HRNet mpii数据集测试结果preds.mat如何转化为json格式
时间: 2024-03-12 12:45:12 浏览: 26
您好!将HRNet mpii数据集测试结果preds.mat转换成json格式可以使用Python中的scipy和json库来实现。具体步骤如下:
1. 使用scipy库中的loadmat函数读取preds.mat文件,将其转换为numpy数组格式。
```
import scipy.io as sio
import numpy as np
data = sio.loadmat('preds.mat')
preds = data['preds']
```
2. 将numpy数组转换为Python字典格式。
```
results = {'preds': preds.tolist()}
```
3. 使用json库中的dumps函数将Python字典转换为json格式,然后将结果保存到文件中。
```
import json
with open('results.json', 'w') as f:
json.dump(results, f)
```
这样就可以将HRNet mpii数据集测试结果preds.mat转换成json格式,并保存在results.json文件中。
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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:
```python
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。
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