coco kpts数据集下载

时间: 2023-10-28 18:07:21 浏览: 141
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coco数据集.zip

要下载COCO kpts数据集，需要先下载COCO图像和标签数据。可以按照以下步骤进行下载： 1. 下载COCO图像数据集：从引用中下载unlabeled2017.zip文件，并将其解压到coco/images/文件夹中。 2. 下载COCO标签数据集：从COCO官网下载annotations_trainval2017.zip文件，并将其解压到coco/文件夹中。 3. 安装COCO API：将Matlab API和Python API添加到默认路径中。 4. 查看COCO图像数据集：使用COCO API中的get_image_names()函数查看coco/images/文件夹下的数据。 下载完成后，就可以使用COCO API和demo来使用COCO kpts数据集了。
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coco2017数据集官网下载

coco2017数据集官网下载的，官网太慢，特上传到百度云盘，约26G左右，包含训练集，测试集，验证集及标签。建议百度网盘会员下载。

coco-kpts数据集如何下载

您可以按照以下步骤下载COCO-KPTS数据集： 1. 首先，您需要访问COCO数据集的官方网站：http://cocodataset.org/#download 2. 在网站上，您可以找到COCO数据集的下载链接。请点击下载链接以获取数据集。 3. 数据集...

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在OpenMV中，image.draw_keypoints(kpts)函数也是用来在图像上绘制特征点的。它需要传入一个特征点列表kpts，其中每个特征点包含了其在图像上的坐标、尺度、方向等信息。函数会将特征点用圆形的形式绘制在图像上，以...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：for k in kpts.keys(): kpts[k] = np.round(np.concatenate(kpts[k], axis=0)) unique_kpts = {} unique_match_idxs = {} for k in kpts.keys(): uniq_kps, uniq_reverse_idxs = torch.unique(torch.from_numpy(kpts[k].astype(np.float32)), dim=0, return_inverse=True) unique_match_idxs[k] = uniq_reverse_idxs unique_kpts[k] = uniq_kps.numpy() with h5py.File(f"{feature_dir}/keypoints.h5", mode='w') as f_kp: for k, kpts1 in unique_kpts.items(): f_kp[k] = kpts1 out_match = defaultdict(dict) for k1, group in match_indexes.items(): for k2, m in group.items(): m2 = deepcopy(m) m2[:,0] = unique_match_idxs[k1][m2[:,0]] m2[:,1] = unique_match_idxs[k2][m2[:,1]] mkpts = np.concatenate([unique_kpts[k1][m2[:,0]], unique_kpts[k2][m2[:,1]]], axis=1) unique_idxs_current = get_unique_idxs(torch.from_numpy(mkpts), dim=0) m2_semiclean = m2[unique_idxs_current] unique_idxs_current1 = get_unique_idxs(m2_semiclean[:, 0], dim=0) m2_semiclean = m2_semiclean[unique_idxs_current1] unique_idxs_current2 = get_unique_idxs(m2_semiclean[:, 1], dim=0) m2_semiclean2 = m2_semiclean[unique_idxs_current2] out_match[k1][k2] = m2_semiclean2.numpy() with h5py.File(f"{feature_dir}/matches.h5", mode='w') as f_match: for k1, gr in out_match.items(): group = f_match.require_group(k1) for k2, match in gr.items(): group[k2] = match

