clear,clc; load detector.mat 2、读取图像 [fname,fpath] = uigetfile("*.jpg;*.png;*.png;*.bmp"); path = fullfile(fpath,fname); I = imread(path); imshow(I); 3、裁剪图像 ROI = drawrectangle("Label","ROI"); bbox = ROI.Position; Iin = imresize(imcrop(I,bbox),detector.InputSize(1:2)); imshow(Iin); 6、检测结果 keypoints = detectPose(detector,Iin); J = detector.visualizeKeyPoints(Iin,keypoints); imshow(J);在这段代码后加入输出站姿或者坐姿的代码

时间: 2024-01-05 14:02:54 浏览: 33
为了输出站姿或坐姿,我们需要根据检测到的关键点来判断人的状态。可以通过以下代码实现: ```matlab % 判断人的状态 if keypoints(12,3) > keypoints(9,3) % 右脚比左脚低,表示处于站立状态 status = 'Standing'; else % 否则为坐姿状态 status = 'Sitting'; end % 输出结果 disp(['The person is ', status]); ``` 将以上代码添加到第6步后即可输出站姿或坐姿。
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clear,clc; load detector.mat [fname,fpath] = uigetfile("*.jpg;*.png;*.png;*.bmp"); path = fullfile(fpath,fname); I = imread(path); imshow(I); ROI = drawrectangle("Label","ROI"); bbox = ROI.Position; Iin = imresize(imcrop(I,bbox),detector.InputSize(1:2)); imshow(Iin); keypoints = detectPose(detector,Iin); J = detector.visualizeKeyPoints(Iin,keypoints); imshow(J);在这段代码后加入判断人体站姿或者坐姿的代码

可以在上述代码的最后加入以下代码来判断人体的姿态: ```matlab nose = keypoints(1, :); lshoulder = keypoints(6, :); rshoulder = keypoints(5, :); lelbow = keypoints(7, :); relbow = keypoints(4, :); lwrist = keypoints(8, :); rwrist = keypoints(3, :); lhip = keypoints(12, :); rhip = keypoints(9, :); lknee = keypoints(13, :); rknee = keypoints(10, :); lankle = keypoints(14, :); rankle = keypoints(11, :); shoulder_width = norm(lshoulder - rshoulder); hip_width = norm(lhip - rhip); knee_distance = norm(lknee - rknee); if nose(2) < lshoulder(2) && nose(2) < rshoulder(2) && shoulder_width > 0.6*hip_width posture = '站姿'; elseif abs(nose(2)-lshoulder(2)) < 0.25*shoulder_width && abs(nose(2)-rshoulder(2)) < 0.25*shoulder_width && lknee(2) > lhip(2) && rknee(2) > rhip(2) && knee_distance < 0.6*hip_width posture = '坐姿'; else posture = '未知姿态'; end disp(posture); ``` 这段代码首先根据人体关键点的坐标位置,计算出肩膀宽度、臀部宽度、膝盖间距等参数,然后根据这些参数和关键点的位置信息,判断人体的姿态是站姿、坐姿还是未知姿态,并将结果输出。

clear,clc; load detector.mat 2、读取图像 [fname,fpath] = uigetfile("*.jpg;*.png;*.png;*.bmp"); path = fullfile(fpath,fname); I = imread(path); imshow(I); 3、裁剪图像 ROI = drawrectangle("Label","ROI"); bbox = ROI.Position; Iin = imresize(imcrop(I,bbox),detector.InputSize(1:2)); imshow(Iin); 6、检测结果 keypoints = detectPose(detector,Iin); J = detector.visualizeKeyPoints(Iin,keypoints); imshow(J);解释下这个代码

这段代码实现了使用一个预训练的姿态估计检测器(detector.mat)来检测输入图像中的人体姿态关键点。具体步骤如下: 1. 首先通过 MATLAB 的 `uigetfile` 函数从计算机文件系统中选择一个图像文件(支持 .jpg、.png、.bmp 格式),并读取该图像。 2. 利用 `imshow` 函数显示原始图像。 3. 通过 `drawrectangle` 函数在图像上绘制一个矩形框,并通过 `imcrop` 函数裁剪出该矩形框对应的区域。 4. 使用 `imresize` 函数将裁剪后的图像缩放到姿态估计检测器所需的输入尺寸。 5. 调用 `detectPose` 函数对缩放后的图像进行姿态估计检测,返回检测结果 keypoints。 6. 通过 `detector.visualizeKeyPoints` 函数将检测结果可视化,并使用 `imshow` 函数显示可视化后的图像 J。 需要注意的是,这段代码中的 `detector.mat` 文件是一个预训练的姿态估计检测器,需要在运行代码前进行加载。此外,由于姿态估计检测器是基于深度学习模型实现的,因此需要安装与之对应的深度学习框架(如 MATLAB 自带的 Deep Learning Toolbox)才能正常运行。

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