NTU RGBD中25个骨骼点一一对应那些部位
时间: 2024-05-26 15:18:16 浏览: 17
NTU RGBD数据集中包含了60个动作类别的人体动作序列,每个动作序列都由25个骨骼点构成。这些25个骨骼点对应的部位如下:
1. 头顶
2. 颈部
3. 右肩膀
4. 右肘部
5. 右手腕
6. 左肩膀
7. 左肘部
8. 左手腕
9. 右髋部
10. 右膝盖
11. 右脚踝
12. 左髋部
13. 左膝盖
14. 左脚踝
15. 脊椎
16. 脊椎
17. 脊椎
18. 脊椎
19. 右髋部
20. 右膝盖
21. 右脚踝
22. 左髋部
23. 左膝盖
24. 左脚踝
25. 脊椎
其中,1-3为上肢部位,4-8为右手臂部位,9-14为下肢部位,15-18为脊柱部位,19-24为左腿部位,25为脊椎部位。
相关问题
kinetics数据集格式转NTU-RGBD skeleton数据集格式
将Kinetics数据集转换为NTU-RGBD skeleton数据集格式需要进行以下步骤:
1. 下载Kinetics数据集并提取其中的骨骼数据。Kinetics数据集中包含了大量的视频,每个视频都有对应的骨骼数据,可以使用开源的OpenPose等工具提取骨骼数据。
2. 对于每个视频的骨骼数据,根据NTU-RGBD skeleton数据集格式进行处理。NTU-RGBD skeleton数据集格式要求每个视频的骨骼数据存储为一个文本文件,其中每行表示一个骨骼点的坐标和时间戳。每个骨骼点由三个坐标表示,分别是x、y和z坐标,时间戳表示当前骨骼点所在帧的时间戳。
3. 在处理骨骼数据时,需要注意Kinetics数据集和NTU-RGBD skeleton数据集中骨骼点的编号可能不同,需要将Kinetics数据集中的骨骼点编号转换为NTU-RGBD skeleton数据集中的编号。
4. 最后,将处理后的骨骼数据存储为NTU-RGBD skeleton数据集格式的文本文件,并将其用于后续的动作识别任务。
需要注意的是,Kinetics数据集和NTU-RGBD skeleton数据集的骨骼数据格式可能存在细微差别,需要根据具体情况进行适当调整。
kinetics数据集格式转NTU-RGBD数据集格式
将 Kinetics 数据集转换为 NTU-RGBD 数据集需要进行以下步骤:
1. 下载 Kinetics 数据集和 NTU-RGBD 数据集,并解压缩它们。
2. 安装 Python 和必要的依赖项(如 NumPy、Pandas 和 OpenCV)。
3. 创建一个 Python 脚本,读取 Kinetics 数据集中的所有视频文件并将其转换为 NTU-RGBD 数据集中的格式。以下是一个示例脚本:
```python
import os
import shutil
import numpy as np
import pandas as pd
import cv2
# 设置路径
kinetics_path = '/path/to/kinetics/dataset'
ntu_path = '/path/to/ntu-rgbd/dataset'
# 读取动作类别映射
class_map = pd.read_csv(os.path.join(ntu_path, 'class_map.csv'), index_col=0)
# 创建 NTU-RGBD 数据集目录
if not os.path.exists(ntu_path):
os.makedirs(ntu_path)
# 遍历 Kinetics 数据集中的所有视频文件
for filename in os.listdir(os.path.join(kinetics_path, 'videos')):
# 获取动作类别和视频 ID
class_name, video_id = filename.split('_')[:2]
class_id = class_map.loc[class_name]['ntu_id']
# 创建输出目录
output_dir = os.path.join(ntu_path, 'nturgb+d_rgb', 'Skeletons', 'S001', 'C001', 'P001', class_id)
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
# 读取视频文件并提取帧
cap = cv2.VideoCapture(os.path.join(kinetics_path, 'videos', filename))
frames = []
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
frame = cv2.resize(frame, (640, 360))
frames.append(frame)
# 提取帧的关键点
keypoints = []
for frame in frames:
# 使用 OpenPose 提取关键点
# 这里需要引入 OpenPose 的库
keypoint = extract_keypoints(frame)
keypoints.append(keypoint)
# 保存关键点数据
np.save(os.path.join(output_dir, 'S001C001P001R001A{:03d}.npy'.format(int(video_id))), keypoints)
# 复制 RGB 视频文件到 NTU-RGBD 数据集目录
shutil.copyfile(os.path.join(kinetics_path, 'videos', filename), os.path.join(ntu_path, 'nturgb+d_rgb', 'avi', 'S001', 'C001', 'P001', class_id, 'A{:03d}.avi'.format(int(video_id))))
```
4. 运行 Python 脚本,等待转换完成。
5. 完成后,检查 NTU-RGBD 数据集目录,确保格式正确并且所有文件都已转换成功。
需要注意的是,以上示例脚本中使用了 OpenPose 库来提取帧的关键点。如果您没有安装该库,需要先安装并配置环境。另外,由于 Kinetics 数据集和 NTU-RGBD 数据集的标注方式不同,转换后的数据可能存在一定的误差。因此,在使用转换后的数据集进行训练或评估时,需要注意这些差异。
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