matlab中pck函数用法

在MATLAB中，pck函数是用于计算两个姿态估计结果之间的平均误差的函数。它通常用于评估姿态估计算法的性能。

pck函数的用法如下：

error = pck(groundTruth, prediction, threshold)

其中，`groundTruth`是一个矩阵，每一行表示一个姿态的真实标注，每一列表示一个关键点的坐标。`prediction`也是一个矩阵，每一行表示一个姿态的预测结果，每一列表示一个关键点的坐标。`threshold`是一个阈值，用于判断预测结果是否正确。

pck函数会计算所有关键点在给定阈值下的平均正确率，并返回一个标量值作为平均误差。

相关问题

简述在matlab中编写pck指标的算法流程，并在matlab中编写计算pck指标的程序

PCK指标是一种用于评估人体姿势估计算法性能的指标，它衡量的是算法预测出的关节点与真实关节点的距离误差是否在一个固定的阈值范围内。以下是在Matlab中编写PCK指标算法的基本步骤：

1. 定义阈值范围：通常情况下，PCK指标的阈值范围为关节点间距离的百分比，如0.1，0.2等。

2. 读取预测结果和真实关节点坐标：从文件中读取算法预测的关节点坐标以及真实关节点坐标，并将它们存储为两个矩阵，每个矩阵的每一行表示一个关节点的坐标。

3. 计算每个关节点的误差：对于每个关节点，计算其预测坐标与真实坐标之间的欧几里德距离。

4. 判断误差是否在阈值范围内：对于每个关节点，将其误差与阈值范围进行比较，得到一个二值结果。

5. 统计正确率：将所有关节点的二值结果相加，得到正确匹配的关节点数目，再除以关节点总数，得到PCK指标的正确率。

下面是在Matlab中编写计算PCK指标的程序的示例代码：

% 定义阈值范围
threshold = 0.1;

% 读取预测结果和真实关节点坐标
predicted = load('predicted.txt');
ground_truth = load('ground_truth.txt');

% 计算每个关节点的误差
errors = sqrt(sum((predicted - ground_truth).^2, 2));

% 判断误差是否在阈值范围内
correct = errors <= threshold;

% 统计正确率
accuracy = sum(correct) / size(correct, 1);
fprintf('PCK accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

其中，predicted.txt和ground_truth.txt是存储预测结果和真实关节点坐标的文件，每行表示一个关节点的坐标。程序运行后会输出PCK指标的正确率。

PCK python

PCK指标是指在关键点检测任务中，正确检测到的关键点所占的百分比。它是通过计算预测关键点与真实关键点之间的欧氏距离，并与阈值比较来确定关键点是否被正确检测到。PCK指标的Python实现代码如下：

import numpy as np

def PCK_metric(pred, gt, thr):
    num_imgs, num_points, _ = pred.shape
    results = np.full((num_imgs, num_points), 0, dtype=np.float32)
    for i in range(num_imgs):
        for j in range(num_points):
            distance = cal_distance(pred[i, j, :], gt[i, j, :])
            if distance <= thr:
                results[i, j] = 1
    mean_points = np.mean(results, axis=0)
    mean_all = np.mean(mean_points)
    return mean_points, mean_all