1. 说明 本文是对动作识别、动作预测常见数据集NTU RGB-D 60的3D可视化,运行中可以用鼠标拖动可以查看不同视角,可以保存成GIF图,可以将Gif解析成单帧PNG图片进行进一步处理,可以将所有帧图片凭借成一个整体,实现论文中的美观度。 当然,这个代码适用于所有的骨架数据集,只需要做出一点点修改即可 2. 实现效果 实现...
骨架数据集由于其强鲁棒性而被广泛运用于动作识别和预测等领域,其中NTU RGB-D数据是最常用的骨架动作数据集。无论是在论文中描述自己的数据,亦或是分析特征变化过程,可视化都是必不可少的一步,本文将以NTU RGB-D数据集为基准使用Python的Matplotlib库对骨架数据进行可视化 2. 数据分析 NTU RGB-D的数据集非常规范...
NTU RGB+D数据集链接,GitHub链接 拍摄相机的机位示意图: NTU60每个视频长度(帧数)的统计情况: 总共约56880个视频,最长的是300帧,最短的是32帧,平均长度82.9帧; 长度大于50帧的视频大约37000个,长度大于60帧的视频大约30000个,长度大于70帧的约23000
NTU的人体数据可视化一帧可以通过提取3D骨架数据、RGB帧、深度图和红外图像来实现。主要方法包括3D骨架点绘图、RGB图像叠加、深度图颜色编码。3D骨架点绘图是通过3D坐标点的连接线展示人体姿态,清晰直观地反映动作状态,是可视化的关键。 一、3D骨架点绘图 NTU RGB+D数据集提供了3D骨架数据,其中包含25个关键点(关节)。
"NTU RGB+D" 包含56,880个样本，共60种动作，而 "NTU RGB+D 120" 在此基础上增加了额外的60个动作类别，样本总数提高至114,480。每种动作数据集包括RGB视频、深度图序列、3D骨骼数据及红外视频，三个Kinect V2摄像头同时采集数据。RGB视频分辨率为1920x1080，深度图和红外视频分别为512x424分辨率，...
NTU-RGB+D人体骨骼数据集详解NTU-RGB+D人体动作数据集分为两个版本：基础版"NTU RGB+D"和扩展版"NTU RGB+D 120"。前者包含56,880个样本，涵盖60种动作，每个样本包含RGB视频、深度图序列、3D骨骼数据和红外视频，由三台Kinect V2摄像头同时捕捉，分辨率为1920x1080和512x424。而"NTU RGB+D 120"...
在这篇文章中,我们提出了 EmbodiedSAM,一个实时在线的 3D 分割一切模型。可以直接读入 RGB-D 流视频进行 efficient 且 fine-grained 的在线三维实例分割,这也是对我们之前 CVPR 2024 工作 Online3D 的一个延续(更快、更细!),代码、数据和模型权重均在 github 开源,欢迎访问。
NTU-RGB+D数据集论文连接:NTU-RGB+D一、基本介绍该数据集包含60个种类的动作(见表1),共56880个样本,其中有40类为日常行为动作,9类为与健康相关的动作,11类为双人相互动作。这些动作由40个年龄从10岁到35岁的人完成。该数据集由微软 Kinect v2传感器采集得到,并且使用了三个不同角度的摄像机,采集的数据形式包...
该数据集分为有两个版本,"NTU RGB+D" 和 "NTU RGB+D 120". "NTU RGB+D" 包含56,880个样本数据,60种动作。 "NTU RGB+D 120" 这个版本是上一台版本的补充版,涵盖之前的所有数据,并增加了额外的60个类别,总的样本数目...
图二. Kinect拍摄的三维RGB-D图片、深度图及一体化快速霍夫变换检测检测出来的平面 南京农业大学为该论文唯一单位,农学院在读二年级博生李艳慧为该论文第一作者,甘祥超教授为该论文通讯作者。该研究得到科技部科技创新2030---“新一代人工智能”,国家自然科学基金,江苏省前沿引领...