Update app.py

app.py

@@ -281,8 +281,6 @@ async def run_video_processing(file_path: str):
     # Cette fonction va utiliser l'exécuteur pour éviter de bloquer le thread principal
     loop = asyncio.get_event_loop()
     result = await loop.run_in_executor(executor, predict_video, file_path)
-    # Vous pouvez ici stocker ou traiter les résultats
-    print(result)  # ou enregistrez dans une base de données, etc.
 
 
 def predict_video(video):
@@ -342,11 +340,8 @@ def predict_video(video):
     
     return results
 
-import json
-import numpy as np
-
 def ComputeStatistics(df):
-    # Calculer le nombre de séquences pour chaque statistique
+    # Calculer les statistiques supplémentaires
     goalScore1 = df['top1'].str.startswith("Goal_1").sum()
     goalConceeded = df['top1'].str.startswith("Goal_2").sum()
     totalShots1 = df['top1'].str.startswith("Shot_1").sum()
@@ -355,6 +350,20 @@ def ComputeStatistics(df):
     goal1_5 = df['top1'].str.startswith("Goal_1-5").sum()
     save1 = (df['top1'] == "Block_2-1").sum()  # Compter uniquement si top1 est exactement "Block_2-1"
 
+    # Statistiques supplémentaires
+    totalShots2 = df['top1'].str.startswith("Shot_2").sum()
+    totalGoal2 = df['top1'].str.startswith("Goal_2").sum()
+    totalGoal1 = df['top1'].str.startswith("Goal_1").sum()
+    totalBlock1 = (df['top1'] == "Block_1-1").sum()  # Exact match pour "Block_1-1"
+    totalBlock2 = (df['top1'] == "Block_2-1").sum()  # Exact match pour "Block_2-1"
+
+    # Calcul de la victoire
+    vistory = 1 if totalGoal1 > totalGoal2 else 2
+
+    # Calcul des taux de sauvegarde
+    saveRate1 = totalBlock1 / (totalBlock1 + totalGoal2) if (totalBlock1 + totalGoal2) > 0 else 0
+    saveRate2 = totalBlock2 / (totalBlock2 + totalGoal1) if (totalBlock2 + totalGoal1) > 0 else 0
+
     # Calculer le temps du premier Goal_1
     first_goal1_row = df[df['top1'].str.startswith("Goal_1")].iloc[0] if not df[df['top1'].str.startswith("Goal_1")].empty else None
     timeFirstGoal1 = (1 / 30) * first_goal1_row['start_frame'] if first_goal1_row is not None else None
@@ -372,7 +381,15 @@ def ComputeStatistics(df):
         "goal1_5": goal1_5,
         "save1": save1,
         "timeFirstGoal1": timeFirstGoal1,
-        "convertionRate1": convertionRate1
+        "convertionRate1": convertionRate1,
+        "totalShots2": totalShots2,
+        "totalGoal2": totalGoal2,
+        "totalGoal1": totalGoal1,
+        "totalBlock1": totalBlock1,
+        "totalBlock2": totalBlock2,
+        "vistory": vistory,
+        "saveRate1": saveRate1,
+        "saveRate2": saveRate2
     }
 
     # Convertir les valeurs non compatibles en types natifs avant la sérialisation
@@ -392,63 +409,3 @@ def ComputeStatistics(df):
 
 
 
-
-"""
-def predict_video(video):
-    print("##### predict_video started #####")
-    
-    # Charger les frames de la vidéo
-    frames = load_video(video, offload_to_cpu=True)
-    
-    # Découper les frames en petits segments de 8 frames
-    segment_size = MAX_SEQ_LENGTH
-    total_frames = len(frames)
-    print("total_frames = ", total_frames)
-    segments = []
-
-    for i in range(0, total_frames, segment_size):
-        # Découper un segment de 8 frames (ou moins si c'est la fin de la vidéo)
-        segment = frames[i:i+segment_size]
-        segments.append((i, segment))  # Conserver l'index du début du segment et le segment de frames
-    
-    # Dictionnaire pour stocker les résultats
-    results = []
-    
-    # Analyser chaque segment de 8 frames
-    for start_idx, segment in segments:
-        frame_features = prepare_single_video(segment)
-        probabilities = model.predict(frame_features)[0]
-        
-        # Obtenir le top 5 des classes les plus probables
-        top_5_indices = np.argsort(probabilities)[::-1][:5]
-        top_5_classes = {class_labels[i]: float(probabilities[i]) for i in top_5_indices}
-        
-        # Ajouter les informations du segment dans les résultats
-        result = {
-            "start_frame": start_idx,
-            "end_frame": min(start_idx + segment_size - 1, total_frames - 1),  # Assurer que la frame finale n'excède pas le nombre total de frames
-            "top_5": top_5_classes
-        }
-        print(result)
-        results.append(result)
-    
-    # Sauvegarder le résultat dans un fichier JSON
-    video_file_path = video  # Remplacez par le chemin réel    
-    # Déduire le répertoire et le nom du fichier sans extension
-    output_dir = video_file_path.parent  # Répertoire de la vidéo
-    output_filename = video_file_path.stem  # Nom sans extension de la vidéo
-    # Créer le chemin complet pour le fichier de sortie JSON
-    output_file_path = output_dir / f"{output_filename}.json"
-    # Sauvegarder le résultat dans un fichier JSON
-    with open(output_file_path, "w") as f:
-        json.dump(results, f)
-    print(output_file_path)
-    with open(output_file_path, "r") as file:
-        file_content = file.read()
-        print(file_content)
-
-    
-
-    return results
-""" 
-