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或者躺姿的代码

时间: 2024-01-05 18:03:10 浏览: 29
要输出站姿、坐姿、躺姿,需要先根据关键点的位置确定人体的姿态。可以根据以下规则进行判断: 1. 如果头部的关键点位于肩部关键点的上方,则认为是站姿。 2. 如果头部的关键点位于肩部关键点的水平位置,且膝盖的关键点位于臀部关键点的下方,则认为是坐姿。 3. 如果头部的关键点位于肩部关键点的水平位置,且膝盖的关键点位于臀部关键点的上方,则认为是躺姿。 根据以上规则,可以加入以下代码: ```matlab % 获取关键点位置 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, :); % 判断姿态 if nose(2) < lshoulder(2) && nose(2) < rshoulder(2) disp('站姿'); elseif abs(nose(2)-lshoulder(2)) < 50 && abs(nose(2)-rshoulder(2)) < 50 && lknee(2) > lhip(2) && rknee(2) > rhip(2) disp('坐姿'); elseif abs(nose(2)-lshoulder(2)) < 50 && abs(nose(2)-rshoulder(2)) < 50 && lknee(2) < lhip(2) && rknee(2) < rhip(2) disp('躺姿'); else disp('未知姿态'); end ``` 将以上代码加入到你的程序中,即可输出人体的姿态。

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clear;clc parentdir = 'F:\data process\fMRI\fmrioutput'; % 定义储存各被试源文件的上级文件夹 cd(parentdir); % 进入这个上级文件夹 allsubjects = dir('sub*');%查找该文件夹下的所有被试 subinfos = numel(allsubjects); for i=1:numel(allsubjects) % 对每个被试进行循环 cursubject = allsubjects(i).name; % 找到当前被试的名字 matlabbatch=cell(1); curWPAT = fullfile(parentdir,cursubject,'WPAT'); curfucout=fullfile('F:\data process\fMRI\fmrioutput',cursubject,'WPAT') matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir = {curfucout}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.scans = cellstr(spm_select('ExtFPList', curWPAT, '^sw*.nii', Inf)) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.units = 'scans'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.RT = 2; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t = 16; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t0 = 8; %% matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.cond = struct('name', {}, 'onset', {}, 'duration', {}, 'tmod', {}, 'pmod', {}, 'orth', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.multi = {'D:\data process\fMRI\onsets\subject(i)_run1.mat'}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.regress = struct('name', {}, 'val', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.tempxx=dir(fullfile(curfucout,'rp*.txt')) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.hpf = 128; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.fact = struct('name', {}, 'levels', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.bases.hrf.derivs = [0 0]; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.volt = 1; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.global = 'None'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mthresh = 0.8; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mask = {''}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.cvi = 'AR(1)'; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.spmmat(1) = cfg_dep('fMRI model specification: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.write_residuals = 0; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.method.Classical = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.spmmat(1) = cfg_dep('Model estimation: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{2}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.name = 'Old'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.weights = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.sessrep = 'none'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.delete = 0; end;怎么改

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