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+import cv2 # utile pour la gestion de la vidéo
+import mediapipe as mp # utile pour gérer la détection de visages
+import json  # utile pour l'exportation en json
+
+face_mesh = mp.solutions.face_mesh.FaceMesh() # on initialise le modèle de détection du visage
+cap = cv2.VideoCapture("video.mp4") # on ouvre la vidéo en mp4 via cv2
+fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # récupère le nombre de fps
+frame_index = 0  # compteur de frames, sert à calculer les timestamps
+data = [] # contiendra tous les landmarks de toutes les frames, vide pour l'instant
+
+while True:       
+    ret, video = cap.read()  # on lit la frame suivante de la vidéo
+    if ret is not True:
+        break  # plus rien à lire, on sort
+    
+    height, width, _ = video.shape  # on récupère les dimensions de la frame
+    result = face_mesh.process(video) # cherche un visage sur la vidéo
+    
+    for facial_landmarks in result.multi_face_landmarks:  # on parcourt le visage
+        xb = []  # utile pour les coordonnées de la boîte englobante
+        yb = []  # utile pour les coordonnées de la boîte englobante
+        
+        for pt in facial_landmarks.landmark: # on parcourt chaque point facial
+            x = int(pt.x * width) # calcul des coordonnées des pixels
+            y = int(pt.y * height) # calcul des coordonnées des pixels
+            xb.append(x)  # on stocke les coordonnées pour calculer la boîte englobante
+            yb.append(y)  # on stocke les coordonnées pour calculer la boîte englobante
+            cv2.circle(video, (x, y), 2, (100, 100, 0), -1) # on dessine un petit cercle sur chaque point du visage
+            
+        cv2.rectangle(video, (min(xb), min(yb)), (max(xb), max(yb)), (0, 255, 0), 2) # boîte englobante verte autour du visage
+        
+        if frame_index % round(fps / 4) == 0:            
+            lm = facial_landmarks.landmark # raccourci pour accéder aux points
+            face_x = lm[1].x * width   # position X du nez dans l'image
+            face_y = lm[1].y * height  # position Y du nez dans l'image
+            
+            centre_x = width  / 2  # centre horizontal de l'image
+            centre_y = height / 2  # centre vertical de l'image
+            
+            head_yaw   = (face_x - centre_x) / centre_x * 90  # rotation gauche/droite
+            head_pitch = (face_y - centre_y) / centre_y * 90  # rotation haut/bas
+            
+            mouth_open  = abs(lm[14].y  - lm[13].y)  * height  # ouverture de la bouche en pixels
+            
+            mouth_width = abs(lm[61].x  - lm[291].x) * width   # largeur de la bouche en pixels (détection du sourire)
+            
+            eye_open    = abs(lm[159].y - lm[145].y) * height  # ouverture de l'oeil gauche en pixels
+
+            face_width  = max(xb) - min(xb)  # largeur du visage en pixels
+            smile = mouth_width > 0.40 * face_width  # sourire si bouche > 40% de la largeur du visage
+            
+            eyes_wide = eye_open > 8  # yeux grands ouverts si ouverture > 8 pixels (surprise)
+
+            if mouth_open > 10:    # bouche ouverte ==> antennes levées symétriquement
+                antenna_angle = 45
+            elif smile:              # sourire ==> antennes en V
+                antenna_angle = 30
+            else:
+                antenna_angle = 0    # neutre ==> antennes baissées
+
+            data.append({
+            "timestamp":  round(frame_index / fps, 1),
+            "mouth_open": round(mouth_open, 2),
+            "antennas":   antenna_angle,
+            "smile":      smile,
+            "eyes_wide":  eyes_wide,  # yeux grands ouverts ou non
+            "head_pitch": round(head_pitch, 2),
+            "head_yaw":   round(head_yaw, 2)
+        })
+            
+    cv2.imshow("Video", video) # on affiche la vidéo
+    cv2.waitKey(1)  # on laisse 1ms à OpenCV pour afficher la frame
+    frame_index = frame_index + 1  # on passe à la frame suivante
+
+with open("results.json", "w") as file:  # on ouvre le fichier en écriture
+    json.dump(data, file, indent=2)  # on écrit les données
+    
+cap.release() # on ferme la vidéo
+cv2.destroyAllWindows() # ferme toutes les fenêtres