使用的編程語言和包
編程語言：python
庫：ezc3d
數(shù)據(jù)集:CMU Graphics Lab Motion Capture Database
ezc3d
ezc3d支持c++贴谎，python汞扎，matlab，并且跨平臺擅这，支持windows澈魄、linux和mac，windows和linux上支持直接用anaconda安裝也支持手動編譯仲翎，mac只支持手動編譯痹扇，我win10上安裝了anaconda，所以以下對數(shù)據(jù)的處理我都是在win10上進行的溯香。
數(shù)據(jù)集
在cmu的運動捕捉數(shù)據(jù)網(wǎng)站的FAQs標簽頁下可以直接下載到數(shù)據(jù)庫中所有的打包好的c3d格式的數(shù)據(jù)帘营。
c3d數(shù)據(jù)處理
- 導入ezc3d
from ezc3d import c3d - 讀取文件
path ='D:\\Work\\c3d_dataset\\allc3d_56789\\subjects\\89\\89_06.c3d'
c = c3d(path) - 獲取c3d文件中的參數(shù)
print(c['parameters']['POINT'])
以下為輸出結果
{'USED': {'type': 2, 'description': '', 'value': (42,)}, 'TYPE': {'type': 2, 'description': '', 'value': ()}, 'ZERO': {'type': 2, 'description': '', 'value': (1, 0)}, 'CORNERS': {'type': 4, 'description': '', 'value': ()}, 'ORIGIN': {'type': 4, 'description': '', 'value': ()}, 'CHANNEL': {'type': 2, 'description': '', 'value': ()}, 'CAL_MATRIX': {'type': 4, 'description': '', 'value': ()}, 'FRAMES': {'type': 2, 'description': '', 'value': (2751,)}, 'DATA_START': {'type': 2, 'description': '', 'value': (13,)}, 'SCALE': {'type': 4, 'description': '', 'value': (-0.05000000074505806,)}, 'RATE': {'type': 4, 'description': '', 'value': (120.0,)}, 'MOVIE_DELAY': {'type': 4, 'description': '', 'value': (1.5390000343322754,)}, 'X_SCREEN': {'type': -1, 'description': '', 'value': ['+X']}, 'Y_SCREEN': {'type': -1, 'description': '', 'value': ['+Z']}, 'UNITS': {'type': -1, 'description': '', 'value': ['mm']}, 'ANGLE_UNITS': {'type': -1, 'description': '', 'value': ['deg']}, 'SCALAR_UNITS': {'type': -1, 'description': '', 'value': ['mm']}, 'TYPE_GROUPS': {'type': -1, 'description': '', 'value': []}, 'LABELS': {'type': -1, 'description': '', 'value': ['LBWT', 'RBWT', 'LFWT', 'LTHI', 'RFRM', 'RTHI', 'RWRB', 'RWRA', 'STRN', 'T10', 'RFIN', 'RUPA', 'LKNE', 'RKNE', 'LUPA', 'CLAV', 'LELB', 'RSHO', 'LFRM', 'LSHN', 'RSHN', 'LBHD', 'LFHD', 'RBHD', 'RFHD', 'RANK', 'LANK', 'RHEE', 'LHEE', 'LTOE', 'RTOE', 'LMT5', 'RMT5', 'RFWT', 'RELB', 'RBAC', 'LSHO', 'C7', 'LWRA', 'LFIN', 'LWRB', 'RBAC-1']}, 'DESCRIPTIONS': {'type': -1, 'description': '', 'value': ['Left back waist', 'Right back waist', 'Left front waist', 'Left thigh', 'Right forearm', 'Right Thigh', 'Right wrist bar pinkie side', 'Right wrist bar thumb side', 'Sternum', 'Upper back', 'Right hand', 'Right upper arm', 'Left knee', 'Right knee', 'Left upper arm', 'Clavicle', 'Left elbow', 'Right shoulder', 'Left forearm', 'Left shin', 'Right shin offset', 'Left back head', 'Left front head', 'Right back head', 'Right front head', 'Right ankle', 'Left ankle', 'Right heel', 'Left heel', 'Left toe', 'Right toe', 'Left metatarsal five', 'Right metatarsal five', 'Right front waist', 'Right elbow', 'Right back offset marker', 'Left shoulder', 'Back of neck', 'Left wrist bar thumb side', 'Left hand', 'Left wrist bar pinkie side', 'Unknown']}}
可以看到c['parameters']['POINT']為字典，里面存儲了使用的點數(shù)（USED）,幀速率（RATE）,幀數(shù)（FRAMES）,縮放因子（SCALE）,運動捕捉關節(jié)點的名稱（LABELS）逐哈，對關節(jié)點的描述（DESCRIPTIONS）等。
獲取c3d文件的坐標點
point_data = c['data']['points']
point_data的shape為4xNxT问顷，4的前三維存儲xyz坐標昂秃，N表示關節(jié)點點數(shù)，T為幀數(shù)杜窄。
可以通過以下代碼獲取第k幀的x肠骆、y、z坐標
frame = point_data[:,:,k]
x = frame[0,:] y = frame[1,:] z = frame[2,:]
繪制關節(jié)點和關節(jié)點連線
x塞耕、y蚀腿、z中是按照c3d參數(shù)中關節(jié)點標簽存儲的對應的關節(jié)點坐標，我們可以通過下圖中的標注確定關節(jié)點之間的連線扫外。
首先導入用到的庫
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
在jupyter notebook中使用%matplotlib notebook可繪制可交互的圖形創(chuàng)建3d figure
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')-
繪制關節(jié)點及連線
ax.scatter(x,y,z)
在本文中只繪制了幾個關節(jié)點的連線莉钙，道理都是一樣的。由于每個文件中存儲關節(jié)點的順序不一定相同筛谚，因此使用關節(jié)點的label進行索引磁玉。
首先將用到的關節(jié)點和它們在文件中存儲的序號存成字典格式used_label = {"RFHD":0, "LFHD":0, "CLAV":0,"STRN":0 } label_keys = used_label.keys() labels = c1['parameters']['POINT']['LABELS']['value'] for label in label_keys: index = [i for i,x in enumerate(labels) if x.find(label)!=-1] used_label[label] = index [0]
存儲連線的關節(jié)點標簽并繪制連線
stick_difines_f_head=[
(used_label['CLAV'],used_label['STRN']),
(used_label['RFHD'],used_label['CLAV']),
(used_label['CLAV'],used_label['LFHD'])
]
for i in stick_difines_f_head:
xx = [x[i[0]],x[i[1]]]
yy = [y[i[0]],y[i[1]]]
zz = [z[i[0]],z[i[1]]]
ax.plot(xx,yy,zz,c='r')
設置坐標軸刻度、xyz軸的比例進行顯示
my_y_ticks = np.arange(0, 1000, 200)
my_z_ticks = np.arange(0, 2000, 200)
ax.set_yticks(my_y_ticks)
ax.set_zticks(my_z_ticks)
ax.get_proj = lambda: np.dot(Axes3D.get_proj(ax), np.diag([0.5, 0.5, 1, 1]))
plt.show()
效果如圖驾讲，這張圖我基本把點都連了蚊伞，但是展示的代碼只畫了幾個點和線
