refactor(module3): reduce simple demo to one script

module3/README.md

@@ -1,8 +1,7 @@
 # Модуль В: датасет и YOLO
 
-Максимально простой сценарий на один день находится в [SIMPLE.md](SIMPLE.md).
+Максимально простой сценарий находится в [SIMPLE.md](SIMPLE.md). Один
-Он не заменяет полный `module3.py`: там отдельно собраны нарезка видео,
+`simple_module_b.py` показывает YOLO в OpenCV и сам открывает и закрывает захват.
-локальная разметка, обучение через CLI, OpenCV-демо и проверка захвата.
 
 Камера Webots: `/RMC1/arm95/camera_gripper/image_color`. На физическом RMC1 новая
 документация указывает `/RMC1/arm95/svcam/right/image/compressed` с типом

module3/SIMPLE.md

@@ -1,112 +1,45 @@
-# Модуль В: простой вариант
+# Простой модуль В
 
-## 1. Нарезать видео на кадры
+## Кадры
-
-Из корня репозитория:
 
 ```bash
 mkdir -p module3/dataset/raw
 ffmpeg -i video.mp4 -vf fps=2 module3/dataset/raw/frame_%05d.jpg
 ```
 
-Двух кадров в секунду обычно достаточно. Удали смазанные и почти одинаковые
+## Разметка
-кадры. Оставь хотя бы 30–60 нормальных изображений.
-
-## 2. Разметить локально
-
-Один раз установить X-AnyLabeling в отдельное окружение:
 
 ```bash
 python3 -m venv ~/.venvs/xanylabeling
-~/.venvs/xanylabeling/bin/pip install -U uv
+~/.venvs/xanylabeling/bin/pip install "x-anylabeling-cvhub[cpu]"
-~/.venvs/xanylabeling/bin/uv pip install "x-anylabeling-cvhub[cpu]"
+~/.venvs/xanylabeling/bin/xanylabeling module3/dataset/raw --labels module3/dataset/classes.txt --autosave
 ```
 
-Открыть кадры:
+Рамки рисуются клавишей `R`, следующий кадр — `D`. Экспорт: `File -> Export
-
+Annotations -> Export YOLO Annotations -> Detection`. Затем:
-```bash
-~/.venvs/xanylabeling/bin/xanylabeling module3/dataset/raw \
-  --labels module3/dataset/classes.txt --autosave
-```
-
-Классы уже лежат в `dataset/classes.txt`:
-
-```text
-hammer
-pliers
-wrench
-```
-
-Нажми `R`, обведи каждый видимый инструмент прямоугольником, выбери класс,
-затем `D` для следующего кадра. После разметки выбери `File -> Export
-Annotations -> Export YOLO Annotations -> Detection`, укажи
-`dataset/classes.txt`. В `dataset/raw/labels` должны появиться TXT-файлы.
-
-Подготовить train/valid/test:
 
 ```bash
 python3 module3/simple_prepare_dataset.py
 ```
 
-Скрипт создаст `module3/training_new` и при повторном запуске пересоздаст только
+## Обучение
-эту папку.
-
-## 3. Обучить через Ultralytics CLI
 
 ```bash
 cd module3
 source .venv/bin/activate
-yolo detect train model=yolo11n.pt data=training_new/data.yaml epochs=30 patience=7 imgsz=512 batch=8 device=0 workers=4 project=training_new/runs name=tools
+yolo detect train model=yolo11n.pt data=training_new/data.yaml epochs=30 patience=7 imgsz=512 batch=8 device=0 project=training_new/runs name=tools exist_ok=True
 cp training_new/runs/tools/weights/best.pt models/latest.pt
 ```
 
