import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.io import imread


#Citim baza de date pentru antrenare si testare
df = pd.read_csv('eye_data_lab4.csv')
df_t = pd.read_csv('eye_data_lab4_test.csv')

#pandas.DataFrame.nunique finds the unique elements(lines) of a dataset
df['label'].nunique()

#Print dataframe
print(df.head())

# Eliminam coloana label pentru a ramane doar cu caracterisiticile pozelor
features = df.drop('label', axis=1)
label = df['label']

#convertim tipul de date din panda in ndarray
testFeatures = df_t.to_numpy()

#Extragem dimensiunea matricei de caracteristici
n, m = features.shape

# Construiti si rezolvati problema cmmp utilizand comanda lstqr
lstqr = np.linalg.lstsq(features, label, rcond=None)

i = input('Introduceti o valoare intre 0 si 3: ')

#Afisarea imaginii testate
img = imread(i +'.jpg')
plt.axis("off")
plt.imshow(img,cmap="gray")

print(img.shape)

# Testati clasificatorul, cu alte cuvinte preziceti test_label

if test_label >= 0:
    print('Ochiul este deschis')
else: print('Ochiul este inchis')