为了更加自信,我们可以使用Matlab/Octave或OpenCv在相应的彩色图像上绘制这些点,并查看它们的位置是否与标记的关节匹配。对于连接结构,我们可以看相同的
README file
W, T0, T1, T2, T3, I0, I1, I2, I3, M0, M1, M2, M3, R0, R1, R2, R3, L0, L1, L2, L3.
每个关节有2个坐标,因此42个数字的序列对应于序列中相应关节的u,v(x,y)坐标。
我尝试使用以下代码在Matlab/Octave中直接绘制图像和二维点:
clc; clear;
im = imread('0001_color_composed.png');
data = csvread('0001_joint2D.txt');
x = zeros(length(data)/2,1);
y = x;
for i = 1: length(data)/2
x(i) = data(2*i-1);
y(i) = data(2*i);
end
imshow(im);
hold on;
plot(x, y, 'go');
而这些
image
和
annotation
. 如您在所有u的下面的结果图像中所看到的,v坐标对应于从图像左上角开始以像素计算的x和y中的像素坐标,即u=x,v=y(好像使用
imshow()
,将连续打印的坐标框原点设置为图像坐标框原点(位于左上角)。