Python 使用 TensorFlow 生成人体骨架数据集 CSV 文件

这段代码使用 TensorFlow 和 OpenCV-Python 库，从图像文件夹生成人体骨架数据集 CSV 文件。

import tensorflow as tf
import cv2
import os
import csv

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5')

# 遍历文件夹
folder_path = 'path/to/folder'
for filename in os.listdir(folder_path):
    # 读取图片
    img_path = os.path.join(folder_path, filename)
    img = cv2.imread(img_path)
    # 预处理图片
    img = cv2.resize(img, (224, 224))
    img = img / 255.0
    img = img.reshape(1, 224, 224, 3)
    # 预测结果
    result = model.predict(img)
    # 将结果保存到csv文件中
    with open('path/to/output.csv', mode='a', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(result[0])

代码的功能是遍历指定文件夹中的所有图片，读取图片并预处理，然后使用加载的模型进行预测，最后将预测结果保存到 CSV 文件中。需要注意的是，这里的模型需要是能够识别人体骨架的模型，否则预测结果将无法正确解释。