开源项目 rPPG 使用教程

开源项目 rPPG 使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rpp/rppg

1. 项目的目录结构及介绍

rppg/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── docs/
├── notebooks/
├── rppg/
│   ├── __init__.py
│   ├── core.py
│   ├── utils.py
│   └── config.py
├── tests/
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── main.py
  • data/: 存放项目的数据文件,包括处理过的数据和原始数据。
  • docs/: 存放项目的文档文件。
  • notebooks/: 存放 Jupyter 笔记本文件,用于数据分析和实验。
  • rppg/: 项目的主要代码目录,包含核心功能、工具函数和配置文件。
    • __init__.py: 初始化文件,使 rppg 成为一个 Python 包。
    • core.py: 核心功能实现。
    • utils.py: 工具函数。
    • config.py: 配置文件。
  • tests/: 存放测试代码。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • README.md: 项目说明文档。
  • requirements.txt: 项目依赖包列表。
  • setup.py: 项目安装脚本。
  • main.py: 项目启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件,负责初始化配置和启动核心功能。以下是 main.py 的主要内容:

import argparse
from rppg.core import RPPG
from rppg.config import Config

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Remote Photoplethysmography (rPPG) Tool")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config.yaml", help="Path to configuration file")
    args = parser.parse_args()

    config = Config(args.config)
    rppg = RPPG(config)
    rppg.run()

if __name__ == "__main__":
    main()
  • argparse: 用于解析命令行参数。
  • RPPG: 核心功能类,负责执行 rPPG 算法。
  • Config: 配置类,负责加载和解析配置文件。
  • main(): 主函数,解析命令行参数,初始化配置和核心功能,并启动 rPPG 算法。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常是一个 YAML 文件,位于项目的根目录下,命名为 config.yaml。以下是一个示例配置文件的内容:

data_path: "data/raw"
output_path: "data/processed"
algorithm: "GREEN"
sampling_rate: 30
window_size: 300
  • data_path: 原始数据文件的路径。
  • output_path: 处理后数据文件的输出路径。
  • algorithm: 使用的 rPPG 算法,例如 "GREEN"。
  • sampling_rate: 采样率,单位为 Hz。
  • window_size: 窗口大小,单位为毫秒。

配置文件通过 rppg.config.Config 类加载和解析,供 rppg.core.RPPG 类使用。

rppg Benchmark Framework for fair evaluation of rPPG rppg 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rpp/rppg

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R
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