Was ist OpenPose?

OpenPose ist eine Bibliothek, die den menschlichen Körper (Knie, Ellbogen, Augen usw.) erkennt und die erkannten Ergebnisse visualisiert. Und diese Technologie wurde auf der CVPR2017 angekündigt. Ein Skeletterkennungsalgorithmus mit einer Monokular-Kamera unter Verwendung von DeepLearning wurde in eine Bibliothek umgewandelt und unter dem Namen OpenPose veröffentlicht.

Beispiel:

In diesem Kapitel wird hauptsächlich die Installation und Kompilierung von OpenPose vorgestellt.

So installieren Sie OpenPose

Zuerst, https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md Gehen Sie zu diesem Link, gehen Sie zu Windows und installieren Sie nacheinander in der Reihenfolge, in der Sie sie geschrieben haben.

(Klicken Sie hier für die Version in Japanisch und teilweise weggelassen)

** Wenn Sie direkt auf die blauen Buchstaben auf der ↑ Site klicken, können Sie direkt zur entsprechenden Site wechseln. Lassen Sie uns also installieren, während Sie auf diese verweisen **

Gehen wir zu "Windows" auf der obigen Seite.

** Wenn Sie direkt auf die blauen Buchstaben auf der ↑ Site klicken, können Sie direkt zur entsprechenden Site wechseln. Lassen Sie uns also installieren, während Sie auf diese verweisen **

① Installation - Das erste, was in der Demo installiert werden muss, ist:

(1)Visual Studio 2015 Installieren Sie den Editor (falls Sie bereits einen haben)

(2)CUDA 8 Installieren Sie am Standardspeicherort `, C: \ Programme \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v8.0``` (3)cuDNN 5.1 Entpacken Sie .Zip, nehmen Sie nur den Inhalt heraus und fügen Sie ihn in `C: \ Programme \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v8.0``` ein

2.Installation - Library ② Installieren Sie die Bibliothek. (1)Python 2.4.13 64 bits - Windows x86-64 MSI installer. Installieren Sie am Standardspeicherort `C: \ Python27 (Standard)`. Und einen Befehl erteilen pip install numpy protobuf hypothesisGeben Sie den Befehl ein.

(2) Cmake: Notieren Sie nach der Installation den Pfad und

http://next.matrix.jp/config-path-win7.html

Registrieren wir den Pfad der Umgebungsvariablen unter Bezugnahme auf

(3) Ninja: Notieren Sie nach der Installation den Pfad und

http://next.matrix.jp/config-path-win7.html

Registrieren wir den Pfad der Umgebungsvariablen unter Bezugnahme auf

3. Laden Sie openpose herunter

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/tree/windows Gehen Sie zu und drücken Sie die grüne Taste oben rechts - "Klonen oder herunterladen" -> "ZIP herunterladen", um openpose herunterzuladen. Entpacken Sie die heruntergeladene ZIP-Datei und verschieben Sie die gesamte zweite "openpose-windows" -Datei nach `C: /`

4. Installieren Sie Caffe

Geben Sie einen Befehl ein

`\openpose\3rdparty\caffe\caffe-Lassen Sie uns Windows schlagen.`


 Geben Sie dann `` `scripts \ build_win.cmd``` ein.
 Wenn in den vorherigen 1-3 Schritten keine Probleme aufgetreten sind, wird die Installation erfolgreich gestartet.
 Die Installationszeit beträgt hier ca. 0,5 Stunden.

 Und schließlich die Frage:

#### **`Does D:\openpose\3rdparty\caffe\caffe-windows\build\..\..\include\caffe specify a file name or directory name on the target (F = file, D = directory)?,Wenn Sie erhalten, antworten Sie "D".`**

5. Starten Sie Visual Studio sln

`{openpose_path}\windows_project\OpenPose.sln.Mit dem Pfad von "OpenPose.Doppelklicken Sie zum Starten auf "sln".`




 Wählen Sie als nächstes die obere Mitte aus, setzen Sie "Debug" auf "Release" und kompilieren Sie.

## 6. Verbleibende Dateien
(1)COCO model
 Gehen Sie zur Site mit den blauen Buchstaben "COCO-Modell" auf der Site und setzen Sie "pose_iter_440000.caffe model "anstelle von` `` {openpose_folder} \ models \pose \ coco \ `` `.

(2) MPI model (15 key-points, faster and less memory than COCO) 
 Gehen Sie zur Site mit den blauen Buchstaben "MPI-Modell (15 Schlüsselpunkte, schneller und weniger Speicher als COCO)".

#### **`{openpose_folder}\models\pose\mpi\Anstelle von "Pose"_iter_160000.Lassen Sie uns "Kaffeemodell" setzen.`**
```Lassen Sie uns "Kaffeemodell" setzen.


### (3) Nehmen Sie den gesamten Inhalt heraus, kopieren Sie ihn und fügen Sie ihn ein
```{openpose_folder}\3rdparty\caffe\caffe-windows\build\install\bin\```Kopieren Sie alles in```{openpose_folder}\windows_project\x64\release```Kopieren wir nach

### (4) Kopieren Sie 3 Dateien und fügen Sie sie ein

#### **`{openpose_folder}\3rdparty\caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py27_1.1.0\libraries\x64\vc14\bin\Es ist in`**

1.opencv_ffmpeg310_64.dll 2.opencv_video310.dll 3.opencv_videoio310.dll

Kopieren und

{openpose_folder}\windows_project\x64\releaseLass uns Pesto.

Lass uns rennen

Mit einem Befehl

`\openpose-windows\windows_project\x64\Hit Release,`



#### **`.\OpenPoseDemo.Lass uns exe drücken.`**

Und wenn es kein Problem mit der vorherigen Einstellung gibt, sollten Sie teilnehmen können.

Probieren Sie andere Einstellungen aus (lassen Sie "Esc" fallen, wenn Sie fertig sind)

** Geben Sie unbedingt `` `cd C: \ openpose-windows \ windows_project \ x64 \ Release``` ein und führen Sie dann den folgenden Befehl aus **

.\OpenPoseDemo.exe --net_resolution 320x176 Wenn Sie drücken, erhöht sich der FPS und die Verzögerung verringert sich (beachten Sie bitte die technischen Daten Ihres Computers).

.\OpenPoseDemo.exe --video examples/media/video.avi Wenn Sie drücken, wird das Bild des Modells geladen und die Analyse startet automatisch.

.\OpenPoseDemo.exe --write_pose_json output/ Wenn Sie drücken, öffnet sich die WebCam und in Sekundenschnelle die Positionsinformationen des Skeletts der Person

`\openpose-windows\windows_project\x64\Release\Es wird bis zur Ausgabe gespeichert.`



### Wenn Sie während der Ausführung auf der Tastatur "1-9" drücken, werden nur die von Ihnen festgelegten Zahlen angezeigt.


 Ich benutze oft:

#### **`.\OpenPoseDemo.exe --write_pose_json output/ --image_dir examples\photo`**

[PYTHON] [OpenPose] Installationsmethode und Kompilierungsdetails (ca. 4 Stunden)