kpts[k] = np.round(np.concatenate(kpts[k], axis=0)) # 初始化两个字典 unique_kpts = {} unique_match_idxs = {} # 对于每个图像的关键点进行去重，得到unique_kpts和unique_match_idxs for k in kpts.keys(): ...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def matching_pipeline(matching_model, fnames, index_pairs, feature_dir): cache = {} with h5py.File(f"{feature_dir}/matches_{matching_name}.h5", mode='w') as f_match: for pair_idx in tqdm(index_pairs, desc='Get matched keypoints using matching model'): idx1, idx2 = pair_idx fname1, fname2 = fnames[idx1], fnames[idx2] key1, key2 = fname1.split('/')[-1], fname2.split('/')[-1] mkpts1, mkpts2, num_sg_matches = matching_inference(matching_model, fname1, fname2, cache) group = f_match.require_group(key1) if num_sg_matches >= n_matches: data = np.concatenate([mkpts1, mkpts2], axis=1) # data = np.vstack(list({tuple(row) for row in np.concatenate([mkpts1, mkpts2], axis=1).astype(np.int32)})).astype(np.float32) group.create_dataset(key2, data=data) kpts = defaultdict(list) total_kpts = defaultdict(int) match_indexes = defaultdict(dict) with h5py.File(f"{feature_dir}/matches_{matching_name}.h5", mode='r') as f_match: for k1 in f_match.keys(): group = f_match[k1] for k2 in group.keys(): matches = group[k2][...] total_kpts[k1] kpts[k1].append(matches[:, :2]) kpts[k2].append(matches[:, 2:]) current_match = torch.arange(len(matches)).reshape(-1, 1).repeat(1, 2) current_match[:, 0] += total_kpts[k1] current_match[:, 1] += total_kpts[k2] total_kpts[k1] += len(matches) total_kpts[k2] += len(matches) match_indexes[k1][k2] = current_match

group.create_dataset(key2, data=data) # 在名为key1的组中创建名为key2的数据集，并将匹配点坐标数据写入其中 kpts = defaultdict(list) # 定义一个默认字典，用于保存匹配点坐标 total_kpts = defaultdict...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：valid_matches = matches > -1 mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32) mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32)

这句代码根据 valid_matches 数组筛选出有效的关键点 kpts1，并将其转换为 np.float32 类型，并将结果保存到 mkpts1 变量中。这里使用了数组的布尔索引，即使用布尔类型数组作为下标来获取数组中的元素。...

E:\AI\live_mocap-master\tmp\kpts3ds_mengnan.pkl查看这个文件

要查看E:\AI\live_mocap-master\tmp\kpts3ds_mengnan.pkl文件中保存的Python对象内容，你可以使用如下代码： python import pickle # 读取pkl文件 with open("E:/AI/live_mocap-master/tmp/kpts3ds_mengnan.pkl...

with open('tmp/kpts3ds_mengnan.pkl', 'rb') as f: body_keypoints = pickle.load(f)什么意思

这段代码是Python中用于读取二进制文件的语法。其中： - open('tmp/kpts3ds_...在这个例子中，读取的是名为kpts3ds_mengnan.pkl文件，其中包含了一个变量body_keypoints，该变量存储了人体关键点的坐标数据。

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10k.png', cv.IMREAD_ANYDEPTH) img2 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10y.png', cv.IMREAD_ANYDEPTH) # 初始化 AKAZE 探测器 akaze = cv.AKAZE_create() # 使用 AKAZE 查找关键点和描述子 kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(img2, None) # BFMatcher 默认参数 bf = cv.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) # 旋转测试 good_matches = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.75 * n.distance: good_matches.append([m]) # 选择匹配关键点 ref_matched_kpts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]) sensed_matched_kpts = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]) # 计算 homography H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC) # 变换 warped_image = cv.warpPerspective(img2, H, (img2.shape[1], img2.shape[0])) cv.imwrite('D:/junzhi/warped.png', warped_image)代码输出对齐的图像误差较大如何改进，降低误差

要改进对齐图像的误差并降低误差，你可以尝试以下几种方法： 1. 优化特征匹配算法：可以尝试使用其他特征匹配算法替代BFMatcher，例如FLANN匹配器（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）或者使用更...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10k.png', ) img2 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10y.png', ) 初始化 AKAZE 探测器 akaze = cv.AKAZE_create() 使用 SIFT 查找关键点和描述 kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(img2, None) BFMatcher 默认参数 bf = cv.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) 旋转测试 good_matches = [] for m,n in matches: if m.distance < 0.75*n.distance: good_matches.append([m]) 画匹配点 img3 = cv.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good_matches,None,flags=cv.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) #cv.imwrite('matches.png', img3) 选择匹配关键点 ref_matched_kpts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) sensed_matched_kpts = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) 计算 homography H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC,1.0) 变换 warped_image = cv.warpPerspective( img2, H, (img2.shape[1], img2.shape[0])) cv.imwrite('warped.png', warped_image)改进这个程序使变换图像前后位深度一致

H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC, 1.0) # 变换 warped_image = cv.warpPerspective(img2, H, (img1.shape[1], img1.shape[0])) # 确保变换后的图像与原始图像...

