NTU_RGB+D数据集介绍及骨架数据可视化

目录

1--NTU_RGB+D数据集

1-1--NTU_RGB+D数据集下载

1-2--NTU_RGB+D数据集介绍

2--骨架数据可视化代码

3--参考

1--NTU_RGB+D数据集

1-1--NTU_RGB+D数据集下载

NTU_RGB+D数据集论文 -- CVPR2016

NTU_RGB+D数据集官方下载地址

Skeleton_Data_Only ->（BaiDuYun）-> Code：75gs

1-2--NTU_RGB+D数据集介绍

       NTU_RGB+D动作识别数据集由56880个动作样本组成，涵盖每个样本的RGB视频、深度图序列、3D骨架数据和红外视频等。数据集由3个Microsoft Kinect v.2相机同时捕获，RGB视频的分辨率为1920×1080，深度图和红外视频均为512×424，3D骨架数据包含每帧25个身体关节的三维位置，数据集大小如下图所示：

        这里将着重介绍3D骨架数据，3D骨架数据包含每帧25个身体关节的三维坐标，25个身体关节的编号如下图所示：

 分析3D skeleton数据集：

--文件命名格式：（示例：S010C001P019R001A010.skeleton）

S：设置号，共有17组设置；

C：相机ID，共有3架相机；

P：人物ID，共有40个人；

R：同一个动作的表演次数；

A：动作类别，共有60个。

--以 'S010C001P019R001A010.skeleton' 文件为例，具体分析其数据组成：

分析上图：

第一行：帧数，数字71表示该skeleton文件共有71帧；

第二行：body数，数字1表示该视频帧中出现了一个body；

第三行：共有10个数字，依次表示：'bodyID',  'clipedEdges',  'handLeftConfidence',

'handLeftState',  'handRightConfidence',  'handRightState',  'isResticted',  'leanX',  'leanY', 'trackingState'；

第四行：关节数，数字25表示共有25个关节；

5-29行：25个关节的数据，共有12个数字，依次表示：'x',  'y',  'z',  'depthX',  'depthY',  'colorX',  'colorY',  'orientationW',  'orientationX',  'orientationY',  'orientationZ',  'trackingState'；

之后便是第2帧的数据，遵循上述规则。

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2--骨架数据可视化代码

代码用到的样本数据下载：​​​​​​​

​​​​​​​​​​​​​​ 'S010C001P019R001A010.skeleton'下载地址 -> Code:97mm​​​​​​​

## 导入第三方库
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import sys


## 读取关节数据
def read_skeleton(file):
    with open(file, 'r') as f: # 打开file(.skeleton)文件
        skeleton_sequence = {} # 初始化skeleton_sequence
        skeleton_sequence['numFrame'] = int(f.readline()) # 读取.skeleton文件第一行，即帧数
        skeleton_sequence['frameInfo'] = []
        
        for t in range(skeleton_sequence['numFrame']): # 遍历每一帧
            frame_info = {} # 初始化frame_info
            frame_info['numBody'] = int(f.readline()) # 再次调用.readline函数，读取.skeleton文件的下一行，即body数
            frame_info['bodyInfo'] = []
            
            for m in range(frame_info['numBody']): # 遍历每一个body
                body_info = {} # 初始化body_info
                body_info_key = [ # key: 数字表示的意义，即对应的key
                    'bodyID', 'clipedEdges', 'handLeftConfidence',
                    'handLeftState', 'handRightConfidence', 'handRightState',
                    'isResticted', 'leanX', 'leanY', 'trackingState'
                ]
                body_info = {
                    k: float(v) # 字典类型; key: value(float类型)
                    for k, v in zip(body_info_key, f.readline().split()) # 读取下一行数据，根据key打包数据，遍历返回key, value
                }
                
                body_info['numJoint'] = int(f.readline()) # 读取下一行数据，即关节数
                body_info['jointInfo'] = []
                
                for v in range(body_info['numJoint']): # 遍历25个关节的数据
                    joint_info_key = [ # Key: 数字表示的意义，即对应的key
                        'x', 'y', 'z', 'depthX', 'depthY', 'colorX', 'colorY',
                        'orientationW', 'orientationX', 'orientationY',
                        'orientationZ', 'trackingState'
                    ]
                    joint_info = {
                        k: float(v) # 字典类型; key: value(float类型)
                        for k, v in zip(joint_info_key, f.readline().split()) # 读取下一行数据，根据key打包数据，遍历返回key, value
                    }
                    body_info['jointInfo'].append(joint_info) # 保存关节数据
                
                frame_info['bodyInfo'].append(body_info) # 保存body数据
            skeleton_sequence['frameInfo'].append(frame_info) # 保存当前帧的数据
    return skeleton_sequence


## 读取关节的x，y，z三个坐标
def read_xyz(file, max_body=2, num_joint=25):
    seq_info = read_skeleton(file) # 调用read_skeleton()函数读取.skeleton文件的数据
    
    data = np.zeros((3, seq_info['numFrame'], num_joint, max_body)) # 初始化数据； 3 × 帧数 × 25 × max_body  
    for n, f in enumerate(seq_info['frameInfo']): # 遍历每一帧的数据
        for m, b in enumerate(f['bodyInfo']): # 遍历每一个body的数据
            for j, v in enumerate(b['jointInfo']): # 遍历每一个关节的数据
                if m < max_body and j < num_joint:
                    data[:, n, j, m] = [v['x'], v['y'], v['z']] # 保存 x,y,z三个坐标的数据
                else:
                    pass
    return data


## 2D展示
def Print2D(num_frame, point, arms, rightHand, leftHand, legs, body):
    
    # 求坐标最大值
    xmax = np.max(point[0, :, :, :])
    xmin = np.min(point[0, :, :, :]) 
    ymax = np.max(point[1, :, :, :])
    ymin = np.min(point[1, :, :, :])
    zmax = np.max(point[2, :, :, :])
    zmin = np.min(point[2, :, :, :])
    
    n = 0     # 从第n帧开始展示
    m = num_frame   # 到第m帧结束，n 11 <-> 10 ...
    rightHand = [11, 24] # 11 <-> 24
    leftHand = [7, 22] # 7 <-> 22
    legs = [19, 18, 17, 16, 0, 12, 13, 14, 15] # 19 <-> 18 <-> 17 ...
    body = [3, 2, 20, 1, 0]  # 3 <-> 2 <-> 20 ...
    
    Print2D(num_frame, point, arms, rightHand, leftHand, legs, body)  # 2D可视化
    #Print3D(num_frame, point, arms, rightHand, leftHand, legs, body) # 3D可视化

main()

分析：上述代码有2D展示和3D展示两个版本，3D展示效果不是很理想，样本文件是拍手(clapping)的动作。

2D

​​​​​​​​​​​​​​3D

另附一个握手（handshaking）的动作展示：（文件名：S001C001P001R001A058.skeleton）

​​​​​​​​​​​​​​ 2D

3D

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3--参考

参考链接1

参考链接2​​​​​​​

4 -- 补充说明

骨架可视化的时候，多出来了一个点，那个不是原点来的，是另外一个body的骨架点。由于有些动作只有一个body参与，所以另外一个body全为0，画散点图的时候将其画了出来。修改也很简单，代码如下：

原代码：
plt.scatter(point[0, i, :, :], point[1, i, :, :], c='red', s=40.0)

修改为：
plt.scatter(point[0, i, :, 0], point[1, i, :, 0], c='red', s=40.0)

# 相当于对于一个body的图像，只画第一个body的散点图