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。