Extractor de datos de videos.
Este extractor de datos de videos de lanzamientos de SpaceX es una herramienta diseñada para recopilar información relevante de los videos de lanzamientos de SpaceX disponibles en plataformas como YouTube. El objetivo principal es facilitar el análisis de los lanzamientos de SpaceX mediante la extracción de detalles de los lanzamientos, directamente desde los videos.
Instala las dependencias con:
pip install -r requirements.txtPara ejecutar el programa es necesario tener descargado el video que se quiere analizar y colocarlo en la carpeta videos. Entre mejor la resolucón del video mejor.
Dentro de esta carpeta tienes que modificar el archivo metadata.json. Este archivo es el que lee extractor.py para saber sobre los videos, tiempos y regiones del video que va a analizar. La estructura del objeto JSON es la siguiente:
{
// Identificador del video. puede ser cualquier cosa
"id":"itf-3",
// path del video
"path": "videos/IFT-3.webm",
// recolección de datos cada x cantidad de fotogramas
"recolection_rate":15,
// segundos del video cuando inicia el despegue
"booster_start": 52,
// segundos del video cuando el booster aterriza
"booster_end": 463,
// segundos del video cuando la starship incia
"starship_start": 220,
// segundos del video cuando la starchip atteriza
"starship_end": 568,
// región del video en píxeles donde se encuentran los datos del motor de la starship
"starship_engine_pos": {
"x": 1742,
"y": 912,
"width": 160,
"heigth": 150
},
// región del video en píxeles donde se encuentran la barra de lox de la starship
"starship_lox_pos": {
"x": 1456,
"y": 1004,
"width": 245,
"heigth": 15
},
// región del video en píxeles donde se encuentran la barra de CH4 de la starship
"starship_ch4_pos": {
"x": 1456,
"y": 1034,
"width": 245,
"heigth": 16
},
// región del video en píxeles donde se encuentran los datos de altura de la starship
"starship_altitude_pos": {
"x": 1573,
"y": 945,
"width": 66,
"heigth": 38
},
// región del video en píxeles donde se encuentran los datos de velocidad de la starship
"starship_speed_pos": {
"x": 1544,
"y": 912,
"width": 95,
"heigth": 33
},
// región del video en píxeles donde se encuentran el temporizador
"timer_pos": {
"x": 905,
"y": 951,
"width": 157,
"heigth": 47
},
// región del video en píxeles donde se encuentran los datos del motor del booster
"booster_engine_pos": {
"x": 28,
"y": 913,
"width": 153,
"heigth": 151
},
// región del video en píxeles donde se encuentran los datos de altura del booster
"booster_altitude_pos": {
"x": 390,
"y": 943,
"width": 60,
"heigth": 46
},
// región del video en píxeles donde se encuentran los datos de velocidad del booster
"booster_speed_pos": {
"x": 353,
"y": 911,
"width": 94,
"heigth": 36
},
// región del video en píxeles donde se encuentran la barra de lox del booster
"booster_lox_pos": {
"x": 268,
"y": 1004,
"width": 246,
"heigth": 15
},
// región del video en píxeles donde se encuentran la barra de CH4 del booster
"booster_ch4_pos": {
"x": 268,
"y": 1040,
"width": 246,
"heigth": 15
}
}Una vez descargado el video y configurado el archivo metadata.json, solo sería necesario ejecutar el programa con
python extractor.py
El programa empezará a procesar el video y cuando termine dejará los datos en la carpeta outputs.
Puede encontrar un historial de datos recolectados en la carpeta history. Allí encontrará un archivo .csv para el booster y la starship organizado por misión.
Daniel Rojas @dani0105
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