test case record gefixxt und alte facedetect hinzugefügt

code/facedetection2.py

+"""
+Abhängigkeiten:
+- cv2 (OpenCV-Paket)
+- numpy
+
+Autor: Ihr Name
+Datum: Erstellungs- oder Änderungsdatum
+Version: Modulversion
+"""
+
+import cv2
+import numpy as np
+
+faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_alt2.xml")
+
+def read_video(path):
+    """
+    Liest ein Video, erkennt Gesichter und extrahiert Regionen von Interesse (ROIs).
+
+    Diese Funktion nimmt einen Pfad zu einer Videodatei und liest das Video. Während des Lesens erkennt sie
+    Gesichter im Video und extrahiert die ROIs (Gesichtsbereiche), die anschließend in einer Liste von Frames
+    gespeichert werden. Die Frames werden für spätere Verarbeitungsschritte skaliert.
+
+    Args:
+    path (str): Der Pfad zur Videodatei.
+
+    Returns:
+    tuple: Ein Tupel, bestehend aus:
+      - video_frames (list): Eine Liste von Frames, die die ROIs (Gesichtsbereiche) darstellen.
+      - frame_ct (int): Die Anzahl der extrahierten Frames.
+      - fps (int): Die Bildrate (Frames pro Sekunde) des Videos.
+    """
+    cap = cv2.VideoCapture(path)
+    fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
+    video_frames = []
+
+    while cap.isOpened():
+        ret, img = cap.read()
+        if not ret:
+            break
+
+        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+        # Detect faces
+        faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
+    
+        # Extract ROIs and resize
+        for (x, y, w, h) in faces:
+            face_roi = cv2.resize(img[y:y+h, x:x+w], (500, 500))
+            frame = face_roi.astype("float") / 255.0
+            video_frames.append(frame)
+
+    cap.release()
+
+
+        
+    for frame in video_frames:
+        cv2.imshow("frame", frame)
+        cv2.waitKey(20)
+    cv2.destroyAllWindows()
+    return video_frames, len(video_frames), fps

code/main.py

 
 
 current_dir = os.getcwd()
-testcase_excel_file_path = os.path.join(current_dir, 'testing/excel/Testcase_excel_dataset.xlsx')
-testruns_excel_file_path = os.path.join(current_dir, 'testing/excel/Testruns.xlsx')
+testcase_excel_file_path = os.path.join(current_dir, 'code/testing/excel/Testcase_excel_dataset.xlsx')
+testruns_excel_file_path = os.path.join(current_dir, 'code/testing/excel/Testruns.xlsx')
 
 class VideoProcessingApp(tk.Tk):
     def __init__(self):
 
 
     def check_recording_status(self):
-        excel_file_path = 'testing/excel/Testcase_excel_dataset.xlsx'
-        global recording_finished  # Deklarieren Sie die Verwendung der globalen Variable
-        
+        excel_file_path = 'code/testing/excel/Testcase_excel_dataset.xlsx'
+        global recording_finished
+
         if recording_finished_event.is_set():
-            
             recording_finished_event.clear()
             video_name = self.testcase_name_entry.get()
-            length = int(self.video_length_entry.get())  # Hole die Länge des Videos
+            length = int(self.video_length_entry.get())
             pulse = simpledialog.askinteger("Puls", "Bitte geben Sie Ihren Puls ein:")
+
             if pulse is not None:
                 new_video_name = f"{video_name}_{length}_{pulse}.avi"
-                original_video_path = os.path.join('videos', f"{video_name}.avi")
-                new_video_path = os.path.join('videos', new_video_name)
-                os.rename(original_video_path, new_video_path)
-                print(f"Video umbenannt zu {new_video_name}")
-                self.write_to_excel(new_video_name, excel_file_path)
+                original_video_path = os.path.join('code', 'videos', f"{video_name}.avi")
+                new_video_path = os.path.join('code', 'videos', new_video_name)
+
+                if not os.path.exists(original_video_path):
+                    print(f"Datei nicht gefunden: {original_video_path}")
+                    return
+
+                try:
+                    os.rename(original_video_path, new_video_path)
+                    print(f"Video umbenannt zu {new_video_name}")
+                    self.write_to_excel(new_video_name, excel_file_path)
+                except Exception as e:
+                    print(f"Fehler beim Umbenennen der Datei: {e}")
             else:
-                print("recording_finished ist False, warte auf Aufnahmeende")
                 print("Kein Puls eingegeben.")
-        # Planen Sie die nächste Überprüfung
-        
+
         self.after(100, self.check_recording_status)
 
     #ui relateted methods

code/recording.py

     """
 
     
-    output_folder = "videos"
+    output_folder = "code/videos"
     output_file = os.path.join(output_folder, video_name + ".avi")
     frame_rate = testcase_fps