请问你可以提供一份Openpose识别KTH源代码吗

当然可以，我可以提供以下步骤：

1. 下载Openpose：首先，你需要从[Openpose官网](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose)下载并安装Openpose。安装完成后，你需要将视频文件放置在Openpose的example/media目录下。

2. 运行Openpose：打开命令提示符或终端窗口，进入Openpose的主目录，并使用以下命令运行Openpose：

   bin\OpenPoseDemo.exe --video examples\media\<filename>.avi

其中，`<filename>`是你要处理的视频文件的名称。

3. 生成关键点数据：运行上述命令后，Openpose将为视频中的每个帧生成一个JSON文件，其中包含每个人的关键点数据。这些文件将保存在Openpose的output目录下。

4. 解析JSON数据：最后，你需要编写一个解析JSON文件的脚本，以从中提取关键点数据并将其转换为可用于训练模型的格式。你可以使用Python的json库来处理JSON文件，具体实现可以参考[Openpose官方文档](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/output.md)。

以上就是利用Openpose识别KTH数据集并生成关键点数据的基本步骤，希望能对你有所帮助！

相关问题

请问你可以提供一份CNN识别KTH源代码吗

当然可以，下面是使用Python和TensorFlow框架实现的CNN识别KTH数据集的源代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import cv2

# 数据路径
data_dir = './data/KTH_Action_Dataset/'
train_dir = os.path.join(data_dir, 'train/')
test_dir = os.path.join(data_dir, 'test/')

# 训练集和测试集的大小
train_size = 2400
test_size = 600

# 定义标签
label_names = ['boxing', 'handclapping', 'handwaving', 'jogging', 'running', 'walking']
num_classes = len(label_names)
label_to_index = dict(zip(label_names, range(num_classes)))

# 加载数据函数
def load_data(data_dir, num_samples):
    images = []
    labels = []
    for label_name in label_names:
        dir_name = os.path.join(data_dir, label_name)
        class_index = label_to_index[label_name]
        for i, file_name in enumerate(os.listdir(dir_name)):
            if i >= num_samples // num_classes:
                break
            # 加载图像并将其调整为统一大小
            image = cv2.imread(os.path.join(dir_name, file_name))
            image = cv2.resize(image, (80, 80))
            images.append(image)
            labels.append(class_index)
    return np.array(images), np.array(labels)

# 加载训练集和测试集
train_images, train_labels = load_data(train_dir, train_size)
test_images, test_labels = load_data(test_dir, test_size)

# 数据预处理
train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255

# 将标签转换为独热编码
train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels, num_classes)
test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels, num_classes)

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(80, 80, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)

在这个示例代码中，我们使用了KTH数据集作为示例数据，通过加载数据、预处理数据、定义模型、编译模型、训练模型和评估模型等步骤，实现了一个简单的CNN模型来识别KTH数据集中的动作类别。你可以根据自己的需求修改代码并应用到自己的项目中。

openpose复现

为了复现OpenPose，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据集：将相同类别的视频放在同一个文件夹中。你可以使用一个较老的数据集training_lib_KTH.zip，其中包含六种不同的行为，每个行为都放在不同的文件夹中。为了适应st-gcn的训练，每个视频的帧数不要超过300帧，最好是5~6秒的视频时长。如果超过300帧，可能会出现"index 300 is out of bounds for axis 1 with size 300"的错误。你可以使用FFmpeg工具对数据集进行裁剪，将视频的时长裁剪为6秒左右，约150帧。你可以从以下链接下载原始数据集和裁剪后的数据集：[链接](https://pan.baidu.com/s/1oHQyo-c3e5YXb52b-O0STQ?pwd=x166)

2. 搭建OpenPose环境：你需要搭建OpenPose的环境，以便提取视频的骨骼数据。你可以参考相关视频和博客教程来搭建OpenPose环境。如果你使用CUDA，最好先下载Visual Studio，然后再下载CUDA。

3. 提取骨骼数据：使用OpenPose提取你的视频中的骨骼数据。你可以按照以下步骤进行操作：
- 将视频输入OpenPose，通过视频帧逐帧提取骨骼点。
- 对于每个视频帧，OpenPose会输出一个包含骨骼点的矩阵，矩阵的大小为(3, 25)，其中3表示每个关节点的坐标(x, y, confidence)。
- 你可以根据需要对提取的骨骼数据进行后续处理和分析。

综上所述，你可以按照上述步骤复现OpenPose并提取视频中的骨骼数据。