tf-pose-estimation windows10环境搭建

预环境需求

①Microsoft Visual C++ 14.0（可以选择安装 Microsoft Visual C++ Build Tools 2015或者Microsoft Visual Studio 2015）
ps:如果需要节约磁盘空间，建议选择Microsoft Visual C++ Build Tools（链接指路）
②安装python，请使用anaconda安装（后面有些问题更容易解决），请选择anaconda中至少包含python 3.x版本及以上的版本。(2019年发布版本基本上都是python3.x)
官网安装： anaconda
或镜像安装：清华镜像直达

安装

1. git项目或者下载桌面zip文件，地址：https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation

2. 根据官方文档要求，安装需要依赖：python3，tensorflow 1.4.1+
   opencv3, protobuf, python3-tk。重要提示：python3已经安装，后面依次执行安装tensorflow或者tensorflow-gpu（请指定tensorflow版本为1.13.1或1.13.2或1.14.0，高版本存在模块更新移除问题），opencv-python，protobuf即可。python3-tk包含在python中，无需安装。

3. 进入下载项目目录，找到requirements.txt文件，执行：
   pip3 install -r requirements.txt
   错误解决：(1)‘pip3’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件，使用pip install -r requirements.txt
   （2）安装过程出现No model name “xxx”，直接pip安装即可。
   (3)ERROR: Failed building wheel for pycocotools，执行以下命令：pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools^&subdirectory=PythonAPI
   特别注意：在安装requirements.txt文件过程中，每出现一次错误均需要再次执行pip3 install -r requirements.txt，直至没有错误。

4. 编译c++库（Build c++ library）
   需要下载swig，用swig命令编译。下载swig压缩包解压，将swig目录加入windows环境变量path中。
   在cmd中执行swig -help，如何没有报错，则表示配置swig成功。
   在项目目录中依次执行：cd tf_pose\pafprocess 然后 swig -python -c++ pafprocess.i && python setup.py build_ext --inplace没有报错即编译成功。

5. 运行程序
   回到项目主目录下
   ① 摄像头测试：cmd执行python run_webcam.py --model=mobilenet_thin --resize=432x368 --camera=0测试（初始化较慢，没有报错就请耐心等待约一分钟左右）。
   ②图片测试：cmd执行python run.py --model=mobilenet_thin --resize=432x368 --image=./images/p1.jpg测试（无法显示结果，有待于解决）。
   错误及解决办法
   ①错误：ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib.tensorrt ’
   解决：先将tfpose/estimator.py中的14行import tensorflow.contrib.tensorrt as trt注释。
   ②还有错误：No module named ‘tensorflow.contrib’，
   解决：这是tensorflow版本造成的问题，tensorflow 2.0以后没有 tensorflow.contrib，请降低版本至1.13.1或1.13.2 或1.14.0版本。
   （注：以上文章步骤由笔者亲测记录，可能受之前安装了其他python库影响，本次安装会比一般安装报错更少，如果出现其它文中未说明错误，烦请理解，没有提及的错误请参阅网上其它相关解决措施）