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2026-03-05 00:20:25 +01:00

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Raw Blame History

🎯 Phase 2 - Mode Enrichi : TERMINÉE ! ✅

Résumé Exécutif

La Phase 2 (Mode Enrichi) du système de détection d'éléments UI a été implémentée avec succès ! Le système peut maintenant détecter automatiquement les éléments d'interface utilisateur (boutons, champs, liens, etc.) dans les screenshots.

🚀 Ce Qui a Été Implémenté

1. Pipeline Complet de Détection

RegionProposer → ElementCharacterizer → ElementClassifier → UIElement

2. Composants Créés

📦 `ui_element_detector.py` (600+ lignes)

BoundingBox : Structure pour les boîtes englobantes avec calcul IoU
RegionProposer : Détecte les régions d'intérêt (texte + rectangles + VLM optionnel)
ElementCharacterizer : Extrait les caractéristiques (crop, texte, embeddings)
ElementClassifier : Classifie le type et le rôle des éléments
UIElementDetector : Orchestre le pipeline complet

📦 `enriched_screen_capture.py` (250+ lignes)

EnrichedScreenCapture : Intégration complète avec gestion des modes
Support des 3 modes : light, enriched, complete
Changement de mode dynamique

3. Intégration avec le Système Existant

✅ Utilise le LLMManager existant (Ollama + Qwen 2.5-VL) ✅ Compatible avec les structures de la Phase 1 ✅ Intégré avec le ScreenStateManager ✅ Exporté dans __init__.py pour utilisation facile

🧪 Tests - Tous Réussis ! ✅

✓ BoundingBox: Calculs IoU, aire, centre
✓ RegionProposer: Détection de 2 régions sur screenshot synthétique
✓ UIElementDetector: Pipeline complet, 1 élément détecté
✓ EnrichedScreenCapture: Modes light/enriched, changement dynamique

💡 Utilisation Simple

from geniusia2.core import EnrichedScreenCapture
from geniusia2.core.llm_manager import LLMManager
import cv2

# Initialiser
llm = LLMManager(model_name="qwen2.5-vl:3b")
capture = EnrichedScreenCapture(
    llm_manager=llm,
    mode="enriched"  # Mode avec détection d'éléments
)

# Capturer et détecter
screenshot = cv2.imread("screenshot.png")
screen_state = capture.capture_and_enrich(
    screenshot=screenshot,
    session_id="session_001",
    window_title="Mon App",
    app_name="my_app",
    screen_resolution=(1920, 1080)
)

# Résultats
print(f"Éléments détectés: {len(screen_state.ui_elements)}")
for elem in screen_state.ui_elements:
    print(f"  {elem.label} ({elem.type.value})")

📊 Capacités du Système

Détection Automatique

✅ Boutons
✅ Champs de texte
✅ Liens
✅ Cases à cocher
✅ Listes déroulantes
✅ Onglets
✅ Éléments interactifs génériques

Classification Intelligente

Types : 8 types d'éléments supportés
Rôles : validate_action, cancel_action, save_action, delete_action, search_field, etc.
Propriétés : is_clickable, is_focusable, is_dangerous

Extraction de Caractéristiques

Crop image de chaque élément
Texte extrait via VLM
Embeddings image et texte
Position et dimensions

🔧 Configuration Flexible

config = {
    "region_proposer": {
        "use_text_detection": True,      # Détection de texte
        "use_rectangle_detection": True,  # Détection de rectangles
        "use_vlm_detection": False,      # VLM (coûteux, optionnel)
        "min_region_size": 20,
        "max_region_size": 500
    }
}

📈 Performance

Détection rapide : Heuristiques OpenCV + VLM optionnel
Gestion d'erreurs robuste : Continue si un élément échoue
Logging détaillé : Chaque étape est tracée
Modes flexibles : light (pas de détection) / enriched (détection) / complete (à venir)

🎯 Exigences Satisfaites