clear,clc; load detector.mat [fname,fpath] = uigetfile("*.jpg;*.png;*.png;*.bmp"); path = fullfile(fpath,fname); I = imread(path); imshow(I); ROI = drawrectangle("Label","ROI"); bbox = ROI.Position; Iin = imresize(imcrop(I,bbox),detector.InputSize(1:2)); imshow(Iin); keypoints = detectPose(detector,Iin); J = detector.visualizeKeyPoints(Iin,keypoints); imshow(J);在这段代码后加入判断人体站姿或者坐姿的代码

时间: 2024-03-03 17:50:17 浏览: 15
可以在上述代码的最后加入以下代码来判断人体的姿态: ```matlab nose = keypoints(1, :); lshoulder = keypoints(6, :); rshoulder = keypoints(5, :); lelbow = keypoints(7, :); relbow = keypoints(4, :); lwrist = keypoints(8, :); rwrist = keypoints(3, :); lhip = keypoints(12, :); rhip = keypoints(9, :); lknee = keypoints(13, :); rknee = keypoints(10, :); lankle = keypoints(14, :); rankle = keypoints(11, :); shoulder_width = norm(lshoulder - rshoulder); hip_width = norm(lhip - rhip); knee_distance = norm(lknee - rknee); if nose(2) < lshoulder(2) && nose(2) < rshoulder(2) && shoulder_width > 0.6*hip_width posture = '站姿'; elseif abs(nose(2)-lshoulder(2)) < 0.25*shoulder_width && abs(nose(2)-rshoulder(2)) < 0.25*shoulder_width && lknee(2) > lhip(2) && rknee(2) > rhip(2) && knee_distance < 0.6*hip_width posture = '坐姿'; else posture = '未知姿态'; end disp(posture); ``` 这段代码首先根据人体关键点的坐标位置,计算出肩膀宽度、臀部宽度、膝盖间距等参数,然后根据这些参数和关键点的位置信息,判断人体的姿态是站姿、坐姿还是未知姿态,并将结果输出。

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clear;clc; cetia=0;lf=1.43;lr=3.57;V=60/3.6;m=5760;a=1; %cf对应的af不唯一,取af大于零的时候 ar=0:0.5:10; %根据魔术公式求导得到ar-cr的关系,求的cr,cf a0=1.5999;a1=-0.0048;a2=0.9328;a3=4.0847;a4=44.8338; a6=-0.0076;a7=-0.1807;a8=-0.0026;a9=0.0367; a11=0.0004;a12=-0.0115;a17=0.0009; F_zr=m*9.8*lf/(lf+lr)/1000; C=a0*(5-a)/4; D2=(a1*(F_zr^2)+a2*F_zr)*a; B2=(a3*sin(2*atan(F_zr/a4))/(C*D2))*(2-a); Sh2=a8*F_zr+a9; E2=(a6*F_zr+a7); cr=(1000*C*D2*cos(C*atan(E2*(atan(B2*ar) - B2*ar) + B2*ar)).*(B2 - E2*(B2 - B2./(B2^2*ar.^2 + 1))))./((E2*(atan(B2*ar) - B2*ar) + B2*ar).^2 + 1); cf=(m*V^2*lr*cr)./(cr*(lf+lr)*(lf+lr)-m*V^2*lf); % 已知参数 F_zf=m*9.8*(lr)/(lr+lf)/1000; D1=(a1*(F_zf^2)+a2*F_zf)*a; B1=(a3*sin(2*atan(F_zf/a4))/(C*D1))*(2-a); E1=a6*F_zf+a7; % 定义af-cf函数 f = @(x) (1000*C*D1*cos(C*atan(E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x)).*(B1 - E1*(B1 - B1./(B1^2*x.^2 + 1))))./((E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x).^2 + 1) - cf; % 反求af x = fsolve(@(x) (1000*C*D1*cos(C*atan(E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x)).*(B1 - E1*(B1 - B1./(B1^2*x.^2 + 1))))./((E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x).^2 + 1) - cf,[0 20]); af=x/57;ar1=ar/57; %求得侧偏角和横摆角速度 r=(V*(cetia-af+ar1))/(lf+lr); betia=(lf*(cetia-af)-lf*ar1)/(lf+lr); figure(5); plot(betia,r); axis([-40,40,-40,40]); title('betia-r'); xlabel('betia');ylabel('r'); hold on;报错对于此运算,数组的大小不兼容。 出错 untitled2>@(x)(1000*C*D1*cos(C*atan(E1*(atan(B1*x)-B1*x)+B1*x)).*(B1-E1*(B1-B1./(B1^2*x.^2+1))))./((E1*(atan(B1*x)-B1*x)+B1*x).^2+1)-cf (第 30 行) x = fsolve(@(x) (1000*C*D1*cos(C*atan(E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x)).*(B1 - E1*(B1 - B1./(B1^2*x.^2 + 1))))./((E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x).^2 + 1) - cf,[0 20]); 出错 fsolve (第 264 行) fuser = feval(funfcn{3},x,varargin{:}); 出错 untitled2 (第 30 行) x = fsolve(@(x) (1000*C*D1*cos(C*atan(E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x)).*(B1 - E1*(B1 - B1./(B1^2*x.^2 + 1))))./((E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x).^2 + 1) - cf,[0 20]); 原因: Failure in initial objective function evaluation. FSOLVE cannot continue. 相关文档

clear;clc parentdir = 'F:\data process\fMRI\fmrioutput'; % 定义储存各被试源文件的上级文件夹 cd(parentdir); % 进入这个上级文件夹 allsubjects = dir('sub*');%查找该文件夹下的所有被试 subinfos = numel(allsubjects); for i=1:numel(allsubjects) % 对每个被试进行循环 cursubject = allsubjects(i).name; % 找到当前被试的名字 matlabbatch=cell(1); curWPAT = fullfile(parentdir,cursubject,'WPAT'); curfucout=fullfile('F:\data process\fMRI\fmrioutput',cursubject,'WPAT') matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir = {curfucout}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.scans = cellstr(spm_select('ExtFPList', curWPAT, '^sw*.nii', Inf)) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.units = 'scans'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.RT = 2; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t = 16; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t0 = 8; %% matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.cond = struct('name', {}, 'onset', {}, 'duration', {}, 'tmod', {}, 'pmod', {}, 'orth', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.multi = {'D:\data process\fMRI\onsets\subject(i)_run1.mat'}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.regress = struct('name', {}, 'val', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.tempxx=dir(fullfile(curfucout,'rp*.txt')) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.hpf = 128; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.fact = struct('name', {}, 'levels', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.bases.hrf.derivs = [0 0]; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.volt = 1; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.global = 'None'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mthresh = 0.8; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mask = {''}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.cvi = 'AR(1)'; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.spmmat(1) = cfg_dep('fMRI model specification: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.write_residuals = 0; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.method.Classical = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.spmmat(1) = cfg_dep('Model estimation: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{2}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.name = 'Old'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.weights = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.sessrep = 'none'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.delete = 0; end;怎么改

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