coco-kpts数据集

时间: 2024-03-31 08:29:40 浏览: 126
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coco数据集.zip

COCO-KPTS数据集是COCO（Common Objects in Context）数据集的一个子集，主要用于人体关键点检测任务。COCO数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含了各种场景下的图像和对应的标注信息。 COCO-KPTS数据集中的每张图像都标注了人体的关键点位置，这些关键点包括头部、手臂、腿部等身体部位的关键点。这个数据集的目标是让计算机能够准确地识别和定位人体的关键点，从而实现人体姿态估计、动作识别等任务。 COCO-KPTS数据集提供了大量的图像和对应的关键点标注，这些标注信息可以用于训练和评估人体关键点检测算法的性能。该数据集的广泛应用促进了人体姿态估计领域的发展，并为相关研究提供了基准数据。
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vector<KeyPoint> kpts_01, kpts_02; Mat descriptors1, descriptors2; akaze_detector->detectAndCompute(lenaImg, Mat(), kpts_01, descriptors1); akaze_detector->detectAndCompute(lenaImg2, Mat(), ...
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过程流程图-047.doc

KPTs定义了产品最重要的性能指标，而KCTs则指那些对确保KPTs达标至关重要的控制点。对这些特性的严格监控能确保最终产品的质量和可靠性。 6. **修订与更改控制**：文件编号、修订信息和日期显示了版本管理和变更...

coco-kpts数据集如何下载

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E:\AI\live_mocap-master\tmp\kpts3ds_mengnan.pkl查看这个文件

要查看E:\AI\live_mocap-master\tmp\kpts3ds_mengnan.pkl文件中保存的Python对象内容，你可以使用如下代码： python import pickle # 读取pkl文件 with open("E:/AI/live_mocap-master/tmp/kpts3ds_mengnan.pkl...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：valid_matches = matches > -1 mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32) mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32)

这句代码根据 valid_matches 数组筛选出有效的关键点 kpts1，并将其转换为 np.float32 类型，并将结果保存到 mkpts1 变量中。这里使用了数组的布尔索引，即使用布尔类型数组作为下标来获取数组中的元素。...

关键点检测数据集制作

关键点检测数据集制作的步骤如下： 1. 打开放置数据集文件夹，可以看到数据集中的照片。使用键盘上的A键或D键可以切换到上一张或下一张图片。\[1\] 2. 使用labelme工具标注人体颈部的关键点。根据自己的需求标注...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def matching_pipeline(matching_model, fnames, index_pairs, feature_dir): cache = {} with h5py.File(f"{feature_dir}/matches_{matching_name}.h5", mode='w') as f_match: for pair_idx in tqdm(index_pairs, desc='Get matched keypoints using matching model'): idx1, idx2 = pair_idx fname1, fname2 = fnames[idx1], fnames[idx2] key1, key2 = fname1.split('/')[-1], fname2.split('/')[-1] mkpts1, mkpts2, num_sg_matches = matching_inference(matching_model, fname1, fname2, cache) group = f_match.require_group(key1) if num_sg_matches >= n_matches: data = np.concatenate([mkpts1, mkpts2], axis=1) # data = np.vstack(list({tuple(row) for row in np.concatenate([mkpts1, mkpts2], axis=1).astype(np.int32)})).astype(np.float32) group.create_dataset(key2, data=data) kpts = defaultdict(list) total_kpts = defaultdict(int) match_indexes = defaultdict(dict) with h5py.File(f"{feature_dir}/matches_{matching_name}.h5", mode='r') as f_match: for k1 in f_match.keys(): group = f_match[k1] for k2 in group.keys(): matches = group[k2][...] total_kpts[k1] kpts[k1].append(matches[:, :2]) kpts[k2].append(matches[:, 2:]) current_match = torch.arange(len(matches)).reshape(-1, 1).repeat(1, 2) current_match[:, 0] += total_kpts[k1] current_match[:, 1] += total_kpts[k2] total_kpts[k1] += len(matches) total_kpts[k2] += len(matches) match_indexes[k1][k2] = current_match

