1 问题
DVSGesture数据集是一个专注于动态视觉传感(Dynamic Vision Sensor, DVS)技术的数据集,它包含了基于事件的图像记录,用于手势识别任务。DVSGesture数据集由一系列动态图像组成,这些图像是通过动态视觉传感器捕获的,与传统的基于帧的图像不同,DVS技术对场景中的变化(如运动)非常敏感。据集主要用于手势识别研究,它包含了多种不同的手势类别,这些类别可以用于训练和测试机器学习模型,以识别和分类不同的手势动作。与传统的视频数据集不同,DVSGesture数据集记录的是像素级的亮度变化事件,而不是连续的帧。这种记录方式对计算资源的消耗较低,并且能够提供高时间分辨率的数据。由于DVS技术的特性,DVSGesture数据集能够以极高的时间分辨率捕获快速运动,这使得它非常适合分析快速或细微的手势动作。
import tonic
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import HTML
def to_frames(events):
# creates dense frames from events by binning them in different ways
frame_transform = tonic.transforms.ToFrame(
sensor_size=tonic.datasets.DVSGesture.sensor_size,
#time_window=10000)
n_time_bins=100)
#event_count=1000)
return frame_transform(events)
dataset_path = './data'
train = tonic.datasets.DVSGesture(save_to=dataset_path, train=True)
test = tonic.datasets.DVSGesture(save_to=dataset_path, train=False)
events, label = train[0]
frames = to_frames(events)
print("Train dataset contains", len(train), "samples.")
print("There are", len(events), "events in the selected sample.")
print("A single event:", events[0], "as (x-pos, y-pos, polarity, timestamp).")
print (frames.shape, label)
ani = tonic.utils.plot_animation(frames) # plot one frame
HTML(ani.to_jshtml()) # animate all frames
执行这行代码会报错误HTTP Error 403: Forbidden
2 解决
下载网站:https://figshare.com/articles/dataset/DVS_Gesture_pre-processed/21428184?file=38022171
点击在下Download all而不是单独下载两个压缩包,否则会一直下载中断。
下载后将文件解压并把压缩包同时放到这个./data目录下,否则会检测不到文件已下载,然后再重新执行以上代码就成功运行。