-Если не хватает видеопамяти, поменяй только `batch=8` на `batch=4`.
+## Запуск
-
-## 4. Показать работу модели в OpenCV
-
-На тестовых фотографиях:
-
-```bash
-python simple_module_b.py training_new/test/images
-```
-
-На исходном видео:
-
-```bash
-python simple_module_b.py /путь/к/video.mp4
-```
-
-На обычной USB-камере:
-
-```bash
-python simple_module_b.py 0
-```
-
-На изображении будут bounding box, класс и confidence. Результаты также пишутся
-в `logs/simple_module_b.log`. `Q` или `Esc` закрывает окно.
-
-## 5. Открыть и закрыть захват
-
-После запуска симулятора и контроллеров:
 
 ```bash
 source /opt/ros/jazzy/setup.bash
 source ~/ros2_ws/install/setup.bash
-python3 module3/simple_gripper.py
+cd ~/scripts/mvch
+module3/.venv/bin/python module3/simple_module_b.py
 ```
 
-Скрипт сначала открывает захват, по `Enter` закрывает и ещё по `Enter` снова
+Ввод предмета нужен только для показа. Скрипт выводит YOLO в окне OpenCV, через
-открывает. Команды сохраняются в `module3/logs/simple_gripper.log`.
+5 секунд открывает захват, а через 2 секунды закрывает его. Выход — `Q` или
-
+`Esc`.
-Если нужно отдельно показать движение всей руки, используй выданный пример:
-
-```bash
-ros2 launch ar_webots_fms_ros2 moveit_api_example.launch.py
-```
-
-## Что сказать эксперту
-
-«Я нарезал видео на кадры, разметил три класса bounding box-ами, разделил
-датасет на train/valid/test и обучил YOLO11n через Ultralytics CLI. В OpenCV
-показываю класс, confidence и bounding box. Управление захватом отправляет ROS 2
-команду контроллеру RMC1, а события выводятся в терминал и сохраняются в лог».

module3/simple_gripper.py

@@ -1,72 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-from datetime import datetime
-from pathlib import Path
-import time
-
-import rclpy
-from builtin_interfaces.msg import Duration
-from control_msgs.action import GripperCommand
-from rclpy.action import ActionClient
-from rclpy.node import Node
-from trajectory_msgs.msg import JointTrajectory, JointTrajectoryPoint
-
-
-ACTION = "/RMC1/arm95/gripper_controller/gripper_cmd"
-TOPIC = "/RMC1/arm95/gripper_trajectory_controller/joint_trajectory"
-HERE = Path(__file__).resolve().parent
-
-
-class Gripper(Node):
-    def __init__(self):
-        super().__init__("simple_gripper")
-        self.client = ActionClient(self, GripperCommand, ACTION)
-        self.publisher = self.create_publisher(JointTrajectory, TOPIC, 10)
-
-    def set_state(self, opened):
-        state = "open" if opened else "closed"
-        if self.client.wait_for_server(timeout_sec=2.0):
-            goal = GripperCommand.Goal()
-            goal.command.position = 0.04 if opened else 0.0
-            goal.command.max_effort = 20.0
-            future = self.client.send_goal_async(goal)
-            rclpy.spin_until_future_complete(self, future)
-            handle = future.result()
-            if not handle.accepted:
-                raise RuntimeError("Контроллер отклонил команду")
-            result = handle.get_result_async()
-            rclpy.spin_until_future_complete(self, result)
-        else:
-            message = JointTrajectory()
-            message.joint_names = ["left_joint", "right_joint"]
-            point = JointTrajectoryPoint()
-            value = 0.04 if opened else 0.0213
-            point.positions = [value, value]
-            point.time_from_start = Duration(sec=1)
-            message.points = [point]
-            for _ in range(5):
-                self.publisher.publish(message)
-                rclpy.spin_once(self, timeout_sec=0.1)
-
-        line = f"{datetime.now().isoformat(timespec='seconds')} | gripper={state}"
-        print(line)
-        with (HERE / "logs/simple_gripper.log").open("a", encoding="utf-8") as log:
-            log.write(line + "\n")
-        time.sleep(1)
-
-
-def main():
-    rclpy.init()
-    node = Gripper()
-    try:
-        node.set_state(True)
-        input("Захват открыт. Enter — закрыть: ")
-        node.set_state(False)
-        input("Захват закрыт. Enter — снова открыть: ")
-        node.set_state(True)
-    finally:
-        node.destroy_node()
-        rclpy.shutdown()
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

module3/simple_module_b.py

@@ -1,60 +1,76 @@
 #!/usr/bin/env python3
-import argparse
+import time
-from datetime import datetime
 from pathlib import Path
 
 import cv2
+import rclpy
+from control_msgs.action import GripperCommand
+from cv_bridge import CvBridge
+from rclpy.action import ActionClient
+from rclpy.node import Node
+from rclpy.qos import qos_profile_sensor_data
+from sensor_msgs.msg import Image
 from ultralytics import YOLO
 
