kinetics数据集格式转NTU-RGBD skeleton数据集格式

将Kinetics数据集转换为NTU-RGBD skeleton数据集格式需要进行以下步骤:

1. 下载Kinetics数据集并提取其中的骨骼数据。Kinetics数据集中包含了大量的视频，每个视频都有对应的骨骼数据，可以使用开源的OpenPose等工具提取骨骼数据。

2. 对于每个视频的骨骼数据，根据NTU-RGBD skeleton数据集格式进行处理。NTU-RGBD skeleton数据集格式要求每个视频的骨骼数据存储为一个文本文件，其中每行表示一个骨骼点的坐标和时间戳。每个骨骼点由三个坐标表示，分别是x、y和z坐标，时间戳表示当前骨骼点所在帧的时间戳。

3. 在处理骨骼数据时，需要注意Kinetics数据集和NTU-RGBD skeleton数据集中骨骼点的编号可能不同，需要将Kinetics数据集中的骨骼点编号转换为NTU-RGBD skeleton数据集中的编号。

4. 最后，将处理后的骨骼数据存储为NTU-RGBD skeleton数据集格式的文本文件，并将其用于后续的动作识别任务。

需要注意的是，Kinetics数据集和NTU-RGBD skeleton数据集的骨骼数据格式可能存在细微差别，需要根据具体情况进行适当调整。

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kinetics数据集格式转NTU-RGBD skeleton数据集格式实现代码

以下是将Kinetics数据集格式转换为NTU-RGBD skeleton数据集格式的Python实现代码：

import numpy as np
import os


def parse_kinetics_skeleton_file(file_path):
    """
    解析Kinetics skeleton文件，返回NTU-RGBD skeleton格式的数据
    :param file_path: Kinetics skeleton文件路径
    :return: NTU-RGBD skeleton格式的数据
    """
    with open(file_path, 'r') as f:
        data = f.read().strip().split('\n')
    num_frames = int(data[0])
    frame_data = []
    for i in range(num_frames):
        frame_start = i * 49 + 1
        frame_end = frame_start + 49
        frame = np.zeros((25, 3))
        for j in range(frame_start, frame_end):
            line = data[j].split(' ')
            joint_idx = int(line[0]) - 1
            x, y, z = float(line[1]), float(line[2]), float(line[3])
            frame[joint_idx] = [x, y, z]
        frame_data.append(frame)
    return frame_data


def convert_kinetics_to_ntu_rgb_d(kinetics_data_dir, ntu_rgb_d_data_dir):
    """
    将Kinetics数据集转换为NTU-RGBD skeleton数据集格式
    :param kinetics_data_dir: Kinetics数据集文件夹路径
    :param ntu_rgb_d_data_dir: NTU-RGBD skeleton数据集文件夹路径
    """
    if not os.path.exists(ntu_rgb_d_data_dir):
        os.makedirs(ntu_rgb_d_data_dir)

    for label in os.listdir(kinetics_data_dir):
        kinetics_label_dir = os.path.join(kinetics_data_dir, label)
        ntu_rgb_d_label_dir = os.path.join(ntu_rgb_d_data_dir, label)
        if not os.path.exists(ntu_rgb_d_label_dir):
            os.makedirs(ntu_rgb_d_label_dir)

        for filename in os.listdir(kinetics_label_dir):
            kinetics_file_path = os.path.join(kinetics_label_dir, filename)
            ntu_rgb_d_file_path = os.path.join(ntu_rgb_d_label_dir, filename.replace('.txt', '.skeleton'))
            frame_data = parse_kinetics_skeleton_file(kinetics_file_path)
            np.save(ntu_rgb_d_file_path, frame_data)


# 示例用法
kinetics_data_dir = '/path/to/kinetics/data'
ntu_rgb_d_data_dir = '/path/to/ntu-rgb-d/data'
convert_kinetics_to_ntu_rgb_d(kinetics_data_dir, ntu_rgb_d_data_dir)

其中，`parse_kinetics_skeleton_file`函数用于解析Kinetics数据集中的skeleton文件，返回NTU-RGBD skeleton格式的数据；`convert_kinetics_to_ntu_rgb_d`函数用于将整个Kinetics数据集转换为NTU-RGBD skeleton格式的数据集。具体实现过程为遍历所有Kinetics数据集中的文件并调用`parse_kinetics_skeleton_file`函数进行解析，然后将解析后的数据保存为NTU-RGBD skeleton格式的文件。

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。