Pose Estimation 相关操作-HeatMap生成

最新推荐文章于 2025-09-14 16:13:10 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-14 16:13:10 发布 · 2.4k 阅读

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本文深入探讨了三种不同的HeatMap生成方法，包括使用numpy和OpenCV库的基本方法，CPM中相似的实现方式，以及在SimpleBaseLine上采用的高效算法，特别关注于3sigma区域的高斯分布应用，加速计算的同时确保精度。

1、HeatMap的生成相关代码

(1)

import numpy as np
import cv2
input_size=(96,96)
center=(10,10)
stride=1
start=stride/2-0.5#用来控制center的位置，默认stride为1
xx=np.arange(1,input_size[0])
yy=np.arange(1,input_size[1])
xx,yy=np.meshgrid(xx,yy)
xx=xx*stride+start
yy = yy * stride + start
D=(xx-center[0])**2+(yy-center[1])**2
exponent=D/2/sigma/sigma
heatmap=np.exp(-exponent)
heatmap*=255
type(heatmap)
heatmap=heatmap.astype(np.uint8)
heatmap=cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_HOT)
cv2.imwrite('./4.jpg',heatmap)

(2)CPM类似用法

import numpy as np
import cv2
input_size=(96,96)
center=(10,10)
sigma=3
gaussmap_result=np.zeros(shape=input_size,dtype=np.float32)
for i in range(input_size[1]):
    for j in range(input_size[0]):
        D=(i-center[1])**2+(j-center[0])**2
        exponent=D/2/sigma/sigma
        gaussmap_result[i,j]=np.exp(-exponent)
gaussmap_result*=255
gaussmap_result=gaussmap_result.astype(np.uint8)
heatmap=cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_HOT)
cv2.imwrite('./5.jpg',heatmap)

(3)mxnet在Simple BaseLine上面生成HeatMap与其他两种均不同，其只对3倍的Sigma的区域进行高斯分布(为什么是3sigma，我理解的是高斯分布数值%99.8的概率会落在-3sigma-3sigma区域)，加快了计算速度。

import numpy as np
sigma=2
target = np.zeros((96,96),dtype=np.float32)
tmp_size = sigma * 3
mu=(10,10)
ul = [int(mu[0] - tmp_size), int(mu[1] - tmp_size)]
br = [int(mu[0] + tmp_size + 1), int(mu[1] + tmp_size + 1)]
size = 2 * tmp_size + 1
x = np.arange(0, size, 1, np.float32)
y = x[:, np.newaxis]
x0 = y0 = size // 2
g = np.exp(-((x - x0) ** 2 + (y - y0) ** 2) / (2 * (sigma ** 2)))
g.shape
# usable gaussian range
g_x = max(0, -ul[0]), min(br[0], 96) - ul[0]
g_y = max(0, -ul[1]), min(br[1], 96) - ul[1]
# image range
img_x = max(0, ul[0]), min(br[0], 96)
img_y = max(0, ul[1]), min(br[1], 96)
target[img_y[0]:img_y[1], img_x[0]:img_x[1]] = g[g_y[0]:g_y[1], g_x[0]:g_x[1]]
target*=255
type(heatmap)
heatmap=target.astype(np.uint8)
heatmap=cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_HOT)
cv2.imwrite('./3.jpg',heatmap)