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Visualisierung von Transitionen zwischen und auf Webseiten für Usability-Studien mit Eyetracking

Der Datensatz ist erhältlich unter Datensatz.
1. Downloade und entpacke den Datensatz.
2. Füge die Ordner "Dataset_visual_change" und "Dataset_stimuli" des Datensatzes in "dataset/StimuliDiscovery/original_data" ein.
3. Starte die Datei "dataset/StimuliDiscovery/create_data_structure.py".
4. Starte die Datei "dataset/StimuliDiscovery/copyVideos.bat".
5. (Optional) Die Videos in "dataset/StimuliDiscovery/videos" liegen im .webm Format vor und können nach .mp4 konvertiert werden, damit das Video von mehr Browsern unterstützt wird.
  - In der dazugehörigen Arbeit wurden die Videos mit HandBrake mit der Einstellung "Fast 1080p30" konvertiert.
  - Um die Videos mit FFmpeg zu konvertieren, kann "dataset/StimuliDiscovery/transformVideos.bat" verwendet werden.
6. (Optional) Erstelle Vorschaubilder zu den Bildern aus "dataset/StimuliDiscovery/images" (mit gleichem Seitenverhältnis).
7. (Optional) Speichere die Vorschaubilder mit den gleichen Namen in "dataset/StimuliDiscovery/images/thumb".

Wenn der Datensatz erfolgreich transformiert wurde:

Bringe die Software auf einem Server zur Ausführung:
1. Starte http_server_py.py, um einen lokalen Python-Server zu starten (dafür muss Python installiert sein).
2. Öffne die Seite http://localhost:8080 oder http://127.0.0.1:8080 in einem beliebigen Browser.
- Alternativ kann ein anderer Server als der Python-Server verwendet werden, wie z. B. ein Webserver.

About

Code zu der Bachelorarbeit mit dem Namen "Visualisierung von Transitionen zwischen und auf Webseiten für Usability-Studien mit Eyetracking"

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