AlphaPose人体姿态识别之json文件解读

AlphaPose的json文件解读

本文记录下res的json文件坐标系以及一些参数的意思，有不足之处望指正。

待解读例子：

例如有如下json文件

[{"image_id": "1.jpg", 
"category_id": 1, 
"keypoints": [
654.6572265625, 88.31778717041016, 0.9614965915679932, 
659.4932861328125, 78.64559173583984,0.9357421398162842, 
644.9849853515625, 78.64559173583984, 0.9556339383125305, 
674.0015869140625, 93.15389251708984, 0.949504554271698, 
630.4766845703125, 88.31778717041016, 0.9443892240524292, 
688.5099487304688, 51.18710327148438, 0.9699893593788147, 
606.2962036132812, 146.3509979248047, 0.9314674735069275, 
698.18212890625, 223.72862243652344, 0.9512142539024353, 
591.7879028320312, 223.72862243652344, 244388937950134, 
698.18212890625, 286.5979309082031, 0.9363806247711182, 
586.9517822265625, 291.4340515136719, 0.9267269968986511, 
664.3294067382812, 296.2701416015625, 0.8407283425331116, 
611.13232421875, 296.2701416015625, 0.8530831933021545,
654.6572265625, 397.8282775878906, 0.9324217438697815, 
615.9683837890625, 392.9921569824219, 0.8931402564048767, 
644.9849853515625, 489.7142028808594, 0.891362190246582, 
620.8045043945312, 489.7142028808594, 0.8250412940979004],
"score": 3.1222591400146484, 
"box": [568.2610473632812, 41.407630920410156, 148.61181640625, 495.2166976928711],
"idx": [0.0]},

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解读结果：

python代码

"image_id"		: int, 	# 该对象所在图片的id
"category_id"	: int, 	# 类别id，每个对象对应一个类别
"keypoints"     : [x1,y1,v1,...],  #keypoints是一个长度为3*k的数组，其中k是category中keypoints的总数量
（也就是说k是类别定义的关键点总数，如图我们实验的人体姿态关键点的k为17，所以获得的keypoints总数为51）。
每一个keypoint是一个长度为3的数组，第一和第二个元素分别是x和y坐标值，第三个元素是个标志位v。
"score"         : int,# 置信度 （一改）
"box"			: [x,y,width,height], 	# x,y为左上角坐标，width,height为框的宽高
"idx"           : [0.0]  
    
##打印关键点编号：    
cv2.circle(img, (cor_x, cor_y), 3, p_color[n], -1)
#cv2.circle()用于在任何图像上绘制圆。
#ima:所选的绘制圆的图像。
#(cor_x, cor_y)：圆的中心坐标。坐标表示为两个值的元组，即(X坐标值，Y坐标值)。
#radius:3是圆的半径。
#p_color[n]:绘制的圆的边界线的颜色。对于BGR，我们通过一个元组。例如：(255，0，0)为蓝色。
#thickness:圆边界线的粗细像素。厚度-1像素将以指定的颜色填充矩形形状。


cv2.putText(img, f'{n}',  (cor_x+5, cor_y+5), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 0), thickness=1)
#cv2.putText()用于在任何图像上添加文字。
#上述参数分别对应：图片，添加的文字，左上角坐标，字体，字体大小，颜色，字体粗细

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关键点分布图（一改）：