red.svg)
![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-lightgrey.svg)

本系统是一款**基于计算机视觉（CV）与无标记点动作捕捉技术**的上肢与手部功能康复训练软件。系统无需佩戴任何硬件传感器，仅凭普通 RGB 摄像头即可实现**手部指尖追踪、精细抓握/释放识别、双肩代偿倾斜检测与肘关节角度实时解算**。同时系统集成了**临床级运动学评估算法**，可在训练结束后生成五维雷达图评估报告并支持导出 PDF。

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## ✨ 核心特性与技术亮点

### 1. 🤹 双重AI追踪引擎 (Hand + Pose Parallel Tracking)
- **手部精细追踪 (MediaPipe Hands)**：精准定位食指与拇指指尖，实时计算指尖像素距离。引入**双阈值迟滞（Hysteresis）算法**（闭合阈值 `<40px`，张开阈值 `>70px`），有效解决临界状态下的误触发与抖动问题。
- **人体姿态解算 (MediaPipe Pose)**：实时解算**肘关节三点夹角**（肩-肘-腕）与**双肩倾斜角**（躯干代偿）。

### 2. 🏥 临床级康复状态机控制 (Rehab Logic Control)
- 支持两种训练范式：
  1. **手指触碰范式 (Point Mode)**：适用于上肢粗大运动与空间控制能力重建。
  2. **精细抓握-释放闭环范式 (Pinch-Release Mode)**：要求患者在靶区内完成“捏合抓取”并在离开或生成下一目标前**必须完全张开手指放开**，防止痉挛患者持续握拳代偿。

### 3. ⚠️ 实时代偿告警系统
- 系统设定躯干倾斜阈值（默认 `>12.0°`）。一旦检测到患者出现耸肩、身体侧弯等代偿动作，画幅将弹窗**红框高亮警告**并提示挺直坐姿，引导标准动作模式。

### 4. 📊 运动轨迹分析与 ECharts 5维雷达图报告
- **运动平滑度算法**：基于轨迹点采样与速度标准差（Standard Deviation）量化动作流畅度。
- **多维能力评估**：训练结束后自动触发基于 ECharts 渲染的**5维能力评价模型**（动作精准度、空间达标率、动作平滑度、姿态防代偿、抓握舒张协同性）。
- **一键 PDF 导出**：支持评估报告实时渲染与本地 PDF 文档生成，方便医疗存档。

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## 🛠️ 技术栈 (Tech Stack)

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## 🚀 快速开始

### 1. 环境依赖要求
- **操作系统**：Windows 10/11, macOS, Linux
- **Python 版本**：Python 3.9 及以上
- **硬件要求**：任意内置或外接 USB RGB 摄像头

### 2. 安装依赖库

```bash
pip install numpy opencv-python mediapipe PySide6 PySide6-Addons

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