AlphaPose的json檔案解讀
本文記錄下res的json檔案坐標系以及一些引數的意思，有不足之處望指正，
待解讀例子：
例如有如下json檔案
[{"image_id": "1.jpg",
"category_id": 1,
"keypoints": [654.6572265625, 88.31778717041016, 0.9614965915679932, 659.4932861328125, 78.64559173583984,0.9357421398162842, 644.9849853515625, 78.64559173583984, 0.9556339383125305, 674.0015869140625, 93.15389251708984, 0.949504554271698, 630.4766845703125, 88.31778717041016, 0.9443892240524292, 688.5099487304688, 51.18710327148438, 0.9699893593788147, 606.2962036132812, 146.3509979248047, 0.9314674735069275, 698.18212890625, 223.72862243652344, 0.9512142539024353, 591.7879028320312, 223.72862243652344, 244388937950134, 698.18212890625, 286.5979309082031, 0.9363806247711182, 586.9517822265625, 291.4340515136719, 0.9267269968986511, 664.3294067382812, 296.2701416015625, 0.8407283425331116, 611.13232421875, 296.2701416015625, 0.8530831933021545, 654.6572265625, 397.8282775878906, 0.9324217438697815, 615.9683837890625, 392.9921569824219, 0.8931402564048767, 644.9849853515625, 489.7142028808594, 0.891362190246582, 620.8045043945312, 489.7142028808594, 0.8250412940979004],
"score": 3.1222591400146484,
"box": [568.2610473632812, 41.407630920410156, 148.61181640625, 495.2166976928711],
"idx": [0.0]},
解讀結果：
python代碼
"image_id" : int, # 該物件所在圖片的id
"category_id" : int, # 類別id，每個物件對應一個類別
"keypoints" : [x1,y1,v1,...], #keypoints是一個長度為3*k的陣列，其中k是category中keypoints的總數量（也就是說k是類別定義的關鍵點總數，如圖我們實驗的人體姿態關鍵點的k為17，所以獲得的keypoints總數為51），每一個keypoint是一個長度為3的陣列，第一和第二個元素分別是x和y坐標值，第三個元素是個標志位v，
"score" : int,
"box" : [x,y,width,height], # x,y為左上角坐標，width,height為框的寬高
"idx" : [0.0]
##列印關鍵點編號：
cv2.circle(img, (cor_x, cor_y), 3, p_color[n], -1)
#cv2.circle()用于在任何影像上繪制圓，
#ima:所選的繪制圓的影像，
#(cor_x, cor_y)：圓的中心坐標，坐標表示為兩個值的元組，即(X坐標值，Y坐標值)，
#radius:3是圓的半徑，
#p_color[n]:繪制的圓的邊界線的顏色，對于BGR，我們通過一個元組，例如：(255，0，0)為藍色，
#thickness:圓邊界線的粗細像素，厚度-1像素將以指定的顏色填充矩形形狀，
cv2.putText(img, f'{n}', (cor_x+5, cor_y+5), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 0), thickness=1)
#cv2.putText()用于在任何影像上添加文字，
#上述引數分別對應：圖片，添加的文字，左上角坐標，字體，字體大小，顏色，字體粗細
17個關鍵點分布圖：
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