def compute_analysis(records):
if (len(records)) == 0:
return
video_analysis = VideoAnalysis(records)
st.markdown(get_table_download_link(records), unsafe_allow_html=True)
st.header('Registros de detecciones')
st.dataframe(records)
df = video_analysis.get_complete_class_counts(as_seconds=True)
fig = px.bar(df, x='timestamp', y=df.columns, title='Cantidad de instancias detectadas durante el video')
fig.update_layout(
yaxis=dict(
title=dict(text='instancias'),
),
xaxis=dict(
title=dict(text='segundos'),
rangeslider=dict(
visible=True
),
type="linear"
)
)
st.plotly_chart(
fig)
st.header('Buscar rangos de tiempo donde aparecen un conjunto de clases')
single_class_time_tolerance = st.number_input('Tolerancia de separación de frames (en ms)', min_value=0, step=1000, value=1000)
s1_col1, s1_col2 = st.beta_columns(2)
with s1_col1:
class_selection = st.multiselect('Selecciona las clases que deseas buscar', options=video_analysis.get_unique_classes())
with s1_col2:
ranges = []
if len(class_selection) > 0:
ranges = video_analysis.get_timeranges_with_classes(class_selection, single_class_time_tolerance)
range_table = []
for rng in ranges:
range_table.append({
'Desde': rng[0] / 1000,
'Hasta': rng[1] / 1000
})
st.write('Rangos de tiempo donde aparecen las clases seleccionadas (en segundos)')
st.table(range_table)
instance_counts_selection = {}
st.header('Buscar rangos de tiempo donde aparecen una cantidad especifica de instancias')
instance_count_time_tolerance = st.number_input('Tolerancia de separación de frames (en ms)', min_value=0, step=1000, value=1000, key='instance_tolerance')
s2_col1, s2_col2 = st.beta_columns(2)
with s2_col1:
for classname in video_analysis.get_unique_classes():
instance_counts_selection[classname] = st.number_input(classname, min_value=0, value=0, step=1)
with s2_col2:
clean_selections = {}
for key in instance_counts_selection:
if instance_counts_selection[key] > 0:
clean_selections[key] = int(instance_counts_selection[key])
ranges = []
if len(clean_selections.keys()) > 0:
ranges = video_analysis.get_timeranges_by_instance_counts(clean_selections, instance_count_time_tolerance)
range_table = []
for rng in ranges:
range_table.append({
'Desde': rng[0] / 1000,
'Hasta': rng[1] / 1000
})
st.write('Rangos de tiempo donde aparecen las clases seleccionadas (en segundos)')
st.table(range_table)
