kinetics数据集

Kinetics数据集是一个大规模的视频动作识别数据集，由斯坦福大学和Google Brain团队合作创建。该数据集包含400个动作类别，每个类别包含超过400个短视频剪辑，总共超过60万个视频片段。这些视频片段均来自YouTube，每个视频长10秒左右，分辨率为240x320。Kinetics数据集是目前最大的视频动作识别数据集之一，可用于训练深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM）等，从而实现视频动作识别和动作检测等任务。

相关问题

kinetics数据集格式转RGBD数据集格式

将Kinetics数据集转换为RGBD数据集格式需要进行以下步骤：

1. 下载Kinetics数据集，并将其解压缩。

2. 安装OpenCV库，用于读取和处理视频帧。

3. 对于每个视频，将其分成RGB和深度图像。可以使用深度相机或者RGB-D相机来获取深度图像。

4. 将RGB和深度图像保存为PNG格式，命名为`rgb_{frame_number}.png`和`depth_{frame_number}.png`。

5. 创建一个`.txt`文件，其中每一行包含视频的路径、帧率和帧数。例如：

path/to/video1.mp4 24 120
path/to/video2.mp4 30 150

6. 将所有的RGB和深度图像以及`.txt`文件放入同一个文件夹中。

7. 运行代码，将Kinetics数据集转换为RGBD数据集格式。以下是一个Python脚本，可以将Kinetics数据集转换为RGBD数据集格式：

import cv2
import os
import numpy as np

input_folder = "path/to/kinetics/dataset"
output_folder = "path/to/rgbd/dataset"

if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)

for root, dirs, files in os.walk(input_folder):
    for file in files:
        if file.endswith(".mp4"):
            video_path = os.path.join(root, file)
            video_name = os.path.splitext(file)[0]
            output_dir = os.path.join(output_folder, video_name)
            if not os.path.exists(output_dir):
                os.makedirs(output_dir)

            cap = cv2.VideoCapture(video_path)
            fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
            num_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

            for i in range(num_frames):
                ret, frame = cap.read()
                if not ret:
                    break

                # Convert frame to grayscale and apply a threshold
                gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                _, threshold_frame = cv2.threshold(gray_frame, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)

                # Split the thresholded frame into RGB and depth images
                depth_frame = np.stack((threshold_frame,)*3, axis=-1)
                rgb_frame = frame

                # Save the RGB and depth images as PNG files
                depth_filename = os.path.join(output_dir, "depth_{}.png".format(i))
                rgb_filename = os.path.join(output_dir, "rgb_{}.png".format(i))
                cv2.imwrite(depth_filename, depth_frame)
                cv2.imwrite(rgb_filename, rgb_frame)

            # Write the video information to a text file
            txt_filename = os.path.join(output_dir, "info.txt")
            with open(txt_filename, "w") as f:
                f.write("{} {} {}".format(video_path, fps, num_frames))

这个脚本将Kinetics数据集中的每个视频转换为RGBD数据集格式，并将其保存在指定的输出文件夹中。

kinetics数据集格式转NTU-RGBD数据集格式

将 Kinetics 数据集转换为 NTU-RGBD 数据集需要进行以下步骤：

1. 下载 Kinetics 数据集和 NTU-RGBD 数据集，并解压缩它们。

2. 安装 Python 和必要的依赖项（如 NumPy、Pandas 和 OpenCV）。

3. 创建一个 Python 脚本，读取 Kinetics 数据集中的所有视频文件并将其转换为 NTU-RGBD 数据集中的格式。以下是一个示例脚本：

import os
import shutil
import numpy as np
import pandas as pd
import cv2

# 设置路径
kinetics_path = '/path/to/kinetics/dataset'
ntu_path = '/path/to/ntu-rgbd/dataset'

# 读取动作类别映射
class_map = pd.read_csv(os.path.join(ntu_path, 'class_map.csv'), index_col=0)

# 创建 NTU-RGBD 数据集目录
if not os.path.exists(ntu_path):
    os.makedirs(ntu_path)

# 遍历 Kinetics 数据集中的所有视频文件
for filename in os.listdir(os.path.join(kinetics_path, 'videos')):
    # 获取动作类别和视频 ID
    class_name, video_id = filename.split('_')[:2]
    class_id = class_map.loc[class_name]['ntu_id']
    
    # 创建输出目录
    output_dir = os.path.join(ntu_path, 'nturgb+d_rgb', 'Skeletons', 'S001', 'C001', 'P001', class_id)
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
    
    # 读取视频文件并提取帧
    cap = cv2.VideoCapture(os.path.join(kinetics_path, 'videos', filename))
    frames = []
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        frame = cv2.resize(frame, (640, 360))
        frames.append(frame)
    
    # 提取帧的关键点
    keypoints = []
    for frame in frames:
        # 使用 OpenPose 提取关键点
        # 这里需要引入 OpenPose 的库
        keypoint = extract_keypoints(frame)
        keypoints.append(keypoint)
    
    # 保存关键点数据
    np.save(os.path.join(output_dir, 'S001C001P001R001A{:03d}.npy'.format(int(video_id))), keypoints)
    
    # 复制 RGB 视频文件到 NTU-RGBD 数据集目录
    shutil.copyfile(os.path.join(kinetics_path, 'videos', filename), os.path.join(ntu_path, 'nturgb+d_rgb', 'avi', 'S001', 'C001', 'P001', class_id, 'A{:03d}.avi'.format(int(video_id))))

4. 运行 Python 脚本，等待转换完成。

5. 完成后，检查 NTU-RGBD 数据集目录，确保格式正确并且所有文件都已转换成功。

需要注意的是，以上示例脚本中使用了 OpenPose 库来提取帧的关键点。如果您没有安装该库，需要先安装并配置环境。另外，由于 Kinetics 数据集和 NTU-RGBD 数据集的标注方式不同，转换后的数据可能存在一定的误差。因此，在使用转换后的数据集进行训练或评估时，需要注意这些差异。