mpi

这段代码展示了如何使用OpenCV读取视频,处理为浮点型数据,并利用MPI索引来读取MAT文件中特定相机的关节数据。MAT文件由`get_file_names`函数遍历指定目录获取,然后按MPI索引提取特定相机的注解数据。最后,根据MPI索引和序列号,构建并打印出对应视频文件的路径。

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import scipy.io as scio
import os
import math
import cv2
import numpy as np

def read_video(video_path):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    wid = int(cap.get(3))
    hei = int(cap.get(4))
    framerate = int(cap.get(5))
    framenum = int(cap.get(7))
    print(framerate)
    print(framenum)

    video = np.zeros((framenum, hei, wid, 3), dtype='float16')
    cnt = 0
    while (cap.isOpened()):
        a, b = cap.read()
        print(type(b))
        if b is not None:
            b = b.astype('float16') / 255
            video[cnt] = b
        else:
            break
        cnt += 1

    print(video.shape)


def get_file_names(file_dir, extension):
    file_names = []
    for root, dirs, files in os.walk(file_dir):
        for _file in files:
            if os.path.splitext(_file)[-1] == extension:
                file_names.append(_file)
    return file_names



def mpi(indnum):
    dir_path='/home/passwordis1/Desktop/MOCAP-mpi/'
    mat_file_names =get_file_names(dir_path,'.mat')
    print(mat_file_names)
    mpi_index = [0,1,2,4,5,6,7,8]
    print (mpi_index)
    mpi_annot =[]
    for name in mat_file_names:

        file_path = dir_path + name

        data = scio.loadmat(file_path)

        for i in range(0,8):
            camera_num = mpi_index[i]
            anoot_for_camera_num = data['annot3'][camera_num]
            joint_for_camera_num = anoot_for_camera_num[0]

            mpi_annot.append(joint_for_camera_num)
    print(len(mpi_annot))
    print(mpi_annot[0].shape)
    print(mpi_annot[127].shape)

    number = indnum%8
    seqnum = int(math.floor(indnum/8))
    print(number,seqnum)
    prefixion = mat_file_names[seqnum][0:3]
    print(prefixion)

    video_name = prefixion +'Video_' + str(mpi_index[number-1])+'.avi'
    video_path = os.path.join(dir_path,video_name)
    print(video_path)

mpi(10)
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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