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1. Supporting_codes/splitted_json_creation.py
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Crea diversi json (max 10000 immagini l'uno) con le coordinate di tutte le entità (Salva in: contours_N.json)
[LINE 114] Inserire la cartella con le annotazioni semantiche
[LINE 116] json_path deve essere contours.json

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2. Supporting_codes/json_merging.py
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Unisce tutti i json precedentemente creati in uno unico (Salva in: contours.json)
[LINE 6] output_file deve essere contours.json
Nella cartella devono essere presenti solamente i file json creati precedentemente


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3. Supporting_codes/Tissue_contours_creation.py
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Crea il json (che non useremo) con i contorni dei tessuti (Salva in: tissue_contours.json)
[LINE 9] Inserire la cartella con le annotazioni semantiche
[LINE 10] output_json deve essere tissue_contours.json

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4. First_module.py 
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- Estrae i Fourier descriptors dal json (Salva in: /Output_fd/…)
- Estrae i centroidi da ogni cellula (Salva in: /All_centroids/…)
- Dai centroidi estrae le features spaziali (Salva in: /All_centroids/…)
- Effettua il clustering con AgglomerativeClustering (Salva in: /Cluster/…)
[LINE 34] file_path deve essere contours.json

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5. Second_module.py  
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- Genera le immagini desiderate (Salva in: /Training/…)
- Funziona con input in forma di array; il numero di elementi determina il numero di output.
[LINE 449] input della generazione: per ogni classe inserire selected_cluster, selected_numcell, selected_setup
[LINE 492] desired_tissue_percentage deve essere sempre = 100

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Supporting_codes/areas_evaluation.py
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- Calcola il 5° percentile delle aree per impostare il limite in fase generativa
- Filtra i contorni delle Steatosi per ridurre il numero di quelle molto piccole (/Output_fd/fourier_descriptors_steatosisfilt.npy)

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Supporting_codes/Check.py
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- Funzioni di supporto

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Supporting_codes/Number_of_coefficients.py
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- Plotta le distribuzioni del numero di punti del contorno per ogni classe
- Fornisce la media usata nel resample in First_module_def.py