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2.0 KiB
Python
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Abhängigkeiten:
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- pyramids (für den Aufbau der Bildpyramiden)
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- heartrate (zur Berechnung der Herzfrequenz)
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- preprocessing (für die Video-Vorverarbeitung)
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- eulerian (für die Euler'sche Video-Magnifikation)
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- tkinter und constants (für die GUI und Konstantenverwaltung)
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Autor: Roberto Gelsinger
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Datum: 07.12.2023
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Version: Modulversion
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import pyramids
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import heartrate
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import facedetection
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import eulerian
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import tkinter as tk
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from constants import freq_max, freq_min
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def process_video(selected_video_name):
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Verarbeitet ein ausgewähltes Video, um die Herzfrequenz der abgebildeten Person zu ermitteln.
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Dieser Prozess umfasst die Vorverarbeitung des Videos, den Aufbau einer Laplace-Pyramide,
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die Anwendung von FFT-Filterung und Euler'scher Magnifikation, und schließlich die Berechnung
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der Herzfrequenz aus den Video-Daten.
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Args:
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selected_video_name (str): Der Name des zu verarbeitenden Videos.
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Returns:
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None: Die Funktion gibt direkt die berechnete Herzfrequenz auf der Konsole aus.
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# Hier folgt Ihr bisheriger Code für die process_video Funktion
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# Preprocessing phase
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print("Reading + preprocessing video...")
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video_frames, frame_ct, fps = facedetection.read_video("videos/"+selected_video_name)
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# Build Laplacian video pyramid
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print("Building Laplacian video pyramid...")
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lap_video = pyramids.build_video_pyramid(video_frames)
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for i, video in enumerate(lap_video):
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if i == 0 or i == len(lap_video)-1:
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continue
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# Eulerian magnification with temporal FFT filtering
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print("Running FFT and Eulerian magnification...")
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result, fft, frequencies = eulerian.fft_filter(video, freq_min, freq_max, fps)
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lap_video[i] += result
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# Calculate heart rate
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print("Calculating heart rate...")
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heart_rate = heartrate.find_heart_rate(fft, frequencies, freq_min, freq_max)
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# Output heart rate and final video
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print("Heart rate: ", heart_rate, "bpm")
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