从CPM得出关节置信度

关节置信度"/>

从CPM得出关节置信度

从cpm得到关节置信度的问题

为了从smplify项目中使用自己的数据集，所以采用cpm制作相应图片的数据集，但是fit_3d.py的输入是14x3的矩阵，包括了每个关节的置信度，而直接运行demo_cpm_body.py是不能直接得到关节点的置信度的，得到是一个14x2的矩阵，无法满足fit_3d的输入要求，为了制作自己的关节点我们需要对代码进行修改。

注：官方文档建议的是两种方式可以得到数据集，一种是cpm，另一种是deepcut cnn

大致看了下cpm的论文，以及相应的代码结构，发现过程中用到了热力图，热力图用来表示关节的准确情况，这样一来，我们就可以根据热力度来得到置信度，并将置信度的结果合并形成最终我们需要的结果，即包含关节置信度的14x3矩阵。
相关代码段如下：

    if kalman_filter_array is not None:for joint_num in range(FLAGS.joints):conf.append(np.max(last_heatmap[:, :, joint_num]))joint_coord = np.unravel_index(np.argmax(last_heatmap[:, :, joint_num]),(test_img.shape[0], test_img.shape[1]))# add a dimension for kalman filterjoint_coord = np.array(joint_coord).reshape((2, 1)).astype(np.float32)kalman_filter_array[joint_num].correct(joint_coord)kalman_pred = kalman_filter_array[joint_num].predict()joint_coord_set[joint_num, :] = np.array([kalman_pred[0], kalman_pred[1]]).reshape((2))color_code_num = (joint_num // 4)if joint_num in [0, 4, 8, 12, 16]:if PYTHON_VERSION == 3:joint_color = list(map(lambda x: x + 35 * (joint_num % 4), joint_color_code[color_code_num]))else:joint_color = map(lambda x: x + 35 * (joint_num % 4), joint_color_code[color_code_num])cv2.circle(test_img, center=(joint_coord[1], joint_coord[0]), radius=3, color=joint_color, thickness=-1)else:if PYTHON_VERSION == 3:joint_color = list(map(lambda x: x + 35 * (joint_num % 4), joint_color_code[color_code_num]))else:joint_color = map(lambda x: x + 35 * (joint_num % 4), joint_color_code[color_code_num])cv2.circle(test_img, center=(joint_coord[1], joint_coord[0]), radius=3, color=joint_color, thickness=-1)else:for joint_num in range(FLAGS.joints):conf.append(np.max(last_heatmap[:, :, joint_num]))joint_coord = np.unravel_index(np.argmax(last_heatmap[:, :, joint_num]),(test_img.shape[0], test_img.shape[1]))joint_coord_set[joint_num, :] = [joint_coord[0], joint_coord[1]]color_code_num = (joint_num // 4)if joint_num in [0, 4, 8, 12, 16]:if PYTHON_VERSION == 3:joint_color = list(map(lambda x: x + 35 * (joint_num % 4), joint_color_code[color_code_num]))else:joint_color = map(lambda x: x + 35 * (joint_num % 4), joint_color_code[color_code_num])cv2.circle(test_img, center=(joint_coord[1], joint_coord[0]), radius=3, color=joint_color, thickness=-1)else:if PYTHON_VERSION == 3:joint_color = list(map(lambda x: x + 35 * (joint_num % 4), joint_color_code[color_code_num]))else:joint_color = map(lambda x: x + 35 * (joint_num % 4), joint_color_code[color_code_num])cv2.circle(test_img, center=(joint_coord[1], joint_coord[0]), radius=3, color=joint_color, thickness=-1)

上述代码中的

conf.append(np.max(last_heatmap[:, :, joint_num]))

就是在每个关节的热力图，找出 热力值的最大值 作为该关节点的 置信度。（因为热力值的范围为0-1）

上图为热力值的打印部分结果