draw_keypoints¶
- torchvision.utils.draw_keypoints(image: Tensor, keypoints: Tensor, connectivity: Optional[List[Tuple[int, int]]] = None, colors: Optional[Union[str, Tuple[int, int, int]]] = None, radius: int = 2, width: int = 3, visibility: Optional[Tensor] = None) Tensor[源代码]¶
在给定的 RGB 图像上绘制关键点。图像值应为 uint8 且在 [0, 255] 范围内或 float 且在 [0, 1] 范围内。可以一次绘制多个实例的关键点。
此方法允许根据关键点的可见性绘制关键点及其连接性。
- 参数：
image (Tensor) – 形状为 (3, H, W) 且数据类型为 uint8 或 float 的张量。
keypoints (Tensor) – 形状为 (num_instances, K, 2) 的张量，表示每个 N 个实例的 K 个关键点位置，格式为 [x, y]。
connectivity (List[Tuple[int, int]]]) – 元组列表，每个元组包含一对要连接的关键点。如果两个连接的关键点中至少有一个的
visibility为 False，则不会绘制此特定连接。由于不可见性导致的排除是针对每个实例计算的。colors (str, Tuple) – 颜色可以用 PIL 字符串表示，例如“red”或“#FF00FF”，或用 RGB 元组表示，例如
(240, 10, 157)。radius (int) – 表示关键点半径的整数。
width (int) – 表示连接关键点线条宽度的整数。
visibility (Tensor) – 形状为 (num_instances, K) 的张量，指定每个 N 个实例的 K 个关键点的可见性。True 表示相应关键点可见并应绘制。False 表示不可见，因此不会绘制该点或包含它的任何可能的连接。输入张量将转换为布尔值。默认值为
None，表示所有关键点都可见。有关更多详细信息，请参阅 使用可见性绘制关键点。
- 返回值：
绘制了关键点的图像张量。
- 返回类型：
img (Tensor[C, H, W])
使用
draw_keypoints的示例
