ubuntu18.04安装openpose流程及踩坑点

两天没日没夜终于在ubuntu系统上装上了openpose，我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来，以及一些参考博客。

安装环境：inter i7，rtx 2060，cuda10，cudnn7.4，opencv 3.2。

第1步 安装依赖包

安装后续步骤或环境必需的依赖包，依次输入以下命令:

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

sudo apt-get install git cmake build-essential
 

第2步 配置环境变量

使用 gedit 命令打开配置文件：

sudo gedit ~/.bashrc
打开后在文件最后加入以下两行内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH 
保存退出

source ~/.bashrc

第3步 安装对应版本的 CUDA 和 cudnn

进入 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ，依次选择 CUDA 类型然后下载安装即可。

重启后登录进入系统，配置 CUDA 环境变量，使用 gedit 命令打开配置文件：

sudo gedit ~/.bashrc

在该文件最后加入以下两行并保存：

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

使该配置生效：

source ~/.bashrc
 

登录官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，下载对应 cuda 版本且 linux 系统的 cudnn 压缩包，注意官网下载 cudnn 需要注册帐号并登录。

第4步 安装 opencv3.1

pip install opencv-python==版本号

sudo apt install libopencv-dev python-opencv

第5步 安装 openpose

对，你没看错直接安装openpose，也可以先安装caffe，这里我直接安装的openpose，用openpose自带的caffe去cmake，不过需要先把caffe解压后的文件放进去。

具体步骤：

需要下载OpenPose官方支持的版本（https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe），解压到openpose/3rdparty中，然后就不用官了。

需要下载pybind11（https://github.com/pybind/pybind11）解压到openpose/3rdparty中，名字叫pybind11。

下载OpenPose：

git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git

下载模型（这一步可跳过，因为之后会自动下载）：

1. cd openpose

2. cd models

3. ./getModels.sh

4. cd ..

打开cmke软件：

cmake-gui

填写openpose源码目录以及build：

点击Configure按钮, 选择Unix Makefile和use default native compling，点击finish按钮

最后点击Generate按钮。

OpenPose 编译

1. cd build

2. make -j`nproc`

编译过程中出现过一个错误 cannot find #include “caffe/proto/caffe.pb.h” 
通过下图方法解决问题(在caffe目录下输入如下代码)：

解决方案：

protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=.
mkdir include/caffe/proto
mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto
再次编译

make clean
make all -j8
 

安装成功！

安装完成后，在openpose文件夹下执行：

视频：

./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi

摄像头：

./build/examples/openpose/openpose.bin --face --hand

图片：

./build/examples/openpose/openpose.bin --image_dir examples/media/ --face --hand

您还可以按任何顺序添加任何可用标志。例如，以下示例在视频 ( --video {PATH})上运行，启用面部 ( --face) 和手部 ( --hand)，并将输出关键点保存在磁盘 ( --write_json {PATH})上的 JSON 文件中。

# Ubuntu
./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi --face --hand --write_json output_json_folder/

保存图像

./build/examples/openpose/openpose.bin --image_dir examples/media/ --write_images examples/media_out/