group.create_dataset(key2, data=data) # 在名为key1的组中创建名为key2的数据集，并将匹配点坐标数据写入其中 kpts = defaultdict(list) # 定义一个默认字典，用于保存匹配点坐标 total_kpts = defaultdict...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：for k in kpts.keys(): kpts[k] = np.round(np.concatenate(kpts[k], axis=0)) unique_kpts = {} unique_match_idxs = {} for k in kpts.keys(): uniq_kps, uniq_reverse_idxs = torch.unique(torch.from_numpy(kpts[k].astype(np.float32)), dim=0, return_inverse=True) unique_match_idxs[k] = uniq_reverse_idxs unique_kpts[k] = uniq_kps.numpy() with h5py.File(f"{feature_dir}/keypoints.h5", mode='w') as f_kp: for k, kpts1 in unique_kpts.items(): f_kp[k] = kpts1 out_match = defaultdict(dict) for k1, group in match_indexes.items(): for k2, m in group.items(): m2 = deepcopy(m) m2[:,0] = unique_match_idxs[k1][m2[:,0]] m2[:,1] = unique_match_idxs[k2][m2[:,1]] mkpts = np.concatenate([unique_kpts[k1][m2[:,0]], unique_kpts[k2][m2[:,1]]], axis=1) unique_idxs_current = get_unique_idxs(torch.from_numpy(mkpts), dim=0) m2_semiclean = m2[unique_idxs_current] unique_idxs_current1 = get_unique_idxs(m2_semiclean[:, 0], dim=0) m2_semiclean = m2_semiclean[unique_idxs_current1] unique_idxs_current2 = get_unique_idxs(m2_semiclean[:, 1], dim=0) m2_semiclean2 = m2_semiclean[unique_idxs_current2] out_match[k1][k2] = m2_semiclean2.numpy() with h5py.File(f"{feature_dir}/matches.h5", mode='w') as f_match: for k1, gr in out_match.items(): group = f_match.require_group(k1) for k2, match in gr.items(): group[k2] = match

kpts[k] = np.round(np.concatenate(kpts[k], axis=0)) # 初始化两个字典 unique_kpts = {} unique_match_idxs = {} # 对于每个图像的关键点进行去重，得到unique_kpts和unique_match_idxs for k in kpts.keys(): ...

openmv中的image.draw_keypoints(kpts)函数

在OpenMV中，image.draw_keypoints(kpts)函数也是用来在图像上绘制特征点的。它需要传入一个特征点列表kpts，其中每个特征点包含了其在图像上的坐标、尺度、方向等信息。函数会将特征点用圆形的形式绘制在图像上，以...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10k.png', cv.IMREAD_ANYDEPTH) img2 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10y.png', cv.IMREAD_ANYDEPTH) # 初始化 AKAZE 探测器 akaze = cv.AKAZE_create() # 使用 AKAZE 查找关键点和描述子 kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(img2, None) # BFMatcher 默认参数 bf = cv.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) # 旋转测试 good_matches = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.75 * n.distance: good_matches.append([m]) # 选择匹配关键点 ref_matched_kpts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]) sensed_matched_kpts = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]) # 计算 homography H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC) # 变换 warped_image = cv.warpPerspective(img2, H, (img2.shape[1], img2.shape[0])) cv.imwrite('D:/junzhi/warped.png', warped_image)代码输出对齐的图像误差较大如何改进，降低误差

要改进对齐图像的误差并降低误差，你可以尝试以下几种方法： 1. 优化特征匹配算法：可以尝试使用其他特征匹配算法替代BFMatcher，例如FLANN匹配器（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）或者使用更...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10k.png', ) img2 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10y.png', ) 初始化 AKAZE 探测器 akaze = cv.AKAZE_create() 使用 SIFT 查找关键点和描述 kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(img2, None) BFMatcher 默认参数 bf = cv.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) 旋转测试 good_matches = [] for m,n in matches: if m.distance < 0.75*n.distance: good_matches.append([m]) 画匹配点 img3 = cv.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good_matches,None,flags=cv.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) #cv.imwrite('matches.png', img3) 选择匹配关键点 ref_matched_kpts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) sensed_matched_kpts = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) 计算 homography H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC,1.0) 变换 warped_image = cv.warpPerspective( img2, H, (img2.shape[1], img2.shape[0])) cv.imwrite('warped.png', warped_image)改进这个程序使变换图像前后位深度一致

