Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)

:主要参考
https://blog.csdn.net/yuhijk2055/article/details/81637832
https://blog.csdn.net/qq_36616268/article/details/79302102
https://blog.csdn.net/qq_31787603/article/details/86539187
https://blog.csdn.net/qq_20226441/article/details/82380030
https://blog.csdn.net/taiyangmiaomiao/article/details/97638598
openpose官方安装文档:
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md

我的电脑配置

操作系统:Windows 10
CUDA版本:10.0
cuDNN版本:7.5.0
GPU model:GTX980
OpenPose版本:OpenPose-1.5.0
CMake版本: 3.14.6
Caffe版本:OpenPose自带
OpenCV版本:OpenPose自带

下载地址

OpenPose下载: 选择source code
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/releases
CUDA下载: 选择CUDA10
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
cuDNN下载:版本为7.5.0 for CUDA10
https://developer.nvidia.com/cudnn
CMake下载:选择3.14 (选择.msi文件直接安装)
https://cmake.org/download/

安装过程

一、安装VS2017、CUDA10 、cuDNN7.5.0 ,顺序不要乱,否则可能有会报错

Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第1张图片
勾选图中箭头所示的选项
安装完成后直接安装CUDA10,将 cudnn7.5.0压缩包里的文件拷贝到cuda的win10安装目录,覆盖即可
我的安装路径(默认路径)C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

二、 解压openpose

下载source code,解压至无中文名且根目录少的文件夹下
Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第2张图片Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第3张图片
解压后 创建一个build空文件夹
执行3rdparty\windows文件夹里的getCaffe.bat、getCaffe3rdparty.bat、getFreeglut.bat、getOpenCV.bat 一共四个bat
然后执行\models 里的getModels.bat 进行模型下载

三、Cmake

注:如果需要build Python API 可以 先看第五步,如果直接执行仅有C++ API
下载完成后打开cmake-gui 1.选择 Browse Source 2.选择Browse Build
Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第4张图片
3.点击左下角的Configure 按钮 配置如图
Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第5张图片
4.Configuring done之后,会出现红色选项框,建议选择所有模型,因为COCO 和MPI 模型相对BODY_25较为简化,可加快运行速度。
Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第6张图片
5.点击Generate,等待生成

成功后如图:
Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第7张图片

四、使用VS打开build文件夹下的OpenPose.sln

Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第8张图片
右键点击设为启动项,将Debug改为Release,再右键点击生成,使其生成OpenPose library 库
(详见:https://blog.csdn.net/qq_20226441/article/details/82380030)
将OpenPoseDemo设为启动项并在Release下运行,就可以看到效果啦

这是笔者运行C++API示例1的结果:


构建 Python API

以上是构建C++ API的过程,以下是构建Python API的步骤
官方文档见 :https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/modules/python_module.md
安装python 环境 opencv 以及 numpy
笔者python 为 3.6
然后 pip install numpy opencv-python
在3rdparty 文件夹中需要 下载pybind11(用于进行C++ 和python之间数据类型的映射)
下载地址: pybind

Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第9张图片
然后第二步中的.bat文件仍然要执行
在camke中勾选 BUILD_PYTHON选项
Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第10张图片
cmake完成后 ,打开build文件夹下的 OpenPose.sln ,
将debug 改为 release。选中整个解决方案,右键点击 生成解决方案。
Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第11张图片
然后在\build\examples\tutorial_api_python 文件夹下即可执行python的例子
Openpose1.5.0+VS2017+CUDA10+cuDNN7.5+WIN10安装部署教程(C++和Python API)_第12张图片

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