Update app.py

on zip pour limiter le nombre d'appel au dataset

app.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 #  https://Og2-FoosballAnalytics.hf.space/
-
+import zipfile
 from fastapi import FastAPI, File, Form, UploadFile, HTTPException
 from pathlib import Path
 import os
@@ -533,31 +533,45 @@ async def extract_and_store_frames(file_name: str = Form(...)):
         frames_dir = f"frames/{video_stem}/"
         os.makedirs(frames_dir, exist_ok=True)
 
-        frame_files = []
-        frame_id = 0
-        while True:
-            ret, frame = cap.read()
-            if not ret:
-                break
-
-            frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
-            img = Image.fromarray(frame_rgb).resize(frame_size)
-            frame_filename = f"{frames_dir}{video_stem}_{frame_id}.png"
-            img.save(frame_filename)
-            frame_files.append(frame_filename)
-            frame_id += 1
+        # Créer un fichier ZIP pour stocker toutes les images
+        zip_filename = f"{frames_dir}{video_stem}_frames.zip"
+        with zipfile.ZipFile(zip_filename, "w", zipfile.ZIP_DEFLATED) as zipf:
+            frame_id = 0
+            while True:
+                ret, frame = cap.read()
+                if not ret:
+                    break
+
+                frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
+                img = Image.fromarray(frame_rgb).resize(frame_size)
+
+                # Sauvegarder chaque image temporairement avant de la zipper
+                temp_image_filename = f"{frames_dir}{video_stem}_{frame_id}.png"
+                img.save(temp_image_filename)
+                
+                # Ajouter l'image dans le fichier ZIP
+                zipf.write(temp_image_filename, arcname=f"{video_stem}_{frame_id}.png")
+                
+                # Supprimer l'image temporaire pour libérer de l'espace
+                os.remove(temp_image_filename)
+                
+                frame_id += 1
 
         cap.release()
 
-        # Upload frames to Hugging Face dataset in batch
-        for frame_file in frame_files:
-            api.upload_file(path_or_fileobj=frame_file,
-                            path_in_repo=f"frames/{video_stem}/{Path(frame_file).name}",
+        # Upload du fichier ZIP dans le dataset Hugging Face
+        with open(zip_filename, "rb") as f:
+            api.upload_file(path_or_fileobj=f,
+                            path_in_repo=f"frames/{video_stem}_frames.zip",
                             repo_id=DATASET_REPO,
                             repo_type="dataset",
                             token=HF_TOKEN)
 
-        return {"status": "success", "message": f"{frame_id} frames extraites et stockées."}
+        # Supprimer le fichier ZIP local après upload
+        os.remove(zip_filename)
+
+        return {"status": "success", "message": f"{frame_id} frames extraites et stockées dans un fichier ZIP."}
+
     except Exception as e:
         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erreur lors de l'extraction des frames : {str(e)}")