Windows下Openpose试运行环境配置流程

这几天一直在配置openpose在windows环境下运行的环境，花了一些时间才把问题解决并安装成功，在这里总结一下当作备忘录。

1. 材料：

(1) Openpose的代码，这个网上随便就可以搜到资源。
(2)python安装程序，这个只需要到python官网下载就好，我下的是Python3.7.2（这里注意一定要安装64位的，否则后续安装tenserflow时会出问题），下载后直接安装（注意勾选直接将路径添加到PATH会方便很多）, 我们会看见pip是默认安装的， pip是python包管理工具，用起来很方便，后面会发现我们安装OpenCV和TensorFlow都得用它。
(3)PyCharm，这个是Python的IDE，如果想要命令行运行，这个不是必须的。这个也只需要从网上下载后安装，安装之后想要注册的话直接百度PyCharm注册码，按照要求输入就可以了，记得是选择server那个输入注册码。

2.在命令行中配置。
(1)首先我们要配置环境变量。把之前Python安装路径下的python.exe文件所在路径加入系统环境变量的PATH里面。
(2)cmd打开命令行，输入python，显示python的版本等信息就证明安装和环境变量配置成功了。也可以写个简单的代码比如print("Hello world!") 保存在test.py中，然后直接命令行输入python ...\\...\\test.py，看是否成功输出。
(3)用pip装numpy包。先在命令行中键入 pip list， 如果有输出pip版本信息，说明pip可以正常使用，用pip install numpy  -i https://pypi.douban.com/simple 安装成功！
(4)pip 装OpenCV。直接pip install opencv_python就可以了，我这里默认装的是opencv-python3.3.0版本。然后命令行python，然后import v2,如果无错误，说明成功。也可以把下面的代码保存为test.py,我用的是最简单的显示图片的例子，如果可以显示图片，成功！

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2

img = cv2.imread("D:/dev_sw/picVideo/lena.jpg", 1)
cv2.imshow("Lena", img)
cv2.waitKey()

(5)pip 装TensorFlow。也是直接pip install TensorFlow, 可以看见这里版本为：tf-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl,其中36代表支持Python3.6.X版本，win_amd64为支持的平台。这里有很多坑

坑一：公司网是走的国外的代理，导致直接在cmd里面输入命令安装tensorflow会报错代理不能通过，这里我尝试在cmd框里用命令配置了代理端口和用户密码，但是并不能通过，只能换国内的网来实现。

 

坑二：读取时间超时，需延长等待时间， 在cmd命令框中输入  pip --default-timeout=100 install -U pip  （是因为公司的共用WiFi太慢了，当然如果网速够快的话是没有这个问题的）

同上面，import tensorflow无错误，安装成功

3. PyCharm中用运行Open Pose。

在PyCharm中打开OpenPose的文件，

（1）为PyCharm选择python解释器，file->settings->project:OpenPose->project interpreter，这里选Existing environment, 然后选择之前安装的python.exe文件的路径添加到Interpreter一栏中，然后点OK->OK。

（2）这里试运行的时候会发现报错

    import PIL.Image
ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'

是因为没有安装pillow，运行 pip install pillow就可以了。

（3）继续报错（对的，我就是通过不断报错不断安装所需要的库~）：

from IPython.display import Image, display
ModuleNotFoundError: No module named 'IPython'

运行pip install ipython就好了

（4）    报错：

from configobj import ConfigObj
ModuleNotFoundError: No module named 'configobj'

运行pip install ConfigObj就好了

（5）接下来就不一一列举了，写出需要安装的库吧：

pip install scipy

pip install keras

 

到这里代码就已经能成功跑起来啦，祝顺利。

在Linux环境下搭建open pose的运行环境教程参见以下网址：

https://blog.csdn.net/qq_35468937/article/details/81514198

 

 

 

 

 

 

最后，感谢下面这位博主的分享，过程中参考了大量他这篇文章的信息。
作者：yslTech
原文：https://blog.csdn.net/ysltech/article/details/78487934