windows10下openpose的安装和配置使用教程(C++),以及常见错误分析。

流程

  • openpose的安装和配置使用
    • 一、环境配置
          • (一)、硬件
          • (二)、安装git(可以忽略)
          • (三)、安装visual studio 2017
          • (四)、安装cuda
          • (五)、安装cuDNN
          • (六)、安装CMake
    • 二、OpenPose
          • (一)、下载OpenPose
          • (二)、运行bat
          • (三)、生成工程文件(重要)
    • 三、常见问题
          • (一)、error -- unsupported Microsoft Visual Studio version
    • 目前进展
    • 接下来的计划


openpose的安装和配置使用

最近的研究课题是有关于震颤分析的,需要用到openpose,新手从0开始学习了一下,基本上把所有相关文档都看了,总算有点进展,就当在这里记笔记了,很多问题我也是一知半解,欢迎指教。

一、环境配置

(一)、硬件

电脑硬件要求就不详细说了,具体参考官方文档。
我用的电脑配置如下:
操作系统:Windows 10
显卡:NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER。(之前用AMD试了试CPU跑,非常卡。。。)

(二)、安装git(可以忽略)

1.先注册并下载github。
下载链接: https://git-scm.com/download/win.
网址: https://github.com/.

2.安装github。
采用默认安装就行,一直点直到安装完成。

3.鼠标右键,点击Git Bash Here,
windows10下openpose的安装和配置使用教程(C++),以及常见错误分析。_第1张图片
输入git,显示下图,
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4.配置
①输入cd ~/.ssh/
如果输入后出现了“ No such file or directory" ,就输入mkdir ~/.ssh创建ssh文件夹。

②接下来输入下面两条指令配置name和email:
git config --global user.name “你的git账号名”
git config --global user.name “你的git邮箱”

③生成ssh key
ssh-keygen -t rsa -C “你的git邮箱"

④查看ssh key
cd ~/.ssh/
ll
在这里插入图片描述

5.配置ssh key
进入: https://github.com/.登录后,点击右上角自己的头像,点击settings,点击左侧菜单栏SSH and GPG keys,点击右上角new SSH key,
tittle自己写,key中粘贴id_rsa.pub文件中的所有文字点击Add SSH Key。

6.测试
输入:ssh [email protected],成功效果如图。
在这里插入图片描述

(三)、安装visual studio 2017

下载地址: https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/productinfo/vs2017-system-requirements-vs.
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安装时,工作负载选:“使用C++的桌面开发”,“适用windows平台开发”。
不明白的步骤可以参考这篇文章: https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/83990685

(四)、安装cuda

选择合适版本的 CUDA 下载,下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive.
参考了别的大神的文章,我选择下载的版本是cuda_9.2.148_win10。
下载后,按照默认选项安装好cuda即可。

(五)、安装cuDNN

下载地址: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive.
这里注意,cuDNN版本要和上一步的cuda对应上。
我下载的版本是cuDNN-9.2-windows10-x64-v7.2.1.38。
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将下载好的cuDNN解压,
①将cuda/bin中的cudnn64_7.dll复制到刚刚cuda的bin目录中,我的是C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2/bin,

②同理将cuda/include中的cudnn.h复制到C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2/include,

③将cuda/lib/x64中的cudnn.lib复制到C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2/lib/x64。

(六)、安装CMake

下载地址: https://cmake.org/download/.
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点击cmake-3.19.1-win64-x64.msi,下载。下载后安装,注意这一步添加Path就好。
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二、OpenPose

(一)、下载OpenPose

下载地址: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/releases.
我直接右键git bash here,
输入:git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git
等待下载~
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(二)、运行bat

下载完成后运行openpose的以下几个文件 :
①C:/openpose/3rdparty/windows里的所有.bat文件 :getCaffe.bat、getCaffe3rdparty.bat、getFreeglut.bat、getOpenCV.bat、getSpinnaker(可能会有些慢)。
完成后如图。
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②C:/openpose/models里的getModels.bat 文件(下载模型,COCO,MPI等)。
完成后如图。
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(三)、生成工程文件(重要)

①打开之前安装好的CMake。

②Where is the source code填openpose源码所在的文件夹,我的是C:/openpose
Where to build the binaries填C:/openpose/build。
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③填好后,点击Configure按钮。
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④弹出对话框,选择Yes。
(因为之前没有C:/openpose/build文件夹,点击Yes会创建它,也可以事先手动建好)
在这里插入图片描述

⑤弹出如图所示对话框,因为我用的是VS2017和WIN64,所以如下填写的,根据实际情况来。

windows10下openpose的安装和配置使用教程(C++),以及常见错误分析。_第12张图片
选好后点击Finish。

⑥Finish后等待下载,可能会比较久,等待进度条完成,左下角显示 Configuring done,出现一片红色,勾中其中所需要的选项。
我这里都勾中了,以免后续麻烦。
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再次点Congifure,底下显示Configuring done。
windows10下openpose的安装和配置使用教程(C++),以及常见错误分析。_第14张图片

⑦点击Generate,显示Generating done则完成。
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⑧完成后,openpose/build文件夹,用VS打开 OpenPose.sln 文件。
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Release运行OpenPose。
出现#error – unsupported Microsoft Visual Studio version! Only the versions 2012, 2013, 2015 and 2017 are supported! ,解决方法看下面的常见问题。

⑨运行下Examples,图片换成了自己下载的,OK!成功!
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三、常见问题

(一)、error – unsupported Microsoft Visual Studio version

一开始遇到这个问题,后来看到无情时尚这位博主的文章,果然解决了,十分感谢。

这段引用该博主的文章 https://blog.csdn.net/yuhijk2055/article/details/81637832.
将 OpenPose 设为启动项并在Release下运行,生成OpenPose library 库,如提示#error – unsupported Microsoft Visual Studio version! Only the versions 2012, 2013, 2015 and 2017 are supported! 是因为我用的vs2017版本不兼容的原因,只需要将 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\include\crt\host_config.h 第131行 #if _MSC_VER < 1600 || _MSC_VER > 1913改为 #if _MSC_VER < 1600 || _MSC_VER > 1950 即可编译成OpenPose library 库,完成后会在Release目录下生成 openpose.dll

目前进展

    • 可以识别图片
    • 可以识别保存的视频
    • 可以调用摄像头识别视频
    • 可以输出图片和视频的Key Point
    • 可以将图片和视频的骨骼数据保存为图片或视频

接下来的计划

    • 训练自己的dataset模型
    • 减少延迟

你可能感兴趣的:(c++,深度学习,opencv)