IN-MCA_Scarlata

This is a duplicate of the University project for Natural interaction and affective computing.

Unfortunately i don't have the rights on the videos and csv of the COHFACE dataset, so i invite you to use a dataset of your own, or request the dataset to them.

Here the old readme

Progetto di Interazione Naturale & Modelli di Computazione affettiva

Dipendenze

I moduli possono essere scaricati tramite pip install x

• opencv-python 3.4.1
• numpy 1.14.3-mkl
• matplotlib 2.2.2
• mdp 3.5
• scipy 1.0.1
• pandas 0.22.0

nota: nei collegamenti ci sono i link da cui scaricare i file whl

Uso degli script

1. mettere i file video nella cartella "video"

2. mettere i file csv nella cartella "csv"

3. Mettersi nella cartella dello script e avviarlo su shell

   1. Per usare "hrComparison.py" (hrDynComparison è analogo) andare nella cartella "source" (dopo aver eseguito i primi due passi) e avviare lo script. Il nome dei file devono essere inseriti senza il persorso. Per "interval scale" si intende la scala di tempo delle misurazioni effettuate sul file csv.
      Per esempio, per avviare lo script sul file "data.avi" (già nella cartella video) basta inserire "data.avi", stessa cosa per data.csv.
      Per l'interval scale, se la misurazione è stata effettuata in secondi, inserire "1", se è stata effettuata in millisecondi inserire "1000".
      Nota : usando -d si posso ricevere informazione aggiuntive. python hrComparison.py -d Nota bis: usando -s si salvano le distanze medie nell'apposito file. es. python hrComparison.py -s
   2. per usare gli script "hrFrom__.py" nella cartella "tests", inserire "-v" e il nome del video nella cartella video.
      Per esempio per utilizzare lo script "hrFromHrv.py" sul video "data.avi" inserire il comando python hrFromHrv.py -v data.avi
   3. Per usare lo script hrMeanDistancePlotter.py andare nella cartella "source", inserire "-f" e il nome dei file con i risultati in "source". Per esempio, per utilizzare lo script sul file "resultsVideoHr.csv" inserire il comando python hrMeanDistancePlotter.py -f resultsVideoHr.csv

Esempi di input

hrComparison.py Per fare la misurazione sul video "data.avi", i cui dati sono nel file "data.csv" in cui la misurazione è stata fatta in secondi, i valori da inserire saranno rispettivamente: "data.avi", "data.csv", "1".

Per fare la misurazione sul video "10_1.avi" (altro dataset), i cui dati sono nel file "physio_1.csv" in cui la misurazione è stata fatta in millisecondi, i valori da inserire saranno rispettivamente : "10_1.avi","physio_1.csv", "1000"
Per vedere il plot dei valori hr calcolati (sia dai metodi che dell'hr truth) a fine script, inserire il comando python hrComparison.py -d

Per fare la misurazione sul video data.avi che è nel percorso relativo (da video) \1\3, inserire "1\3\data.avi" su Windows (analogo su Linux con le differenze di path)

v0.0