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IC projects repository

Primary LanguageC++

IC

Iremos colocar aqui todos os nossos projetos de IC

Contribuidores

Indice:

Projeto 1

Primeiro projeto onde manipulamos texto, audio e imagens
Relatorio

Bibliotecas Usadas

Todos os ficheiros levam argumentos para poderem ser executados corretamente

Boost 1.78 (https://www.boost.org/)

Incluida na pasta lib, nã havendo assim necessidade de qualquer instalação.

Biblioteca de Audio

AudioFile.h

OpenCV

Criar um ficheiro CMake.txt com este codigo no diretorio do codigo a correr

include(CTest)
enable_testing()

find_package( OpenCV REQUIRED)
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DRIS} )

add_executable(IC-Projects FILENAME.cpp) 

target_link_libraries( ICProjects ${OpenCV_LIBS})

set(CPACK_PROJECT_NAME ${PROJECT_NAME})
set(CPACK_PROJECT_VERSION ${PROJECT_VERSION})
include(CPack)

Substitur o FILENAME pelo nome do ficheiro a executar

Argumentos necessários para cada ficheiro

Começar sempre com

cd build\Debug
  • Ex2: 
    IC-Projects.exe <TextFile> <OutputFile>
  • Ex3: 
    IC-Projects.exe <InputAudio>
  • Ex4: 
    IC-Projects.exe <ImageFile>
  • Ex5: 
    IC-Projects.exe <TextFile> <HistogramFile>
  • Ex6: 
    IC-Projects.exe <AudioFile>
  • Ex7: 
    IC-Projects.exe <ImageFile>
  • Ex8: 
    IC-Projects.exe <AudioFile> <QuantizationFactor>
  • Ex9: 
    IC-Projects.exe <ImageFile> <DivisionFactor>
  • Ex10: 
    IC-Projects.exe <Reference AudioFile> <Quantized AudioFile> <QuantizationFactor>
  • Ex11: 
    IC-Projects.exe <ImageFile> <ImageFile>

Projeto 2

Projeto onde condificamos imagens e audio com base no algoritmo de Golomb
Relatorio

Ficheiros necessarios

Todos os ficheiros levam argumentos para poderem ser executados corretamente

Biblioteca de Audio

AudioFile.h

OpenCV

Criar um ficheiro CMake.txt com este codigo no diretorio do codigo a correr

cmake_minimum_required(VERSION 3.0.0)
project(Project2 VERSION 0.1.0)

include(CTest)
enable_testing()

include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/src)
include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/include)

include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/test)

#AudioFile.h and Boost 1.78
include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/lib)

#OpenCV
find_package( OpenCV REQUIRED )
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )

add_executable(Project2 src/main.cpp src/AudioEncoder.cpp src/AudioEncoder.h src/AudioPredictor.cpp src/AudioPredictor.h src/ImagePredictor.h src/ImagePredictor.cpp src/ImageEncoder.h src/ImageEncoder.cpp)
target_link_libraries( Project2 ${OpenCV_LIBS} )


set(CPACK_PROJECT_NAME ${PROJECT_NAME})
set(CPACK_PROJECT_VERSION ${PROJECT_VERSION})
include(CPack)

Argumentos

  • Audio Encoding: 
    <exe> audio encode <input_file_path> <output_file_path>
  • Audio Decoding: 
    <exe> audio decode <input_file_path> <output_file_path>
  • Image Encoding: 
    <exe> image encode <image_path> <output_file_path> <encoding_format> <predictor> <mode> <quantetization_factor>

Se enconding_format = "lossy" deve escolher um valor para a quantetization_factor.
Se predictor = "linear" deve escolher um valor, de 1 a 7 para o mode.
Ambos o mode e quantetization_factor têm valores predefinidos (1 e 0 respetivamente).

Documentação

Para gerar a documentação:

cd Project2
Doxyfile

Projeto 3

Relatorio

Executaveis

Foram desenvolvidos N executaveis:

FCM

 fcm <language> <context_order> <smoothing_parameter>

Permite o treino de modelos de contexto finito para ficheiros de texto.

De forma a gerar um modelo (de probabilidades) é usado um contador das diversas ocorrencias (contexto, carater), no entanto, ambas usam a mesma estrutura genérica internamente:

 using MODEL = std::map<std::string, std::map<std::string , T>>;

com um datapath:

 Ficheiro de Texto ---> Contador (ocurrencias) [FCModelFactory.h] ---> Modelo (probabilidades) [FCModel.h]

O executavel tem de ser executado com os parametros acima mencionados pois são necessarios para criar um contador inicial, no entato o programa permite fazer o load de um ficheiro com um contador já pre-preeenchido para continuar o treino no entanto este substituirá o contador inicial.

O programa aresenta ainda um menu interno que permite operações sobre contadores/modelos:

  • ler um ficheiro de texto para atualizar os contadores
  • guardar o estado atual dos contadores;
  • fazer o load do estado dos contadores aprtir de um ficheiro
  • criar um modelo de probabilidadeds e guarda-lo num ficheiro (apresenta a entropia do modelo);
  • load de um modelo de probabilidades e calcular a entropia.

Parametros

  • language: a lingua dos ficheiros de texto que serão usados para treinar o modelo, serve apenas como label e portanto é deixado a descriçao do utilzador a correção entre o parametro e os ficheiros efetivamente usados.
  • context_order: número de caracteres que serão usados para contexto.
  • smoothing_parameter: smoothin na fórmula de Lapalce de forma a lidar com a existencia de probabilidades nulas.