如何用在mpii数据集上预训练好的HRNet人体姿态估计网络识别自定义数据集的图片，不计算损失，不需要ground-truth

要将在MPII数据集上预训练好的HRNet人体姿态估计网络应用于自定义数据集的图片，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要将自定义数据集的图片转换成HRNet网络所需要的输入格式。HRNet网络的输入为一张RGB图像，大小为256x192，且像素值需要减去均值，除以标准差并进行归一化处理。

2. 然后，将转换后的图片输入到HRNet网络中进行推断。推断时，需要关闭网络中的损失计算和反向传播过程，只保留前向传播过程。

3. 推断完成后，HRNet网络将输出一个包含人体姿态信息的热图。每个热图都对应一种姿态关键点，可以通过对热图进行解码，得到对应的姿态关键点坐标。

4. 最后，可以将解码得到的姿态关键点坐标可视化到原始图片上，从而得到自定义数据集图片的姿态估计结果。

需要注意的是，由于没有ground-truth数据，这种方法得到的姿态估计结果可能不太准确。因此，建议在有ground-truth数据的情况下，先fine-tune预训练好的HRNet网络，再进行姿态估计任务。

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如何在mpii 数据集预训练好的HRNet 人体姿态估计网络上测试自定义图片数据，没有标注文件，不计算损失，不需要ground truth ，不计算精度，只想得到最后的输出文件pred.mat

要在MPii数据集预训练好的HRNet人体姿态估计网络上测试自定义图片数据，你需要先进行以下步骤：

1. 安装HRNet代码库和依赖项。

2. 准备自定义图片数据集，将它们放在一个文件夹中。

3. 修改HRNet代码库中的测试文件，以适应你的数据集。具体来说，你需要修改测试文件中的图片路径和输出路径。

4. 运行测试文件，生成输出文件pred.mat。

以下是具体步骤：

1. 安装HRNet代码库和依赖项

要测试HRNet，你需要下载并安装HRNet代码库和依赖项。你可以从GitHub上的HRNet仓库中下载代码。

安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

编译HRNet：

cd lib/models/networks/HRNet
python setup.py develop

2. 准备自定义图片数据集

将你的自定义图片数据集放在一个文件夹中。

3. 修改HRNet代码库中的测试文件

HRNet代码库中的测试文件是`test.py`。你需要修改这个文件，以适应你的数据集。具体来说，你需要修改测试文件中的图片路径和输出路径。

from lib.core.config import config
from lib.models.pose_hrnet import get_pose_net
from lib.datasets import dataset_dict
from lib.utils.utils import create_logger
import torch
import cv2
import os
import numpy as np

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
cfg = config
cfg.merge_from_file('experiments/coco/hrnet/w32_256x192_adam_lr1e-3.yaml')
cfg.TEST.MODEL_FILE = 'models/pytorch/pose_coco/pose_hrnet_w32_256x192.pth'
cfg.freeze()

logger, _, _, _ = create_logger(cfg, cfg.DATASET.TRAIN_SET, 'test')

# 修改以下两行代码，以适应你的数据集
img_path = 'your/image/path.jpg'
output_path = 'your/output/path.mat'

dataset_name = cfg.DATASET.TEST_SET
dataset = dataset_dict[dataset_name](cfg, 'test')
num_classes = dataset.test_num_classes
logger.info('=> {} test dataset has {} images'.format(dataset_name, len(dataset)))

model = get_pose_net(cfg, num_classes)
model.load_state_dict(torch.load(cfg.TEST.MODEL_FILE), strict=False)
model.eval()
model.cuda()

image = cv2.imread(img_path)
with torch.no_grad():
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = dataset.normalize_image(image)
    image = torch.from_numpy(image).unsqueeze(0).cuda()
    outputs = model(image)
    output = outputs[-1].cpu().numpy()

np.save(output_path, output)

logger.info('=> predict done!') 

4. 运行测试文件，生成输出文件pred.mat

运行修改后的测试文件`test.py`，生成输出文件`pred.mat`。

python test.py

生成的`pred.mat`文件将包含HRNet对于输入图片的预测结果。

如何在不需要人工标注的条件下在mpii 数据集预训练好的HRNet 人体姿态估计网络上测试自定义单人图片数据集，，并且生成包含关联点坐标的json 文件

在没有人工标注的条件下，可以使用开源的人体检测库来检测人体并获取center和scale参数，然后将这些参数用于对自定义单人图片数据集进行预处理，以适应HRNet模型的输入尺寸。

同时，还需要使用一个关键点检测算法来预测人体的关键点坐标。这些关键点坐标可以被保存在一个JSON文件中，以便进一步的使用和分析。

以下是一个基本的流程，用于在不需要人工标注的情况下测试自定义单人图片数据集，并生成包含关联点坐标的JSON文件：

1. 使用开源的人体检测库如OpenCV、Detectron2等来检测图像中的人体，并获取center和scale参数；
2. 使用获取的center和scale参数对测试图像进行裁剪和缩放，以适应HRNet模型的输入尺寸；
3. 使用预训练好的HRNet模型对裁剪和缩放后的图像进行关键点检测，并获得关键点坐标；
4. 将关键点坐标保存在一个JSON文件中，以便进一步的使用和分析。

需要注意的是，由于没有进行人工标注，所以关键点的准确性可能会受到一定的影响。如果需要更高的准确性，建议使用有标注的数据集进行训练，或使用其他的自动化标注方法来获取更准确的关键点坐标。