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...
NTU RGB-D的数据集非常规范,其文件后缀名为‘.skeleton’,用记事本直接打开结果如下: 从上到下依次为帧数、骨架数量(不超过2,即在该数据集上动作由1个或2个人完成)、骨架其他信息(原文指'bodyID', 'clipedEdges', 'handLeftConfidence', 'handLeftState', 'handRightConfidence', 'handRightState','isRestic...
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"...
1. NTU RGB+D 数据集概述 NTU RGB+D 是由南洋理工大学的Rose Lab 实验室提出来的人体(骨架)行为识别数据集。具体详细情况可以参考链接,NTU RGB+D只是其中一种模态数据。因为在课题中需要用到该数据集,所以简单记录一下自己对于这个数据集的理解,以及可能在我们的模型中
数据集来源:GitHub - shahroudy/NTURGB-D: Info and sample codes for "NTU RGB+D Action Recognition Dataset"代码来源:GitHub - henrypowell87/NTURGB-D_Skeletons_Formatter: Python code for formatting the NTU RGB+D Dataset for use in a RNN.;(1条消息) N维数组的快速最近邻插值(Nearest Neighbour),...
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...
nuscenes数据集读取数据 ntu数据集 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...