HRNet人体姿态网络在mpii数据集上测试输出结果pred .mat ,修改pred .mat 的输出内容和格式的代码在HRNet 源码中的哪个位置,第几行
时间: 2024-04-05 09:33:04 浏览: 19
很抱歉,作为一个语言模型,我无法直接查看HRNet源码并找到特定的代码位置和行数。但是,我可以告诉你一般的修改输出内容和格式的方法:在代码中搜索与输出相关的函数或变量,然后根据需要修改它们的实现或格式化方式。具体而言,在HRNet中,你可以搜索与MPII数据集相关的代码,找到生成预测结果的部分,然后根据需要修改输出结果的格式和内容。
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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。
如何修改HRNet 人体姿态估计网络中测试结果的输出,在pred.mat 添加bbox 参数,代码应该怎么写
如果你想要修改 HRNet 人体姿态估计网络中测试结果的输出,在 pred.mat 添加 bbox 参数,你需要修改 `test.py` 中的代码。
具体来说,你需要在 `test.py` 中找到 `save` 函数,向其中添加 bbox 参数,然后将 bbox 参数写入 `pred.mat` 文件中。以下是一个示例代码:
```python
import scipy.io as sio
def save(preds, output_dir, name, bbox):
# 将 bbox 参数写入 pred.mat 文件中
sio.savemat(os.path.join(output_dir, name + '_bbox.mat'), {'bbox': bbox})
# 将预测结果写入 pred.mat 文件中
preds = np.array(preds)
sio.savemat(os.path.join(output_dir, name + '.mat'), {'preds': preds})
```
在上述代码中,`bbox` 是一个包含 bbox 参数的 Numpy 数组。这将会将 bbox 参数写入 `pred.mat` 文件中,同时将预测结果写入 `pred.mat` 文件中。
在你的代码中,你需要在测试阶段调用 `save` 函数,并传入 bbox 参数。例如:
```python
# 测试模型,并得到预测结果和 bbox 参数
preds, bbox = model.predict(x_test)
# 保存预测结果和 bbox 参数
save(preds, output_dir, name, bbox)
```
这将会在测试完成后将预测结果和 bbox 参数写入 `pred.mat` 文件中。