为什么把HRNet 姿态估计代码中mpii .py代码中def _get_db（self）注释掉最后生成的pred.mat 是空文件

我不清楚为什么将HRNet姿态估计代码中mpi.py代码中的def _get_db(self)注释掉会导致生成的pred.mat文件为空。但是，根据我的理解，_get_db（）函数是用来读取MPII数据集中的图像和标注信息的。如果这个函数被注释掉，那么在生成预测结果时可能会导致无法正确读取数据集的信息，从而导致生成的pred.mat文件为空。你可以尝试将这个函数恢复，重新运行代码，看看是否能够正确生成预测结果。

相关问题

为什么没有在HRNet的代码中找到hrnet/lib/datasets/mpii_dataset.py文件，这里的mpii_dataset.py是mpii.py吗

HRNet的代码中可能没有hrnet/lib/datasets/mpii_dataset.py这个文件，因为HRNet使用的MPII数据集可能已经被集成到其他的数据集文件中了。mpii.py可能就是HRNet代码中对MPII数据集的文件命名。您可以在HRNet代码的数据集文件夹中查看文件列表，确认是否存在MPII数据集的文件。

HRNet姿态估计网络在mpii 数据集上测试结果pred .mat 如何可视化到图片上

要将HRNet姿态估计网络在MPII数据集上测试结果(pred.mat)可视化到图片上，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要将MPII数据集中的图像和对应的标注文件加载到您的代码中。您可以使用Python中的OpenCV库来读取图像，使用SciPy库的loadmat函数来读取.mat文件。

2. 接下来，您需要将预测结果(pred.mat)加载到您的代码中。

3. 对于每张图像，您需要使用预测结果中的关节点坐标来绘制人体姿态关键点。您可以使用Python中的Matplotlib库来绘制图像和关键点。

4. 最后，您可以将绘制好的图像保存到本地或显示在屏幕上。

以下是可能的Python代码示例：

import cv2
from scipy.io import loadmat
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载MPII数据集中的图像和标注文件
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
anno = loadmat('path/to/annotation.mat')

# 加载预测结果
pred = loadmat('path/to/prediction.mat')

# 获取关节点坐标
keypoints = pred['pred']

# 绘制人体姿态关键点
for i in range(len(keypoints)):
    x, y, visible = keypoints[i]
    if visible:
        cv2.circle(img, (int(x), int(y)), 3, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

这段代码将预测结果中的关节点坐标绘制到MPII数据集中的图像上，并使用Matplotlib库显示结果。您可以根据需要进行修改和扩展。