main.py

from Classify_Image import *
from Process_Image import *
from Display_Video import *
from Count_Objects import *
import pandas as pd
import cv2

# zmiana sposobu wyświetlania danych typu float
pd.options.display.float_format = "{:.2f}".format

if __name__ == '__main__':

    path_to_vid = './model/PA_1.avi'
    # wczytanie obrazu
    q = cv2.VideoCapture(path_to_vid)
    data_for_counter = []

    if not q.isOpened():
        print("Error opening video stream or file")
    i = 0
    while q.isOpened():
        ret, frame = q.read()
        i = i + 1
        if (i > 125):
            if ret:
                cv2.imshow('Frame', frame)  # wyświetlamy aktualną klatkę
                lo, tc = ekstrakcja_cech(frame)  # ekstrachujemy cechy
                cff = classify_frame(tc)  # klasyfykujemy obiekty na podstawie ich cech
                data_for_counter.append(cff)
                cv2.waitKey(100)  # opcjonalne spowolnienie
                clear()  # czyścimy widok w konsoli
                # print('\n')
            if i == 2288:
                break
                # pokaz_wiele(lo, 2, listatyt=ile_figur, colmap='winter') # na życzenie pokazujemy wykryte obiekty
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # dodaje możliwość zamknięcia programu wysyłając klawisz q
                break
    count_objects(data_for_counter)
    destroy_vid(q)