OpenPose的使用

介绍

the first real-time multi-person system to jointly detect human body, hand, facial, and foot keypoints (in total 135 keypoints) on single images.（在一张图片上对人体、手部、面部、足部关节点检测的首个实时多人系统）

下载代码

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

安装CMake

下载：Download | CMake

下载好后默认安装即可，然后添加环境变量

下载pybind11（下载Zip包即可）

GitHub - pybind/pybind11 at 085a29436a8c472caaaf7157aa644b571079bcaa

下载完成后放入openpose的3rdparty\pybind11文件夹下

下载Caffe（下载Zip包即可）

​​​​​​https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe/tree/b5ede488952e40861e84e51a9f9fd8fe2395cc8a

下载完成后放入openpose的3rdparty\caffe文件夹下

安装Cuda

CUDA Toolkit 11.7 Downloads | NVIDIA Developer

 默认安装即可

下载Cudnn

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

先去到这个地址，然后复制下载链接到迅雷下载即可，因为直接点链接下载经常加载不进去页面（此外，还需要用邮箱注册一下）

解压后有三个文件夹bin、include和lib，依次将三个文件夹中的内容拷贝到cuda的安装目录(默认情况下是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2)下的bin、include和lib下，这个要一一对应，如下图所示。

 

 

 找到Visual Studio Installer， 点击修改

 选择单个组件，搜索Cmake，勾选并点击修改

搜索Windows 10 SDK勾选 

编译openpose代码

在openpose文件夹下新建build文件夹

配置路径，第一个框是openpose源码的文件夹，第二个框里填的是生成路径

 然后点击Configure，选择VS2022，然后Finish

 

 然后打开Build Python，然后点击Configure

 然后点击Generate

然后点击open Project，在VS中打开编译好的项目

然后鼠标右键 OpenposeDemo选择生成

 

生成完成 

我们可以看到，最后生成的exe文件

右键OpenPoseDemo，选择设为启动项目

 然后运行，点击本地Windwos调试器，这时就会调用摄像头实时地识别人体关节点了

如果想使用某个视频文件来运行OpenPoseDemo，可以在visual studio中增加命令行参数，方法是右键打开解决方案中的OpenPoseDemo，选择属性

选择调试，然后在命令参数输入：

--video C:\Users\hzkdediannao\Desktop\python\openpose\test.mp4 （这是视频保存的位置）

然后再次运行即可

运行时遇到的问题：

- Failed to parse NetParameter file: models\pose/body_25/pose_iter_584000.caffemodel
0x00007FF9F320286E (ucrtbase.dll) (OpenPoseDemo.exe 中)处有未经处理的异常: 请求了严重的程序退出。
编译遇到这个错误大概率是model没有下载全，去models目录下运行getModels.bat

然后我们尝试使用python调用

右键pyopenpose点击生成

 然后将x64/Release下文件和python/openpose/Release下文件拷贝到bin目录下

 然后把openpose下地models目录拷贝到bin目录下

 然后在bin目录下新建一个data文件夹，来保存需要识别地图片或视频

然后我们先在cmd调用一下

然后我们在bin目录下打开Jupyter Notebook

然后新建一个ipynb文件，参考examples/tutorial_python/body_form_image.py下代码进行自定义编程

import pyopenpose as op
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

# Custom Params (refer to include/openpose/flags.hpp for more parameters)
params = dict()
params["model_folder"] = "./models/"

# Starting OpenPose
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()

# Process Image
datum = op.Datum()
imageToProcess = cv2.imread('data/test2.jpg')
imageToProcess = cv2.cvtColor(imageToProcess,cv2.COLOR_RGB2BGR)
plt.imshow(imageToProcess)

datum.cvInputData = imageToProcess
opWrapper.emplaceAndPop(op.VectorDatum([datum]))

# Display Image
print("Body keypoints: \n" + str(datum.poseKeypoints)) #X\Y\C（置信度）

plt.imshow(datum.cvOutputData)

 可以看到有10个点 

 

在图片中正好也有10个点 

参考：

windows编译openpose及在python中调用 - 知乎