COFW Dataset 여는 방법

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matlab 파일을 python으로 여는 방법으로 가장 흔히 검색되는 코드는 아래와 같다.

from scipy import io
mat = io.loadmat('./COFW_train_color.mat')

문제는 이 방식이 에러를 낸다는 점이다. v7.3 files 저쩌구라하면서 에러를 낸다.

해결방법을 여기에서 찾을 수 있었다.

import cv2, h5py
import numpy as np

f = h5py.File('./COFW_train_color.mat', 'r')
bboxed = f['bboxesTr']   
images = f['IsTr']       
keypoints = f['phisTr']   

idx = 399
images = images[0]       
image_ref = images[idx]  
image = f[image_ref]

if image.ndim == 2:
    image = np.array(image)[np.newaxis, :, :]
    image = np.concatenate([image, image, image], axis = 0)
image = np.transpose(image) 
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)

keypoint = np.transpose(keypoints)[idx]
coordi_x = keypoint[:29]
coordi_y = keypoint[29:]
for x, y in zip(coordi_x, coordi_y):
    image = cv2.circle(image, (int(x), int(y)), 2, (255, 255, 0), -1)

cv2.imshow('image', image)

Line 4
파일을 h5py 라이브러리를 통해 열어주면 딕셔너리와 비슷한 방식으로 데이터를 다룰 수 있게 된다.
Line 5 ~ 7
keyword를 이용해서 f에 저장돼있는 데이터들을 불러낸다.
Line 10 ~ 12
곧 바로 좌표 값을 내뱉는 'bboxesTr', 'phisTr'과는 다르게
image 파일은 reference를 반환해주기 때문에
f[image_ref]의 문법을 사용해줘야 이미지를 불러올 수 있다.
Line 14 ~ 18
읽어들인 이미지를 cv2(BGR)에 맞게 변경해주는 과정이다.
이미지들 중에 흑백이미지도 들어있어 Line 14 ~ 16의 과정을 추가했다.
Line 20 ~ 24
대상 이미지의 facial landmark를 그려주는 과정이다.
keypoints가 [ landmark 정보 x 이미지 수 ] 형태로 저장되어 있어서 np.transpose( )를 해준뒤 [idx]로 indexing을 해준 것이고,
[ image 개수, x, y, occlusion bit ] 순으로 저장된 게 아니고
[ x,x,x, ... y,y,y, ... ob,ob,ob ... ] 순으로 저장돼 있어 Line 21, 22와 같이 접근해준 것이다.