 
 HERE = Path(__file__).resolve().parent
+CAMERA = "/RMC1/arm95/camera_gripper/image_color"
+GRIPPER = "/RMC1/arm95/gripper_controller/gripper_cmd"
+
+
+class Demo(Node):
+    def __init__(self):
+        super().__init__("simple_module_b")
+        self.model = YOLO(str(HERE / "models/latest.pt"))
+        self.bridge = CvBridge()
+        self.gripper = ActionClient(self, GripperCommand, GRIPPER)
+        self.gripper.wait_for_server()
+        self.create_subscription(Image, CAMERA, self.on_image, qos_profile_sensor_data)
+        self.started = None
+        self.opened = False
+        self.closed = False
+
+    def move_gripper(self, position):
+        goal = GripperCommand.Goal()
+        goal.command.position = position
+        goal.command.max_effort = 20.0
+        self.gripper.send_goal_async(goal)
+
+    def on_image(self, message):
+        frame = self.bridge.imgmsg_to_cv2(message, "bgr8")
+        result = self.model(frame, conf=0.25, verbose=False)[0]
+
+        if self.started is None:
+            self.started = time.monotonic()
+        elapsed = time.monotonic() - self.started
+
+        if elapsed >= 5 and not self.opened:
+            self.move_gripper(0.04)
+            self.opened = True
+            print("Захват открыт")
+        elif elapsed >= 7 and not self.closed:
+            self.move_gripper(0.0)
+            self.closed = True
+            print("Захват закрыт")
+
+        cv2.imshow("YOLO", result.plot())
+        if cv2.waitKey(1) & 0xFF in (ord("q"), 27):
+            rclpy.shutdown()
 
 
 def main():
-    parser = argparse.ArgumentParser()
+    input("Предмет (Кисть, Нож или Резаки): ")
-    parser.add_argument("source", help="Фото, видео, папка с фото или 0 для веб-камеры")
+    rclpy.init()
-    parser.add_argument("--weights", default=str(HERE / "models/latest.pt"))
+    node = Demo()
-    parser.add_argument("--conf", type=float, default=0.25)
+    try:
-    args = parser.parse_args()
+        rclpy.spin(node)
-
+    except KeyboardInterrupt:
-    source = int(args.source) if args.source.isdigit() else args.source
+        pass
-    model = YOLO(args.weights)
+    finally:
-    log_path = HERE / "logs/simple_module_b.log"
+        node.destroy_node()
-    log_path.parent.mkdir(exist_ok=True)
-
-    still_images = False
-    if isinstance(source, str):
-        path = Path(source)
-        still_images = path.is_dir() or path.suffix.lower() in {
-            ".jpg",
-            ".jpeg",
-            ".png",
-            ".bmp",
-            ".webp",
-        }
-
-    with log_path.open("a", encoding="utf-8") as log:
-        results = model.predict(source=source, conf=args.conf, stream=True, verbose=False)
-        for result in results:
-            now = datetime.now().isoformat(timespec="seconds")
-            detections = []
-            if result.boxes is not None:
-                for box in result.boxes:
-                    name = result.names[int(box.cls.item())]
-                    confidence = float(box.conf.item())
-                    detections.append(f"{name} {confidence:.2f}")
-
-            line = f"{now} | {', '.join(detections) if detections else 'ничего не найдено'}"
-            print(line)
-            log.write(line + "\n")
-            log.flush()
-
-            cv2.imshow("YOLO: q или Esc для выхода", result.plot())
-            key = cv2.waitKey(0 if still_images else 1) & 0xFF
-            if key in (ord("q"), 27):
-                break
-
         cv2.destroyAllWindows()
+        if rclpy.ok():
+            rclpy.shutdown()
 
 
 if __name__ == "__main__":