Python解析NTU_RGBD120骨架数据并另存解决方案

该项目的源代码托管在GitHub上，其版本控制系统使用Git进行版本管理。NTU RGB+D 120数据库是一个大规模的动作识别数据集，广泛应用于人体动作识别、视频理解、手势识别等多个领域。该数据集包含了来自不同角度的视频、深度信息、红外信息、骨架数据以及声音等，使得其信息丰富而全面。在某些研究和开发任务中，使用MATLAB编写的解析器处理这些数据会显得运行缓慢，并且难以进行并行处理。因此，该项目的目的是提供一个用Python编写的高效替代方案，以便于开发者能够更加高效地进行数据分析和算法开发。 该项目结构清晰，包含以下几个主要部分： 1. ntu_rgb120_missings.txt：这是一个列表文件，记录了缺失的文件信息，解析器在解析过程中可以跳过这些文件，以避免数据不完整导致的错误。 2. raw_txt/：这个文件夹中存放了原始的.txt骨架数据文件，是整个解析过程的输入源。 3. raw_npy/：存放解析后的numpy数组，经过解析的数据以更为高效和便于操作的numpy格式存储，便于后续的处理和分析。 4. readme：通常是一个说明文档，提供项目的基本介绍、使用说明、安装指导和常见问题解答等信息，帮助用户快速了解和使用该项目。 该项目通过Python实现，有效解决了MATLAB解析器中的效率问题。Python作为一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的库支持，特别是处理大规模数据集时，具有很好的性能。Numpy是Python中用于科学计算的核心库，它提供了高性能的多维数组对象和这些数组的操作工具，非常适用于处理此类骨架数据。 此外，Python的并行处理能力要远胜于MATLAB，通过Python的多线程或多进程编程，可以显著提高数据处理的速率，加快开发和研究的进程。Python的强大社区支持和众多的开源项目，使得开发者能够更方便地进行代码的改进和问题的解决。 对于那些需要将解析后的数据嵌入到更大的Python项目中的用户，该项目提供了一个便捷的解决方案，因为Python可以轻松地与其他库和框架集成。这样一来，用户就可以将重点放在研究和开发的其他部分，而不是被数据解析的繁琐过程所困扰。 总而言之，NTU_RGBD120_Parser_python不仅提供了一个用Python解析NTU RGB+D 120数据库骨架数据的解决方案，而且还为整个科研和开发社区提供了一个高效、开放、易于集成的数据处理工具。"