H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC, 1.0) # 变换 warped_image = cv.warpPerspective(img2, H, (img1.shape[1], img1.shape[0])) # 确保变换后的图像与原始图像...

cv::Mat kpts3d_cam = object_points_mat * rmat.t() + tvec.t();报错OpenCV(3.4.10) Error: Assertion failed (type == B.type(), (type == (((5) & ((1 << 3) - 1)) + (((1)-1) << 3)) || type == (((6) & ((1 << 3) - 1)) + (((1)-1) << 3)) || type == (((5) & ((1 << 3) - 1)) + (((2)-1) << 3)) || type == (((6) & ((1 << 3) - 1)) + (((2)-1) << 3)))) in cv::gemm, file C:\build\3_4_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp, line 337

这个错误是由于矩阵的类型不一致导致的。根据错误信息，很可能是矩阵object_points_mat和矩阵rmat.t()的类型不一致导致的。 您可以通过以下代码检查矩阵的类型是否匹配： std::cout () ;...

调试下面代码 for i in range(kpts1.shape[0]): p1 = tuple(kpts1[i]) p2 = tuple(kpts2[i]) radius = 5 color = (0, 0, 255) thickness = 1 pt_left = (p1[0] - radius, p1[1]) pt_right = (p1[0] + radius, p1[1]) pt_top = (p1[0], p1[1] - radius) pt_bottom = (p1[0], p1[1] + radius) pt_left_2 = (p2[0] - radius, p2[1]) pt_right_2 = (p2[0] + radius, p2[1]) pt_top_2 = (p2[0], p2[1] - radius) pt_bottom_2 = (p2[0], p2[1] + radius) # cv2.circle(show, p1, radius, color, thickness, lineType=cv2.LINE_AA) # 圆点 # cv2.circle(show, p2, radius, color, thickness, lineType=cv2.LINE_AA) cv2.line(img1, pt_left, pt_right, color, thickness) # 十字 cv2.line(img1, pt_top, pt_bottom, color, thickness) cv2.line(img2, pt_left_2, pt_right_2, color, thickness) cv2.line(img2, pt_top_2, pt_bottom_2, color, thickness)

为了调试这段代码，你可以首先检查 kpts1 和 kpts2 的形状是否正确，并打印它们的值，以确保它们包含期望的数据。然后，你可以尝试打印 p1 和 p2 的值，以确保它们是包含两个整数的元组。 如果这些值都正确...

with open('tmp/kpts3ds_mengnan.pkl', 'rb') as f: body_keypoints = pickle.load(f)什么意思

这段代码是Python中用于读取二进制文件的语法。其中： - open('tmp/kpts3ds_...在这个例子中，读取的是名为kpts3ds_mengnan.pkl文件，其中包含了一个变量body_keypoints，该变量存储了人体关键点的坐标数据。

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size): # SuperPoint if 'keypoints' not in cache[fname1][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname1][image_size]['img']}) cache[fname1][image_size] = {**cache[fname1][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} if 'keypoints' not in cache[fname2][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname2][image_size]['img']}) cache[fname2][image_size] = {**cache[fname2][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} # SuperGlue with torch.no_grad(): data = { 'image0': cache[fname1][image_size]['img'], 'image1': cache[fname2][image_size]['img'], 'keypoints0': cache[fname1][image_size]['keypoints'], 'keypoints1': cache[fname2][image_size]['keypoints'], 'scores0': cache[fname1][image_size]['scores'], 'scores1': cache[fname2][image_size]['scores'], 'descriptors0': cache[fname1][image_size]['descriptors'], 'descriptors1': cache[fname2][image_size]['descriptors'] } pred = model.superglue(data) kpts1, kpts2 = cache[fname1][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy(), cache[fname2][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy() matches = pred['matches0'][0].cpu().numpy() valid_matches = matches > -1 mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32) mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32) return mkpts1, mkpts2

将两幅图像、两幅图像中的关键点、分数和描述符作为输入数据（data），并将输出结果存储在 pred 中。 python kpts1, kpts2 = cache[fname1][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy(), cache[fname2][image_...

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在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
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