VideoAnalysis/ontologyWorking.py

import numpy as np
import requests


def is_ontology_exists(uid: str, url: str) -> bool:
    '''
    Проверяет, существует ли онтология в сервисе.
    @param uid: УИД онтологии.
    @param url: Базовый URL сервиса.
    '''
    list_ontologies = requests.get(url).json()['response']['items']
    for onto in list_ontologies:
        if onto['uid'] == uid:
            return True
    return False


def get_entity_square(results_ndarray_i: np.ndarray) -> float:
    '''
    Получение площади занимаемой области.
    @param results_ndarray_i: Описание местоположения объекта.
    '''
    square = float((results_ndarray_i[2] - results_ndarray_i[0]) *
                   (results_ndarray_i[3] - results_ndarray_i[1]))
    return abs(square)


def get_request_data(entities: dict, results_ndarray: np.ndarray) -> tuple[list, list]:
    '''
    Формирование данных для сервиса онтологий.
    @param entities: Список имён объектов.
    @param results_ndarray: Результат распознавания объектов.
    '''
    classroom = 'classroom'
    object_properties = list()
    data_properties = list()
    for i, entity in enumerate(entities):  # запись в лист имен объектов и присутствие
        if (results_ndarray[:, -1] == i).sum() > 0:  # если объект найден
            object_properties.append({'domain': entity,
                                      'property': 'locatedIn',
                                      'range': classroom})
        else:
            object_properties.append({'domain': entity,
                                      'property': 'notLocatedIn',
                                      'range': classroom})

    for i in range(results_ndarray.shape[0]):
        data_properties.append({'domain': entities[int(results_ndarray[i, 5])],
                                'property': 'hasArea',
                                'value': get_entity_square(results_ndarray[i])})
        data_properties.append({'domain': entities[int(results_ndarray[i, 5])],
                                'property': 'hasConfidence',
                                'value': float(results_ndarray[i, 4])})

    return object_properties, data_properties