调试下面代码 for i in range(kpts1.shape[0]): p1 = tuple(kpts1[i]) p2 = tuple(kpts2[i]) radius = 5 color = (0, 0, 255) thickness = 1 pt_left = (p1[0] - radius, p1[1]) pt_right = (p1[0] + radius, p1[1]) pt_top = (p1[0], p1[1] - radius) pt_bottom = (p1[0], p1[1] + radius) pt_left_2 = (p2[0] - radius, p2[1]) pt_right_2 = (p2[0] + radius, p2[1]) pt_top_2 = (p2[0], p2[1] - radius) pt_bottom_2 = (p2[0], p2[1] + radius) # cv2.circle(show, p1, radius, color, thickness, lineType=cv2.LINE_AA) # 圆点 # cv2.circle(show, p2, radius, color, thickness, lineType=cv2.LINE_AA) cv2.line(img1, pt_left, pt_right, color, thickness) # 十字 cv2.line(img1, pt_top, pt_bottom, color, thickness) cv2.line(img2, pt_left_2, pt_right_2, color, thickness) cv2.line(img2, pt_top_2, pt_bottom_2, color, thickness)

为了调试这段代码，你可以首先检查 kpts1 和 kpts2 的形状是否正确，并打印它们的值，以确保它们包含期望的数据。然后，你可以尝试打印 p1 和 p2 的值，以确保它们是包含两个整数的元组。 如果这些值都正确...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size): # SuperPoint if 'keypoints' not in cache[fname1][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname1][image_size]['img']}) cache[fname1][image_size] = {**cache[fname1][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} if 'keypoints' not in cache[fname2][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname2][image_size]['img']}) cache[fname2][image_size] = {**cache[fname2][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} # SuperGlue with torch.no_grad(): data = { 'image0': cache[fname1][image_size]['img'], 'image1': cache[fname2][image_size]['img'], 'keypoints0': cache[fname1][image_size]['keypoints'], 'keypoints1': cache[fname2][image_size]['keypoints'], 'scores0': cache[fname1][image_size]['scores'], 'scores1': cache[fname2][image_size]['scores'], 'descriptors0': cache[fname1][image_size]['descriptors'], 'descriptors1': cache[fname2][image_size]['descriptors'] } pred = model.superglue(data) kpts1, kpts2 = cache[fname1][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy(), cache[fname2][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy() matches = pred['matches0'][0].cpu().numpy() valid_matches = matches > -1 mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32) mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32) return mkpts1, mkpts2

将两幅图像、两幅图像中的关键点、分数和描述符作为输入数据（data），并将输出结果存储在 pred 中。 python kpts1, kpts2 = cache[fname1][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy(), cache[fname2][image_...

cv::Mat kpts3d_cam = object_points_mat * rmat.t() + tvec.t();报错OpenCV(3.4.10) Error: Assertion failed (type == B.type(), (type == (((5) & ((1 << 3) - 1)) + (((1)-1) << 3)) || type == (((6) & ((1 << 3) - 1)) + (((1)-1) << 3)) || type == (((5) & ((1 << 3) - 1)) + (((2)-1) << 3)) || type == (((6) & ((1 << 3) - 1)) + (((2)-1) << 3)))) in cv::gemm, file C:\build\3_4_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp, line 337

这个错误是由于矩阵的类型不一致导致的。根据错误信息，很可能是矩阵object_points_mat和矩阵rmat.t()的类型不一致导致的。 您可以通过以下代码检查矩阵的类型是否匹配： std::cout () ;...

帮我写一个openmv程序，要求在识别左箭头时候通过串口发送数字0，识别右箭头时候通过串口发送数字1，识别直行箭头时候通过串口发送数字2，识别一次发送一次，发送完一次数据后停止发送等待下一次指令的操作，要求使用特征点识别算法

下面是一个使用OpenMV进行特征点识别并发送串口数据的示例程序。请注意，这是一个简单的示例程序，仅供参考，您需要对其进行适当的修改以满足您的具体需求。 import sensor, image, time, math, pyb # 初始化...

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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。