HRNet 网络在mpii 上数据集上测试需要标注文件test.json ,为什么需要标注文件,只输入图片不行吗??test .json 中的center和sacle 两个参数在关键点估计中起什么作用?为什么在test.json 中把center 和sacle 两个参数都改为0,最后得到预测文件pred .mat 中关键点的坐标都为0
时间: 2024-03-29 09:41:46 浏览: 21
HRNet网络在MPII数据集上测试需要标注文件test.json,是因为test.json文件中包含了每张测试图片中人体的位置和大小。只有知道人体的位置和大小,才能够对整个图片进行裁剪,并将裁剪后的图片输入到HRNet网络中进行关键点的估计。如果只输入图片,无法确定图片中人体的位置和大小,就无法进行裁剪。
test.json中的center和scale两个参数在关键点估计中起到了确定人体位置和大小的作用。其中,center表示人体的中心点坐标,scale表示人体在图片中的尺度大小。通过这两个参数,可以将整个图片裁剪为与人体大小相同的图片,并将裁剪后的图片输入到HRNet网络中进行关键点的估计。
如果在test.json中将center和scale两个参数都改为0,那么预测文件pred.mat中关键点的坐标都为0是因为裁剪后的图片中不包含人体,因此HRNet网络无法对该图片进行关键点的估计,最终得到的预测结果都是0。
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如何通过opencv去自定义单人RGB图像数据集图片中人物的center 和scale ,和HRNet 姿态估计网络在mpii 数据集上测试所需要的test .json 中的center 和scale 一致
要想通过 OpenCV 自定义单人 RGB 图像数据集图片中人物的 center 和 scale,可以按照以下步骤进行:
1. 加载图像:使用 OpenCV 的 imread 函数加载图像。
2. 检测人物:使用人物检测算法(如 Haar 级联检测器或基于深度学习的检测器)检测人物在图像中的位置。
3. 计算 center 和 scale:根据检测到的人物位置计算 center 和 scale。即,center 为人物的中心点坐标,scale 为人物的大小比例因子。
4. 存储 center 和 scale:将计算得到的 center 和 scale 存储在图像的元数据中,以便后续使用。
HRNet 姿态估计网络在 MPII 数据集上测试所需的 test.json 中的 center 和 scale 与上述步骤中计算的 center 和 scale 一致。因此,在生成 test.json 文件时,可以使用上述步骤中计算的 center 和 scale。具体来说,test.json 文件中应包含每个测试图像的 center 和 scale 信息,以便 HRNet 姿态估计网络可以正确地对图像进行预测。
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:
```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。