CARIA.2.1

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server-trainer/dataset_generation/Dataset_images_sans_panneaux.py

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+import cv2
+import numpy as np
+import random
+import os
+
+# Taille des images
+size = 60
+# Chemin vers la vidéo et le répertoire de sortie
+video = "server-ia/data/videos/autoroute.mp4"
+dir_images_genere_sans_panneaux = "server-trainer/images/genere_sans_panneaux"
+
+# Nombre total d'images à générer
+nbr_image = 2000
+
+# Création du répertoire de sortie s'il n'existe pas
+if not os.path.isdir(dir_images_genere_sans_panneaux):
+    os.makedirs(dir_images_genere_sans_panneaux)
+    print(f"Répertoire créé : {dir_images_genere_sans_panneaux}")
+
+# Vérification de l'existence de la vidéo
+if not os.path.exists(video):
+    print(f"Vidéo non présente : {video}")
+    quit()
+
+print(f"Vidéo trouvée : {video}")
+
+cap = cv2.VideoCapture(video)
+if not cap.isOpened():
+    print(f"Erreur lors de l'ouverture de la vidéo : {video}")
+    quit()
+
+# Calcul du nombre d'images à générer par frame
+nbr_frame_total = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
+nbr_image_par_frame = int(nbr_image / nbr_frame_total) + 1
+
+print(f"Nombre d'images à générer : {nbr_image}")
+print(f"Nombre d'images à générer par frame : {nbr_image_par_frame}")
+
+id = 0
+
+# Variables pour calculer les dimensions globales
+dimensions = []
+min_w = float('inf')
+max_w = 0
+min_h = float('inf')
+max_h = 0
+
+while True:
+    ret, frame = cap.read()
+    if not ret:
+        print("Fin de la vidéo ou erreur de lecture.")
+        break
+
+    h, w, c = frame.shape
+
+    # Mettre à jour les dimensions minimales et maximales
+    min_w = min(min_w, w)
+    max_w = max(max_w, w)
+    min_h = min(min_h, h)
+    max_h = max(max_h, h)
+
+    # Ajouter les dimensions de la frame
+    dimensions.append((w, h, c))
+
+    for _ in range(nbr_image_par_frame):
+        x = random.randint(0, w - size)
+        y = random.randint(0, h - size)
+        img = frame[y:y + size, x:x + size]
+        
+        # Sauvegarde de l'image
+        img_filename = os.path.join(dir_images_genere_sans_panneaux, f"{id}.png")
+        cv2.imwrite(img_filename, img)
+        id += 1
+        
+        if id >= nbr_image:
+            print(f"Nombre d'images générées atteint : {nbr_image}")
+            break
+    
+    if id >= nbr_image:
+        break
+
+cap.release()
+
+# Affichage du nombre total d'images sauvegardées et de l'emplacement du répertoire
+print(f"Nombre total d'images sauvegardées : {id}")
+print(f"Emplacement des images sauvegardées : {dir_images_genere_sans_panneaux}")
+
+# Calcul des dimensions globales
+average_w = np.mean([w for w, h, c in dimensions])
+average_h = np.mean([h for w, h, c in dimensions])
+
+# Affichage des statistiques globales
+print(f"Dimensions minimales : {min_w}x{min_h}")
+print(f"Dimensions maximales : {max_w}x{max_h}")
+print(f"Dimensions moyennes : {average_w:.2f}x{average_h:.2f}")
+
+print("Libération des ressources et fin du traitement.")