%% Detekcja obiektów w czasie rzeczywistym z użyciem YOLO v4 (MATLAB)
% Ten skrypt wykorzystuje pretrenowany detektor YOLO v4 (Deep Learning Toolbox + Computer Vision Toolbox)
% do wykrywania obiektów w strumieniu wideo z kamery laptopa. Podgląd na żywo można zakończyć, naciskając 'q'.
%
% Kluczowa zmiana: etykiety zamieniamy na string array, a nie na obiekt (categorical).

%% 1. Załaduj pretrenowany detektor YOLO v4
disp("Ładowanie pretrenowanego detektora YOLO v4 (CSPDarkNet53, COCO)...");
detector = yolov4ObjectDetector("csp-darknet53-coco");
disp("Detektor załadowany.");

%% 2. Inicjalizacja kamery
cams = webcamlist;
if isempty(cams)
    error('Nie wykryto żadnej kamery. Sprawdź połączenie i sterowniki.');
end
cam = webcam(1);
% (Opcjonalnie) ustaw rozdzielczość:
% disp(cam.AvailableResolutions);
% cam.Resolution = '640x480';

%% 3. Utwórz okno figure i ustaw obsługę klawisza 'q'
hFig = figure( ...
    'Name', "Detekcja obiektów YOLO v4 – naciśnij 'q', aby zakończyć", ...
    'NumberTitle', 'off', ...
    'KeyPressFcn', @(src, ev) assignin('base','keyPressed', ev.Key) ...
);
assignin('base', 'keyPressed', '');

% Aby uniknąć ponownego tworzenia obrazu w osi, pobierz pierwszą klatkę:
frame0 = snapshot(cam);
hAx    = axes('Parent', hFig);
hImage = imshow(frame0, 'Parent', hAx);
title(hAx, "Trwa detekcja obiektów...");

%% 4. Główna pętla detekcji
disp("Rozpoczynam detekcję YOLO v4. Naciśnij 'q', aby zakończyć.");

while ishandle(hFig)
    % 4.1. Pobierz bieżącą klatkę z kamery
    rgbFrame = snapshot(cam);
    
    % 4.2. Wykonaj detekcję za pomocą detektora YOLO v4
    [bboxes, scores, labelsCat] = detect(detector, rgbFrame, ...
                                         'MiniBatchSize', 1, ...
                                         'Threshold', 0.5);
    % labelsCat jest typu categorical → przekształcamy do string array:
    labelsStr = string(labelsCat);  % np. ["person", "dog", ...]
    
    % 4.3. Przygotuj etykiety (string array typu ["person: 0.87", "dog: 0.65", ...])
    if ~isempty(bboxes)
        % Zaokrąglamy wyniki do dwóch miejsc po przecinku:
        scoresRounded = round(scores, 2);
        % Budujemy string array:
        annotLabels = labelsStr + ": " + string(scoresRounded);
        % annotLabels ma teraz np. ["person: 0.87", "dog: 0.65"]
        
        % Wstawiamy adnotacje:
        rgbFrame = insertObjectAnnotation( ...
            rgbFrame, ...
            'rectangle', ...
            bboxes, ...
            annotLabels, ...       % przekazujemy string array
            'Color', 'magenta', ...
            'FontSize', 12, ...
            'LineWidth', 2 ...
        );
    end
    
    % 4.4. Wyświetl zaktualizowaną klatkę w oknie
    set(hImage, 'CData', rgbFrame);
    drawnow;
    
    % 4.5. Czy naciśnięto 'q'?
    key = evalin('base', 'keyPressed');
    if strcmpi(key, 'q')
        break;
    end
    assignin('base', 'keyPressed', '');
end

%% 5. Zwolnienie zasobów
if ishandle(hFig)
    close(hFig);
end
clear cam;
disp("Zakończono detekcję obiektów przy użyciu YOLO v4.");