几行解析出Action

作者: 溪水清澈
<?php
/* 
 * 把pathinfo第一节解析成action, 
 * 别的依次解析成数组对, 
 * 都添加到$_GET中
 */
$pathinfo = '/act' . ( isset( $_SERVER[ 'PATH_INFO' ] ) ? $_SERVER[ 'PATH_INFO' ] : '' );
preg_match_all( '#/([[:alnum:]])/((?1))#', $pathinfo, $matches );
$_GET = array_merge( $_GET, array_combine( $matches[ 1 ], $matches[ 2 ] );

### 解析 OpenFace 输的 CSV 文件 OpenFace 是一个用于面部行为分析的开源工具,其输的 CSV 文件通常包含大量的面部特征数据。这些数据可以用于进一步的数据处理、机器学习建模或可视化。以下是解析 OpenFace 生成的 CSV 文件的方法。 #### 1. CSV 文件结构 OpenFace 的 CSV 文件通常包含以下内容: - 每一行代表一帧视频中的面部特征。 - 列名描述了每一列的具体含义,例如面部关键点坐标、动作单元(Action Units, AU)强度等。 - 数据可能包括面部姿态(如 yaw、pitch、roll)、关键点位置(如眼睛、鼻子、嘴巴的位置)以及情感识别结果。 #### 2. 使用 Python 解析 CSV 文件 Python 提供了多种库来处理 CSV 文件,例如 `pandas` 和 `csv`。以下是使用 `pandas` 解析 CSV 文件的示例代码: ```python import pandas as pd # 加载 CSV 文件 file_path = "path_to_openface_output.csv" data = pd.read_csv(file_path) # 查看前几行数据 print(data.head()) # 获取所有列名 columns = data.columns.tolist() print("Columns:", columns) # 如果需要选择特定列进行处理 selected_columns = ['frame', 'AU01_r', 'AU02_r', 'gaze_0_x', 'gaze_0_y'] subset_data = data[selected_columns] # 保存子集到新的 CSV 文件 subset_data.to_csv("parsed_subset.csv", index=False) ``` #### 3. 数据预处理 在解析 CSV 文件后,可能需要对数据进行预处理,例如: - 去除缺失值或异常值。 - 归一化数值数据。 - 转换分类变量为数值型变量。 以下是去除缺失值的示例代码: ```python # 去除含有缺失值的行 cleaned_data = data.dropna() # 或者填充缺失值 filled_data = data.fillna(method='ffill') # 前向填充 ``` #### 4. 数据
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