stgcn动作识别训练自己的数据集

Question

如何提取适合stgcn的骨骼信息格式，有没有人可以详细解答一下呀

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

要构建一个适用于STGCN（Sequence-to-Graph Convolutional Neural Network）的动作识别模型的数据集，你需要准备大量的视频片段，并对这些片段进行一系列的操作以确保它们能够被输入到STGCN网络中。以下是一个基本步骤指南，用于创建一个包含骨骼信息的训练数据集：

1. 收集数据：

   • 首先，你需要找到相关的视频片段，这些视频片段应该包括动作捕捉系统（如Kinect、Leap Motion等）所记录的动作。
   • 从这些视频片段中选择与STGCN任务相关的动作序列。

2. 处理视频：

   • 使用OpenCV或者PIL库中的VideoCapture类读取视频文件。
   • 对每个帧进行预处理操作，例如：去除背景噪声、矫正姿态、滤除不必要的运动细节等。
   • 可能还需要应用一些预训练模型，比如ResNet或VGG，来提高数据的质量。

3. 提取关键点：

   • 为了识别特定的关节（如手部、脚部、肩部等），可能需要手动标注关键点的位置。
   • 如果没有足够的标注，可以考虑使用现有的姿势估计工具，如Pose Estimation Toolbox（PEKTO）等。

4. 转换为骨架表示：

   • 将关键点坐标转化为骨架表示，通常使用的表示方法是HOG特征、SIFT特征或者是更复杂的深度学习表示。
   • 这一步骤可能会涉及到特征编码器的设计，这取决于你的具体需求。

5. 将骨骼信息整合进数据集中：

   • 现在，你应该有了一个包含关键点位置和骨架表示的数据集。
   • 可以尝试将这个数据集作为原始视频的一部分，以便于后续的STGCN训练过程。

6. 测试数据验证：

   • 在开发过程中，建议使用一部分数据集进行模型评估，以确定其性能是否符合预期。
   • 可以通过交叉验证或者其他评价指标来衡量模型的表现。

7. 优化和调整：

   • 根据模型表现和用户反馈，可能需要对数据集进行进一步的优化和调整。

8. 保存数据：

   • 最后，将经过处理的数据集保存到合适的存储格式中，例如CSV文件或者MongoDB数据库。

Python示例代码

如果你正在使用Python进行上述操作，你可以参考以下代码片段，它展示了如何使用OpenCV读取视频并对其进行预处理：

import cv2
import numpy as np

# Load video file
cap = cv2.VideoCapture('path_to_video_file.mp4')

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # Preprocess the frame (e.g., remove background noise)
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred_frame = cv2.GaussianBlur(gray_frame, (5, 5), 0)

    # Save the preprocessed frame for further processing
    cv2.imwrite("preprocessed_frames/frame_%d.jpg" % (frame_count), blurred_frame)
    
    frame_count += 1

# Release the VideoCapture object and close any OpenCV windows
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，以上代码仅为示例，实际操作时需要根据具体的视频格式和预处理要求进行调整。